KANO模型

1.效果

你是不是常常遇到过这样的场景，运营说先做这个XX功用，产品说先做XXX这个功用，这个开发说时刻不行，只能做其间一个，要么放在下一个版别。各方有各方的需求和利益点，咱们应该怎样去平衡呢？

某一个功用，在大范围上，他究竟存不存在，并不是你说它存在就存在的。功用假如要上的话，咱们也不是一个版别就上完，必定要有一个先后次序。这个时分就用到KANO模型。

怎样样去区分需求的真伪，以及确认是真需求今后怎样样去做量化的优先级排序。

2.概念开始

咱们传统的观念里边，咱们会以为用户满足不和是用户不满足 。可是有一位美国的心理学家——赫茨伯格，在研讨企业职工的满足度的时分，他提出了双要素理论。一般咱们以为满足的不和是不满足，不满足的不和是满足。可是他以为，满足的不和不是不满足。他们不是接连体，二者是可以分隔的。也说他们满足和不满足，不是二选一的联系。

因而满足的不和是没有不满足。

举个比方说，假如我把令职工满足的一些条件要素去掉，职工充其量就变成了没有满足，他不必定会变成不满足。相同的，我把人不满足的要素去掉，也不必定会直接导致职工不满足，最多仅仅他没有不满足。这便是叫双要素理论。

赫茨伯格他采访了两百多位美国工商企业的一些工程师，问询他们作业的满足度，研讨发现，日常作业傍边。职工的满足要素，它分为两种。

鼓励要素

鼓励要素的意思是，用户满足的作业自身给你带来的成果感，认可度和职责。比方说你的规划稿上线今后，用户都来点评说，特别巨大上特别喜爱，从此今后就爱上了这款产品了，这种是源自于对你作业自身的成果认可，发自内心的高兴。

鼓励要素，他和钱没联系，他和升职加薪没联系，来自于对你精神上的奖赏，或许老板对你的职责心的认可，搭档的关爱。这种叫做鼓励要素。

保健要素

第二种要素叫做保健要素，叫保健要素就跟公司方针福利好欠好，薪水好欠好，作业环境怎样这种就叫做保健要素。

发现当具有精神上的鼓励要素的时分，会添加职工的满足度。可是当没有鼓励要素，或许缺少鼓励要素的时分，职工不会不满足，由于有钱拿仍是可以承受。

相同。当咱们会发现，当具有保健要素的时分，并不会进步用户的职工的满足度，我发你薪酬并不会进步职工的满足度，由于他觉得是应该的。

可是一旦缺少保健要素了，你说我断了你的薪水了，职工必定会不满足，直接给你告到劳作裁定去。

双要素理论小结

双要素理论的中心是鼓励要素，发自内心的认可职责，鼓励要素才可以给人们带来满足度的进步。而那种按时发薪酬的保健要素，只可以消除人们的不满足。刚刚具有的时分，职工并不会满足。

咱们会发现，令人满足的要素即便被去掉，并不必定会导致用户的不满足。相同假如让人感到不满足的要素被去掉，也并不必定会让用户就满足了。

那么，满足度的二维模型，告知咱们的是，满足度并不是正不和的，他是许多灰色的地带和空间。满足的反义词是没有满足，不满足的反义词是没有不满足。

3.需求组成01.提出作者

后来，东京理工大学的教授，KANO教授学会双要素理论。他学会了今后，他在1984年宣布宣布了一篇论文，篇论文里边就初次的提出了KANO模型。由于在其时1989年，其时的日本怎样样进步产品和企业的服务质量，都是难题。卡农教授他提出了模型，就以他的姓名来命名了卡诺模型。用来分类用户需求优先级凹凸。

02.KANO模型需求的三个层次

（1）榜首个根本型需求

当产品不可以满足顾客的根本型需求的时分，顾客必定是很不满足的。可是当产品满足了顾客的根本型需求今后，顾客也并不会十分满足。

由于你是你该做的。做了你该做的，莫非还要我表彰你吗？会发现根本型需求和咱们咱们前面讲的，类似于双要素理论傍边的保健要素。你给我按时发薪酬。莫非不是你该做的吗？莫非你给我按时发薪酬了？我就必定要很满足吗？

根本型需求和咱们前面讲的保健要素类似。关于这种根本型需求，即便超越了顾客的希望，顾客充其量到达满足，可是他不会对此表明表明出更多的好感。可是你只需略微有一点点忽略，没有到达用户的希望，用户的满足度就会一泻千里。

