《情定三生演员表介绍》

Kano 模型（狩野形式）在需求剖析中的运行1、kano模(🙀)型来源 在很多(⌛)人的观点里，会以为满(👆)意的反面就是不满意。
但是赫兹伯格在他的双起因切实（处(🏊)罚--保健切实）中提出，满意与不满意并不是繁多的延续体，而是离开的，他们不是二选一的相关(🍢)。
便捷说就是令你满意的起因被去除，不必(🖲)定会感到不满意；令你不满的起因被去除，你也不必定就嗨皮了。
东京理工大学传授狩野纪昭（Noriaki Kano）把这套切实引(🛑)入到(🏆)了产质量量治理中来。
在1984年首度提出了Kano模型。
2、Kano模型 Kano模型定义了三个档次的主需求：基本型需求、希冀型需求、魅力型需求。
上方是示用意 ‌ ‌‌‌ ‌ ‌‌‌ 希冀型(💈)需求（魅力属性）：用户意想不到的，假设不提供这个配置，用户对产品的满意度不会降低；当提供这个配置，用户满意度会有很大优化，一下就(👿)嗨(📲)了(🔼)。
希冀型需求（希冀起因(♐)）：提供此配置，用户满意度会回升，不提供此配置，用户满意度会降低。
基本型需求（必备属性）：(🎲)当优化这个(💔)配(❄)置时，用户满意度(🧠)不会(👏)优化，觉得这个是应该的；当不提供这个配置的时刻，用户就开局骂娘了。
无差异需求（无差异起因）：做不做都行，对客户影响不大。
反向需(💀)求（反向属性）：不(🦂)做(🚯)还好，做了客户(🎉)就解体了，满意度反而由于新配置而降低。
3、为什么要经常使用Kano模型 菲利普-科特勒说过：满意与否是指一团(🗂)体经过对一个产品的可感知成果与他希冀的值相比拟后，构成(📍)的愉悦或绝望的觉得形态。
当一个产品进入生常年后采取浸透市(🧞)场的策略，参与配置时必无(🐏)法少的。
那客户对咱们的新配置能否满意，咱们有10个新配置应该先做哪个，这些都不应该是PM拍脑袋(🏽)想进去的。
所以咱(🍬)们才须要这(🔉)个模型协助咱们系统的梳理需求，做需求的剖析和提炼。
4、Kano模型的经常使用方法 KANO模型依据对顾客需求(👹)的细(🚧)分原理，开发的(💀)一套结构型问卷和剖析方法。
便捷(🌐)说就是正、反两面的提问形式。
例如： ‌ ‌‌‌ ‌ ‌‌‌ 这里有些须要留意的点，比如为了准确的搜集数(🔏)据，问卷(➿)中的配置点曾经要展现分明(🈸)，最好是有(😸)说明；预先找几个有代表性的用户先把这套问卷做一边，看看能否搜集到想要的消息，并完善问卷；关于评估的描画词也要有说明，比如【我很青睐】：指会让您满意、开心、十分惊喜。
5、(🚰)搜(🐀)集数据并荡涤 要对数据搜集，搜集后要严厉的荡涤以保障数据的有效性。
比如肃清掉啥都青睐或(🐶)啥都不(🎿)青睐的问(📒)卷。
kano的二维属性分类如下： ‌ ‌‌‌(🏫) ‌ ‌‌‌ 这时刻咱们把搜集到的消息填入(🎌)这个表格中就可以了，获取的结果就是百分之多少的用(🚢)户十分希冀这个配置，百分之多少的用户觉得这个是必备(🌫)的。
6、Better-worse系数剖析（满意影响力(SI)和不满意影响力(DSI)） 获取了数据不启动(🐘)剖析，其实这个数据连参考的价值都很少。
咱们须要计算出Better-Worse系数，最终(🤥)用这(🚐)个结果来判别，这个配置咱们究竟做不做、啥时刻做。
Better可以被了(🕰)解为参与后的满意系数。
Better的数值通常为正数，数值越大侧面这个配置对用户的满意度优化影(🚑)响成果越强。
Worse可以被了解(👃)为参与后的不满意系数。
Worse通常是正数，值越小，越代表(🗂)着用户满意度越低。
目的计算公式如下： 参与后的满意系数（better）(🥔)： （魅力属性+希冀属性）/(魅力属性(☕)+希冀属性+必备属性+无差异起因） 消弭后的不满意系数（worse）： (希冀属性+必备属性）(🚔)/(魅力属性+希冀属性+必备属性+无差异起因）×（-1）。
用这(🦌)个算法算(🔺)出每项配置的得分，依据得分，找到对用户影响(♈)最大的配置，而后头也不(🗿)回的(🔁)去做就好了。
kano在调研中的留意事项比拟多（重要是由于困了，先写这些），假设感兴味可以私下交换。

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