从0到1进行KANO模型分析思维导图
从0到1进行KANO模型分析，关于KNAO模型的介绍、KANO模型分析的全流程细节介绍
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思维导图大纲
从0到1进行KANO模型分析思维导图模板大纲
关于KNAO模型
需求属性分类
必备型需求(M)：需求满足时，用户不会感到满意。需求不满足时，用户会很不满意
期望型需求(O)：需求满足时，用户会感到很满意。需求不满足时，用户会很不满意
魅力型需求(A)：该需求超过用户对产品本来的期望，使得用户的满意度急剧上升。即使表现的不完善，用户的满意度也不受影响
无差异型需求(I)：需求被满足或未被满足，都不会对用户的满意度造成影响
反向型需求(R)：该需求与用户的满意度呈反向相关，满足该要求，反而会使用户的满意度下降
better-worse系数
Better系数=（期望数+魅力数）/（期望数+魅力数+必备数+无差异数）
Worse系数= -1*（期望数+必备数）/（期望数+魅力数+必备数+无差异数）
Better系数越接近1，表示该具备度越高该需求对用户满意度提升的影响效果越大。Worse系数越接近-1，表示具备度越低该需求对用户满意度造成的负面影响越大
KANO模型分析的全流程
问卷设计
问卷说明
一般通过问卷背景、花费时长、信息保密三方面来展开
题目介绍（产品功能点介绍）
主要对每个问题题干中的功能点及使用场景进行补充说明
题目选项
通常采用矩阵量表的形式让用户对功能进行正面和负面评价，评价分为五个程度“我很喜欢”、“它理应如此”、“无所谓”、“勉强接受”、“我很不喜欢”
问卷评审
问卷设计完成后可以组织内部评审，对文案、界面、题目排列逻辑、答卷人角色等进行讨论
问卷发放
遵循三个原则
线上线下相结合
线下发放的优势在于样本质量可控，可结合面谈的形式来完成问卷的填写，且获取的信息充足。缺点在于大规模样本的获取挑战较高，需要考虑时间、空间问题
样本角色周全
问卷发放之前需要对样本人群根据关系链、决策链等角色关系进行切割、划分。特别是针对B端产品时，往往不同环节的决策者对同一问题的看法不尽相同
样本量足
统计学上一般默认30个重复、且有2组平行试验得出的数据为有效数据
问卷回收
问卷结果分析的目的在于通过统计用户对功能进行正面和负面评价，来对需求进行属性划分
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