利用KANO模型，判断需求属性的归类-使用KANO模型需求实战案例–sqdb思维导图
利用KANO模型，判断需求属性的归类-使用KANO模型需求实战案例–sqdb，清洗数据与整理分类、计算better/SI 和 worse/DSI 指数、围绕目的设计问卷
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思维导图大纲
利用KANO模型，判断需求属性的归类-使用KANO模型需求实战案例–sqdb思维导图模板大纲
明确调研的目的
明确自己做问卷调研的目的，以便后面设计问卷题目的时候，能紧紧围绕目的来设计，确保后面得到的结果也是自己想要的
【背景】
sqdb是公司最赚钱的小额付费产品，存量基数达到10万，产品的影响面是非常大，但使用满意度及复购率处于较低水平，一直有客户反馈信号太过单一，希望能提供有用的信号操作建议等注释信息
当前还有好几个需求在排队，需要了解这个需求的类型，以判断其优先级
【目的】
了解用户是否需要对电波信号进行注解的功能，或者说信号操作建议注释功能对客户而言是什么样的需求，必备、期望的、还是无差异等，从而来确定这个需求的优先级
计算better/SI 和 worse/DSI 指数
Better指数，可以解读为增加后的满意系数。Better的数值通常为正，代表如果产品提供某种功能或服务，用户满意度会提升。正值越大/越接近1，则表示用户满意度提升的效果会越强，满意度上升的越快
增加后的满意系数 Better/SI=（兴奋型指数+期望型指数）/（1-反向型指数-可疑型指数）
得到sqdb添加信号注释的Better/SI和Worse/DSI指数
具备信号注解功能的满意度系数（Better/SI）为26.8%
消除信号注解功能的不满意系数（Worse/DSI）为-30.3%
必备功能（表示当产品提供此功能，用户满意度不会提升，当不提供此功能，用户满意度会大幅降低）
清洗数据与整理分类
按照最早模型的统计口径来说，属性维度占比最大的就是该需求的属性类型，从得分可以看到无差异属性的占比为44.2%，说明这个需求就是无差异需求
需要利用另一个指标来确定需求的属性类型，最后再确定其优先级。这个指标叫做『better/SI 和 worse/DSI 指数』，通过计算这个需求的的better/SI 和 worse/DSI 指数，并标志在四分位图上，来确定这个需求的类型
围绕目的设计问卷
划分维度
提供时的满意程度
不提供时的满意程度
满意程度被划分为5级
非常满意
满意
一般
不满意
很不满意
设计问卷的过程需要注意的事项
设计题目要紧紧围绕目的来设计，确保后面得 到的结果也是自己想要的，设计的题目多和相 关同事沟通商量，不断修改完善
问卷中的每道题都涉及到正反两面，应适当给 予强调，防止用户看错（比如正反对立词字体 加粗/标红等等）
在设计问卷时，尽量做到清晰易懂、语言尽量 简单具体，避免语意产生歧义
选项给予说明：由于每个人对“非常喜欢、理 应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢”等形 容词的理解都不一样，所以最好有一个明确统 一的说明，让用户可以有个对照，方便填写
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