对用户而言，根本型需求是有必要满足的，是天经地义是你该做的。

（2）第二个希望型需求

希望型需求用户对希望型需求，其实没有对根本需求那样严苛，他们并不会以为说，希望型需求是产品有必要供给给他们的。可是当你产品供给给用户的希望型需求越多，用户的满足度就会越好。

（3）第三个振奋性需求

比方说之前微信，微信谈天只能打字 ，打字的时分，基础上用微信多了直接发送语音的功用。你的语音服务做的十分好，超出用户打字的希望了，他会觉得，不错， 那你后边再有更多种的表情包，等等其他的一些，关于满足用户交流谈天这种需求更好的多样化。

你可以给用户供给一些彻底出乎他预料的让用户感到惊喜 。可是这种魅力型需求往往是些无关紧要的需求，什么叫无关紧要的需求呢？当你给用户供给种振奋型需求的时分，其实当你不供给用户这种振奋性需求的时分，用户无所谓。可是当你供给了呢，用户会觉得如同也不错，用户满足度也会随之有所进步。

这三种根本、希望和振奋型需求是卡农模型榜首次提出的三种用户需求层次。

4.五大特色

后来KANO教授又把他扩展为五大特色，也便是咱们今日所看到的KANO模型的姿态

KANO教授卡诺把他做成了象限图

横轴是功用的具有程度，完善程度可以了解为功用。它开发的好欠好，做的好欠好

纵轴是用户的满足度,他通过横纵轴，分红了四个象限来拓宽了之前的卡诺模型，把三类需求分红了五类特色，变得愈加详细。

横轴，咱们可以看到某功用或许是某一类需求它越像右边表明功用做得越好，具有程度越高越完善。越靠左边,表明功用做得越差。

纵坐标表明用户的满足度,纵坐标越往上表明用户越不满足，那么通过完结程度和用户满足度两个维度，咱们就可以把用户需求分为五类特色。

01.必备特色

咱们再来看必备特色，也是呈指数函数联系。会发现,当你功用越具有、功用做得越好，用户满足度你看他尽管有所进步，可是他永久是在零度以下的 ，他不会进步特别高。你再往上优化，他也就在零度以下。但假如你不优化呢或许优化的欠好呢？曲线就会无限的往下掉。

必备特色,当你不供给需求的时分，用户的满足度必定会大幅下降。可是假如你供给了呢用户的满足度并不会跟着你的优化显着进步。

02.希望特色

咱们再来看希望特色是线性相关且成正比的。当完结程度，功用具有程度做得越好 ，那用户的满足度就往上进步。当我做的越欠好满足就下降彻底是成正比的。

03.魅力特色

首要咱们一同来看一下魅力特色黄色的条线，咱们会发现，关于魅力特色来说，用户的满足度和需求的完结程度是相关指数函数联系，咱们会发现，就算我不供给需求，我在具有程度很低的当地，哪怕我不供给需求,蓝色的线最多永久接近于横轴、可是他不会超越下面,这就阐明。就算我不供给种魅力特色，用户的满足度也不会降到下面。可是假如我供给这种的魅力特色越来越满足的话，他的满足度就成指数函数飞快的上升 。

魅力型需求，假如你供给的话，他会对用户的满足度有很大进步。但假如你不供给,他最多满足度在零点吧， 他不会不满足

04.无差异特色

我可以看第三个无差异特色，无差异特色，不论你功用具有与否,用户的满足度永久停留在条线上，关于无差异特色来说，不论你做不做功用，用户的满足度都不会改动，由于用户不在意。

05.反向特色

那反向特色蓝线很古怪功用做得越好，卖越多反而越低了。

阐明，阐明用户不只没有需求，并且你的叙说做了今后会让用户感到恶感。但现在很少产品会这样去做。咱们在做卡通模型的时分发现归于反向特色特色的功用是很少的，除非你的产品司理真的是个xx，要不然不太会做出反向特色的功用出来

功用特色会随时刻改动而改动

咱们通过象限图往来不断了解五种特色。可是和咱们阐明一点的是,一个功用的特色是有时刻动态改动而改动的，怎样说呢？今日这个功用归于希望功用，他或许下一个月或许下一年就变成了必备特色，或许其他特色。跟着时刻的推移，跟着产品或许是服务的进步，咱们对些功用的要求会越来越高。早年有功用，你对他的心情是有的话，我很高兴，没有我也无所谓，而今日你的心情就变成了，这个XX功用必定得有，变成了是根本的要求。

