2021-10-9 濤濤
你是否在面試有中被問到，你設(shè)計的頁面需求是如何獲取的? 需求是如何聚焦篩選的？需求是如何做優(yōu)先級排期的？在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的全生命周期里都會涉及到很多的需求。企業(yè)的CEO、甲方客戶，用戶調(diào)研各方得到的需求時常扎堆，就算是一個小功能也會有很多問題，呈分散式、零星式。
哪個需求對用戶來說最重要？用戶對我們的新功能是否滿意？我們究竟要先做哪些需求？在企業(yè)里，大多數(shù)時候項目排期內(nèi)，我們都面臨著開發(fā)、設(shè)計、測試等人力資源有限的境地。用戶什么都想要，但是不可能所有功能都一起開發(fā)、上線。作為用戶體驗設(shè)計師或者高級UI設(shè)計師，我們有充分地理由掌握一個科學(xué)系統(tǒng)的方法可視化需求排期。到底有沒有一個科學(xué)的方法論把需求劃分優(yōu)先級，去說服你的老板、甲方、產(chǎn)品、技術(shù)和你自己？
廢話不多說 ，我們直接上干貨！
維基百科對KANO模型的定義如下：
The Kano model is a theory for product development and customer satisfaction developed in the 1980s by Professor Noriaki Kano, which classifies customer preferences into five categories.
KANO 模型是東京理工大學(xué)教授狩野紀昭(Noriaki Kano)發(fā)明的對用戶需求分類和優(yōu)先排序的有用工具，以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎(chǔ)，體現(xiàn)了產(chǎn)品性能和用戶滿意之間的非線性關(guān)系。
“用戶滿意度”是用來衡量需求實現(xiàn)后，用戶的滿意程度。具體可以分為以下幾個等級。
“功能完善程度”是用來衡量某個功能被實現(xiàn)的程度。具體可以分為以下幾個等級。
通過“用戶滿意度”以及“功能完善程度”兩個維度，我們可以劃分五種不同類型的需求：
（M）基本型質(zhì)量 —— Must-be Quality
（P）期望型質(zhì)量 —— Performance Quality
（A）興奮型質(zhì)量 —— Attractive Quality
（I）無差異型質(zhì)量 —— Indifferent Quality
（R）反向型質(zhì)量 —— Reverse Quality
（1）必要型：產(chǎn)品必須要有的功能，屬于用戶的基本需求，即用戶的痛點。需求滿足時，用戶不會感到滿意；需求不滿足時，用戶會很不滿意；當投入達到一定程度時，不需要再過多的投入。
比如：我們生活中常見的必需品。手機要可以打電話，汽車需要能加速和剎車；微信的聊天功能、抖音的短視頻功能、百度的搜索功能等等一系列產(chǎn)品必須的功能。
（2）期望型：（線性增長）用戶希望有的功能，用戶在其他產(chǎn)品上使用過并養(yǎng)成了一定的用戶習(xí)慣后，作為期望的標準也希望產(chǎn)品能具備此功能。需求滿足時，用戶會感到很滿意；需求不滿足時，用戶會很不滿意；這類需求與用戶的期望契合度極高，需求實現(xiàn)程度越高，用戶的滿意度也越高。我們要集中投入。
比如：手機的儲存容量、續(xù)航能力越高，用戶的滿意度越高。當?shù)胤?wù)類生鮮外賣產(chǎn)品，騎手的實時定位以及距離送達時間就屬于期望型需求。但也隨著整體功能不斷完善也在慢慢從期望型需求轉(zhuǎn)化為基本需求。
（3）興奮型：超出用戶預(yù)期的的功能。是產(chǎn)品差異化的亮點，如果沒有該功能，用戶的滿意度不會降低，但是如果有了該功能用戶的滿意度則會大大提升。能極大的提高用戶的滿意度，但是同時也要付出大量的研發(fā)成本。興奮型需求一般是目前市面上沒有的功能，用戶沒有接觸過，也沒有養(yǎng)成用戶習(xí)慣。
比如最近網(wǎng)易云音樂、QQ音樂等推出的一起聽功能，bilibili推出的一起看功能就屬于興奮型需求。早年間里第一次使用微信便捷的語音交流，第一次使用抖音等，會讓我們在初次使用時出乎我們的意料。
（4）無差別型：用戶不在意的功能，這類需求的有無對用戶來說無關(guān)痛癢，用戶并不關(guān)注。
在APP中一般為特定目的而產(chǎn)生的多余設(shè)計，如提醒你續(xù)費會員頁面，屬于引導(dǎo)消費。這類需求要避免投入過多，將精力轉(zhuǎn)移到其它類型的需求上面去。
