KANO模型的量化处理思维导图
KANO模型的量化处理的明确需求分类、调查问卷设计、调查问卷数据清洗加工介绍
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思维导图大纲
KANO模型的量化处理思维导图模板大纲
明确需求分类
KANO模型的需求
M：必备型需求，即痛点
O：期望型需求，即符合预期的
A：兴奋型需求，即超出用户预期的
I：无差异型需求，即用户不在意的
R：反向型需求，即会引起用户反感的
本质只不过是按照将需求对用户的感受进行了不同程度的分类，这些程度之间是存在逻辑上的递进关系的
调查问卷设计
问题可以包含两个方向：增加某个功能后用户的态度以及不增加某个功能时用户的态度
答案则提供几种不同的程度，由喜欢程度的高到低分别是：非常喜欢、符合预期、无所谓、勉强接受、很不喜欢
最终构建
调查问卷数据清洗加工
在收集到问卷的结果后，对数据进行清洗并加工
对问卷进行需求分类
结合不同需求类型的矩阵图，就可以针对每一条需求都划分出每个用户所认为的需求的类型是什么了
KANO模型里也是采用了上面的思考方式，只不过定义出了一个叫做better-worse系数的东西
better系数 = (A+O)/(A+O+M+I)
worse系数绝对值 = |-(M+O)/(A+O+M+I)|
按照收集上来的问卷（包含了900份调查问卷的结果），统计和计算后的数据
将统计后的每个需求对应的坐标点放置在better-worse坐标系当中，并且在坐标系当中基于所有的坐标点
生成better的平均值对应的参考线以及worse的平均值对应的参考线,划分出最终的兴奋型、必备型、期望型、无差异型需求
按照优先级必备型>期望型>兴奋型>无差异型划分出优先级即可
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