（1）举个比方，快递地址智能填写功用

快递填写地址之前是没有智能填写功用的，是没办法你智能帮你辨认地址、电话…一些信息的，需求每一个都填。快递地址之前或许是归于魅力特色，觉得给了会很惊喜。可是现在有一些快递填写没有智能填写这个功用，就会觉得有那么一点不舒服，会希望有这个功用多便利，比方手机淘宝就没有这个功用，让我觉得有点小伤心（等待手淘有这个功用）

所以不是说做一次卡诺模型就搞定终身的，咱们要常常过个几个月或一年，要依据商场的需求，依据竞品的竞赛状况体会好坏来从头整理一下作业的优先级。

5.功用特色的判别办法与优先级排序01.比巨细

有些用户觉得他是希望特色，有些用户觉得仍是魅力特色

那咱们怎样界定呢？是最简略的判别办法，比巨细。

举个比方，我找十个用户来通过一些问题判别功用归于哪种特色，其间三个用户归于觉得是希望特色,七个用户觉得归于魅力特色。7＞3。最终咱们就把该功用界说为它是归于魅力特色。

02.从功用上排优先级

咱们一同来再从头的回忆一下五个特色五个功用特色。首要，咱们把公司一切的功用都进行了分类。根本都是在这个5个功用特色的类别里边的，必备特色，希望特色，魅力特色，无差异特色和反向特色

单从在功用的优先级上面，咱们的次序就现已是确认了，首要必定要赶快满足的必备特色的功用。其次是希望特色。第三是魅力特色，第四是无差异，第五是反向特色，那么无差异特色的话，直接不要也罢，由于你做不做用户都那样 。当然，反向特色的话必定是不能做，做了就会引起用户的骂声，真实要重视的必备特色，希望特色和魅力特色。

03.必备特色的功用是优先级最高

咱们再来看一下必备特色功用。尽管我做了用户不必定会满足，可是我不做他必定会不满足，所以很要紧。必备特色的功用是优先级最高

排名第二希望功用。希望特色当我做了需求，用户的满足度会进步，不做他就会下降。

排名第三的是魅力特色，用户自己是想不到的，假如你不做用户满足度不会下降。但假如你做了用户满足度就会进步。

有些产品会做出来一些无差异特色也正常，可是反向特色的根本上很少见。

6.运用场景

总结一下，在日常的作业傍边一般性状况下，咱们会在什么时分需求运用卡诺模型呢？

举个比方，产品司理说咱们会发现，依据后台数据来看，许多功用用户不怎样用，运用率特别低。咱们心里发生疑问，会不会是用户自身对些功用就没需求了，所以他不必。产品司理睬觉得说，那会不会是功用的方位不太显着或许是推行力度曝光性不行。在这个时分，那咱们就可以用卡诺模型来验证一下这个功用。究竟用户有没有这个需求？

依据他需求的激烈程度，咱们再看看是不是要去做优化推行。假如说需求激烈程度十分好归于必备功用，可是他就不必。那或许是推行不到位或许其他产品上的问题。但假如自身用户就没啥需求，归于无差异特色，那你何须花精力去推行优化。

1、怎样运用-详细过程

怎样通过这个KANO模型的运用和数据的转译，断定这个功用是归于哪种特色，然后来组织该功用的优先级。

咱们把卡诺模型的做法拆分红七个过程，咱们来一步一步的看一下。

榜首步。假定咱们选出了功用，选出功用要去验证一下，要去看看功用是归于哪种特色 ，假如你选出了两个三个四个五个…，那其实每功用的办法都是如出一辙的。

咱们就一个功用来来说。咱们需求把功用编成一道问卷，但问卷一道标题就可以了。

01.搜集需求剖析的功用，并明晰界说

由于有的时分产品司理取的姓名和用户的了解是纷歧样的。首要咱们得把界说告知用户，咱们要把功用的界说是怎样用的，功用的界说效果写出来，便使用户了解。假如当他看不懂功用的姓名的时分，至少可以看下界说。

然后针对功用，问正向的问题，再问反向问题。什么意思呢？正向问的意思是，假如咱们App上有这个功用，你的点评是什么？选项便是让用户进行Likert五点式量表挑选，从我很喜爱，到我很不喜爱（有五个程度） 。再问一道反向题，假如没有这个功用，或许是咱们下架了 ？您的点评是？

（1）设置问卷问题的组成

那其实每道标题，每个功用依样画葫芦地去规划的。每道标题有三部分组成

榜首部分是功用界说，要告知给用户是什么样的功用界说

第二部分给用户正向题。假如有这个功用，你的点评是？

第三部分给用户反向题，就假定咱们没有了你会怎样做，你会怎样样，高兴仍是伤心。

（2）界说的功用有哪些？

还有别的一个状况便是，假如说你想要去验证的功用特色，可是是平台上没有上线的功用，也是可是做的。比方说咱们产品司理想上线十个新功用，可是究竟先上哪个后上哪个？这个时分怎样办怎样办呢？咱们就把每个功用做成每一道标题，让用户去挑选 ，那么这个时分功用的界说，你愈加要写的十分清楚了。由于用户没有见过功用，假如他不清楚你的界说是怎样用，那他很难去客观的点评，对有这个功用和没有这个功用的心情。

02.发放问卷

假定有十个功用组成的标题。问题就需求20道，由于每一个功用正反两道。

主张是电话访谈，后边会说道是什么原因，这儿不详尽展开讲。

03.问卷编译，把收回到的问卷转换成可视化的数值(很重要)

我把答案问卷收回来了，咱们要怎样样去编译呢？是十分重要的办法。

咱们可以看一下，首要纵坐标，纵向每一行，是详细的每个功用，每个功用都设置一道正向标题。和反向标题。假如有这个功用，假如没有这个功用 ，把它列出来，每列都是用户的姓名。假如你二十个用户的话，你就20列表。以此类推

（1）编译前——规矩拟定

那么咱们拿榜首个用户为例，用户在里挑选对应的心情，办法的是你要把它转化为数字，可以是升序的1到5分，也可以是5到1分，次序是不重要的。把每选项对应成数字记载在里。最好再做编译文档前注释好，1是代表什么，5代表什么。

比方这儿设定的规范是，很满足是”5″.十分不满足是”1″。

比方用户对这个功用的心情正向是1分，反向是5分，咱们要把他结合起来，变成1-5。会发现个问题，1-5弄到最终，我都不知道是前面的数字，表明正向标题仍是后边的数字表明正向。一切咱们定好一个规矩

正向的用5、4、3、2、1表明。反向用A、B、C、D、E表明这样的话那我就可以兼并单元格了。那我就可以把单个用户针对单个功用的正反两个数字兼并成组合答案方式。

（2）记载

这个用户对这个功用的正向点评是几分，反向点评是几分。记下来我可以。当问卷收回回来今后，建立好表格。其间要留意那用户的心情程度转化成积分，尽管很简略，可是要仔细。

04.兼并每项功用的正反向答案，计算每项功用的答案占比

咱们会发现，每功用它会有两个分数，正向分对应正向标题。反向题，对应也是分数 ，咱们要把正向和反向集合起来，兼并成单元格。

那么功用，他就会呈现5*5=5种的答案方式（由于正像提示五个选项，用户可以挑选其间任何选项。反向也是五个选项，用户也可以挑选其间任何选项。那么五乘以五总共是25种单组的方式）

咱们方才说了总共有25种组合方式，咱们拿出其间一道标题。他就会有25种单组的方式 ，我就画25种单元格。每道标题他的答案方式 必定会落在25个单元格中的其间。图表就十分的可视化了。（以下是kano模型规范对照表）

咱们拿其间一道标题为例，其间一道标题的版表格。纵向表明正向标题当功用具有的时分，用户挑选的选项从很喜爱→很不喜爱。当功用不具有的时分，是从很喜爱到很不喜爱。看上图- 25个格子便是25种答案组合方式。

怎样检查这个表格呢

假如答案落在上图所示的的单元时分，阐明你的产品具有这个功用的时分，用户觉得是无所谓的心情。当你的功用不具有的时分，用户会是很喜爱的心情。

01.怎样检查

图示可以看到，假如组合答案是落在黄色区域则代表该功用是必备要素，绿色则代表希望要素，赤色则代表是魅力要素，灰色则为无差别要素，蓝色则是反向要素。

02.可疑成果

假如答案组合中呈现这种状况，你产品具有或许不具有这个功用的时分，用户都很喜爱，或许用户都很不喜爱。就阐明是一种可疑成果。这样的用户数据咱们就不要了，由于他是瞎写的。

03.反向成果

蓝色区域，咱们来看方向成果的这个共同点，其实是和前面反向特色是共同的。当功用具有的时分，用户就很不喜爱。当这个功用不具有的时分，用户是很喜爱的。很显着的反向特色的成果。

总共七个蓝色的单元，当你的答案落在蓝色区域的格内的时分，就阐明该功用是不能做的，做了今后用户就不高兴，是开罪用户的功用。

04.魅力要素

魅力要素，赤色单元格代表的是：当功用具有的时分，用户都是挑选很喜爱。当不具有的时分，体现的心情是天经地义 、无所谓、牵强承受。

假如功用的答案组合方式是三种之一的话，那么阐明功用是魅力要素。由于当没有的时分，用户如同不会怎样样，也能承受，有的时分呢？他很高兴 ，是典型的魅力特色。

05.无差异

假如你的答案组合方式是落在灰色九种之一的话，就阐明功用做不做都相同。做也无所谓，不做也能承受，所以这个功用可做可不做。一般咱们是挑选不做的。

06.希望要素

绿色区域。具有，用户很喜爱。不具有，用户很不喜爱的时分，就阐明他是希望要素。（和前面的希望特色是共同的）

07.必备要素

呈现黄色三种之一组合方式的时分，是必备要素了。具有的时分，用户觉得天经地义无所谓，牵强承受 ，爱情不激烈，一旦不具有用户很不喜爱，他是归于必备要素。当你的功用呈现在三种答案组合方式中的一种的时分，功用归于必备特色

2、怎样判别归于哪一种特色

准则：总和占比多者制胜

哪个单元格中的挑选的人数最多，单元的是色彩，它归于那种成果特色了。该功用便是那种特色

举例

留意点：一道标题是对应上面的一张表格的

咱们要假定咱们现在有100个用户，咱们要计算出用户在25个选项里边？每个选项究竟有多少用户挑选了？每个选项的百分比是多少？咱们把百分比给标上去，然后同色彩的相加

黑色区域，可疑成果 ，百分之零的用户挑选这个选项 ，可疑记为：2%

赤色区域，魅力特色，的人数占比分别是：14%+3%+7%，即魅力人数占比：24%

绿色区域，希望特色，占比43%，即该功用挑选是希望特色的人数占比是：43%

黄色区域，必备特色，占比6%+3%+61%，即该功用挑选是必备特色的人数占比是：15%

灰色区域，无差别特色，占比6%+2%+5%+3%，即该功用挑选是无差异特色的人数占比是：16%

蓝色区域，反向特色，占比0%，即该功用挑选是无差异特色的人数占比是：0%

进行巨细比照：绿色>赤色>黄色、希望>魅力>无差异>必备>可疑>反向

定论：阐明该功用归于希望特色功用。

7.Better系数和Worse系数01.适用场景

当特色占比呈现两个榜首的时分，这个时刻段我只要一个功用开发的排期。那我选哪个呢？比方当希望特色和必备特色都是40%的时分。咱们应该怎样决议？这个时分需求用到两个系数做比照了。

02.Better系数和Worse系数计算办法

Better系数=（魅力特色+希望特色）/（魅力特色+希望特色+必备特色+无差异要素）

Worse系数=（必备特色+希望特色）/（魅力特色+希望特色+必备特色+无差异要素）（-1）

03.判别办法

当两个功用 ，他的所挑选的用户数又是百分比方出一辙的时分，咱们就把Better系数算出来。这个功用，假如做的话，用户的满足度大约可以进步多少？Worse系数是相反的，使命都不做的话，我的满足度会下降多少？做了今后满足度进步度更大，我就做哪个。或许哪功用不做满足度下降会更多，那我就做哪个

04.Worse系数或许Better系数效果

Worse系数或许Better系数是当用来无法无法依据特色往来不断做优先级的时分，可是又不得已必定要选做一个的时分，就可以进一步看功用的Worse系数或许Better系数。

05.制造一切功用汇总表，挑选部分特色制造汇总图

01.汇总表制造

如图，该功用的KANO特色是归于魅力特色功用，功用二归于魅力特色，功用三是必备，功用四功用五是无差异特色，功用三必备特色反正是优先做的嘛。可是一和二都是魅力特色。咱们该做哪个呢？先做哪个呢？

咱们就可以看一下他们的Better系数分别是89%和67%。依照逻辑，咱们就先做，89%的。Better系数。Worse系数或许Better系数看一个即可，优先看Better系数。

那咱们就可以依据Worse系数或许Better系数的绝对值，咱们可以把它做成一张图表 ，由于每功用，它都会有者Better系数，也会有Worse系数，那就有横纵坐标就可以确认了。咱们就把它做成图表，每小点就带着功用特色。

02.小规则

其实咱们会发现小规则，根本上假如Better系数大于50%的话，也大于零点五的话，根本上都是魅力要素。假如Better系数小于50%里边的话根本上归于无差异的要素了。当然上的一些小规则是没有什么依据的，根本是靠经历得来的，详细是什么要素直接算根本就知道了

03.确认排序

接下来咱们在评论工作，比方说咱们现已定下来了，把咱们要做几个功用，每个功用它究竟是归于特色，咱们都确认了好

04.小结

那我就可以依据他所属的特色来把些功用排优先级了。当两个功用它都归于同一种特色，可是必定要排出优先级的话，那么Better系数越大，他优先级越高，或许Worse系数越小，它的优先级会越高。

8.KANO模型优缺点

01.优势

（1）详尽全面的发掘功用的特质，根本上五个功用特色现已很全面了，帮你详尽的来界说，它归于哪种功用特色的特性

（2）他可以帮你进行优先级的排期来辅佐项目

（3）本来用户没有诉苦，并不代表他满足，要改变咱们的思想认知

02.缺乏

（1）引起心情上的动摇，引起数据质量的下降

KANO模型也会有一些缺乏。咱们来看一下，比方说咱们会发现比较墨迹，由于他一道标题要问两遍，正想问一遍反向的一遍。会引起用户心情上的烦躁，有些动摇，他填到一半，觉得特别烦躁，他不填了也是正常的。

防止办法

那么咱们怎样防止呢？咱们尽量削减要去探究了功用的个数，由于你有多少个功用，意味着你的屏幕亮是双倍的。你有十个功用，那你就要问二十遍 ，分别是正反上课玩一遍了。主张咱们在做KANO模型的时分，功用最好控制在十个以内，由于10个现已是二十道标题了。

（2）部分功用特色用户或许并不是很好了解

许多功用特色用户或许并不是很好了解，说咱们要把界说写的很清楚。假如说界说，觉得仍是特别官方写不清楚的话，可以附上一些用户事例。就一般叙述

防止办法

用户遇到问题的时分，他用了功用处理了问题，得到协助。我可以通过一些用户事例来做一些诠释补白，协助用户更好地去了解功用。

（3）我很喜爱”和”我很不喜爱”过于极点化

第三点有些用户，比较喜爱倾向于不偏不倚，关于我很喜爱和我很不喜爱种选项，又不会觉得太极点化。我欠好意思选的

防止办法

假如发现自己的用户有种特征的话，可以改成把很字去掉。那那些有些用户就不会觉得太极点化了。

03.样本相对越多，数据相对越精确

那还有咱们归类的时分常常会呈现频数持平或许近似的状况。比方说50%的人挑选以为功用是希望特色 ，50%人以为他是魅力特色，有时分会常常呈现这种状况？那怎样办呢？

其实就告知咱们，其实样本量是很重要的，你的样本越丰厚，参与调研的用户数越多，那么你就越不呈现种状况 ，样本量大最好多一点。那假如发现有种状况呈现了，可以恰当再添加样本量，看看成果会不会有一些改动

04.问卷人数主张

现在KANO问卷，咱们最好也是够依照正常的问卷的填写量小样本填写了。

依照三十个人来算，三十个人来算，三十人也是咱们正常的问卷的最小计算单位。KANO问卷跟正常的就相同，收回有用样本量至少三十的来做。

9.留意事项

01.需求交流

首要榜首步在需求交流方面，其实和一切的调研是相同的。咱们在和事务方交流项意图时分，必定要明晰调研的意图。

重复的问自己次调研是不是适合用KANO模型去处理？使用卡诺模型去做调研的含义和洽处在哪里 ？假如咱们通过剖析评论，发现这次用卡诺模型可以很好的贴合事务需求，也可以真实的协助处理问题，那咱们就可以用它

一起，假如需求交流阶段 ，假如说咱们的需求交流阶段现已够深化，可以了解用户了解事务了，那么在咱们编写问卷的时分，其实就可以愈加的全面和明晰

02.问卷编制的问题

（1）由于KANO问卷呢，会有正问和反诘，两种问法会导致用户的疲倦厌恶心情，咱们要愈加怎样样让用户愈加便利的去填写问卷，咱们要在方面去下功夫，比方说咱们在问卷的前面参加一些填写阐明，保证用户，是了解问卷怎样做的。

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