（5）反向型：會引起用戶反感的功能，是指用戶不希望出現(xiàn)在產(chǎn)品或服務(wù)上的功能。出現(xiàn)時，用戶的滿意度不增反降。比如在進入一款A(yù)PP時有四五個彈窗活動入口引導(dǎo)充值和誘導(dǎo)消費，需要逐個點擊關(guān)閉才能進入頁面，這類設(shè)計越多用戶的負面體驗就越強。
Tips：比如我們做一款手機，打電話功能是基本型需求。我們需要花費大量的時間去夯實這個功能，把它做的穩(wěn)定準確。如果一款手機打電話交流都有問題，而去花費大量精力去優(yōu)化它的拍照，視頻等功能。就是失去了一款手機最基本的使用。這與產(chǎn)品設(shè)計初期優(yōu)先考慮產(chǎn)品的可用性與易用性，是否能打中用戶痛點同理，先把精力集中做好基本型需求，而不是過度關(guān)注在產(chǎn)品設(shè)計細節(jié)等期望型、興奮性需求上。
根據(jù)前面“用戶滿意度”作為縱坐標，“功能完善程度”作為橫坐標得到這張Kano品質(zhì)要素圖
Tips：在圖像中可以看到，魅力屬性和期望屬性是會慢慢發(fā)生變化的。魅力屬性會隨著時間推移、用戶習(xí)慣的養(yǎng)成、競品的影響等，慢慢轉(zhuǎn)化為期望屬性。一部分的期望屬性會隨著時間推移、用戶習(xí)慣的養(yǎng)成、操作流程的影響等，慢慢的轉(zhuǎn)化為基本型屬性。
首先我們選擇要進行排序的需求。
在實際的工作場景中，我們往往在一個工作周期內(nèi)可能同時會接到很多的需求。我們面臨項目時間緊，開發(fā)、設(shè)計人手資源有限的境況。我們首先就需要篩選出適合Kano模型的需求類型，才能更好的進行下面的評估過程。
我們的需求池中往往有著不同類別的需求，有的是需求是關(guān)系到最終用戶，有的需求是運營、管理層、甲方客戶。按照常規(guī)的需求類型大致可以分為這幾類：
（1）軟件問題（技術(shù)類）：這類問題多為軟件BUG，這類問題通常涉及到我們的產(chǎn)品是否為用戶提供了良好的可用性（產(chǎn)品功能初期一般優(yōu)先考慮的是可用性和易用性）體驗，一般屬于基本型需求，因此屬于需要緊急處理的問題。
（2）用戶問題 （交互體驗類）：這類問題多為交互體驗問題，例如用戶使用產(chǎn)品過程中出現(xiàn)的不知道如何使用某功能（沒有做功能引導(dǎo)、不符合用戶心智、學(xué)習(xí)成本高），或者某功能找不到在哪（功能個入口不清晰、信息入口層級過深）等類似問題。
（3）產(chǎn)品建議：這類問題基本上屬于期望型需求，例如用戶希望增加某某功能或在某個操作流程感到缺少什么功能。
（4）其他問題：Kano模型適合與最終用戶可以直接操作、感知、相關(guān)的需求。而不是針對于產(chǎn)品的運營人員、管理層、甲方客戶等的需求。
Tips：因為KANO模型只從用戶滿意度及功能完善程度這兩個維度出發(fā)去分析需求價值，所以并不適用于當價值衡量需考慮其他維度因素，如需要將戰(zhàn)略、商業(yè)收益納入考慮等等。
選擇我們產(chǎn)品的目標用戶。
可以在問卷題目中增加條件篩選，在后續(xù)問卷收集后進行數(shù)據(jù)清洗。比如產(chǎn)品的目標用戶為18-36歲女性用戶，就可以在問卷中增加詢問年齡問題，在收集上來的數(shù)據(jù)結(jié)果中篩選掉這一部分非目標用戶數(shù)據(jù)。為我們下一步的問卷設(shè)計投放做準備。
針對第一步梳理后的需求集，進行正反向的發(fā)散。KANO問卷每一個功能或需求問題是由正向和負向兩個子問題構(gòu)成，分別是用戶在具備或不具備某項功能做出的反應(yīng)。問題選項按照：非常喜歡、理所當然、無所謂、勉強接受、很不喜歡，進行評定。
對此我們問用戶3個問題：
（1）正向問題：
如果我們增加【功能1】，你的感受是?
（2）反向問題
如果我們不增加【功能1】，你的感受是?
（3）重要程度
【功能1】對你來說有多重要？
Tips：在實際調(diào)研中，產(chǎn)品具有某個功能，大部分人不會表示“不喜歡”或“無可奈何”?！盁o所謂”一般是態(tài)度的下線，即很少會有人會覺得“很不喜歡”或“勉強接受”。所以在問卷設(shè)計階段為了提高用戶填表的效率，在選項設(shè)定中正反向只設(shè)定3個選項。
可以采用定量調(diào)研的方式，使用“問卷星”設(shè)置好問題發(fā)在產(chǎn)品用戶交流群中或私域流量群中。
Tips：
如何向用戶提問，如何收集用戶的回答將直接影響到需求排序的結(jié)果。這一步非常重要。
提醒用戶正反問題之間的區(qū)別，注意強調(diào)“增加”還是“不增加”，防止用戶看錯題意。
在實際題目設(shè)置中，當功能數(shù)量比較多（大于5個時），有比較接近類似的，建議對用戶進行分組，每個用戶最多回答5個功能點，且盡量是區(qū)分度大的功能點。
有時需要對功能進行解釋，確保用戶能夠理解。
調(diào)研后需要對數(shù)據(jù)進行清洗，處理掉一些用戶亂填或錯誤的數(shù)據(jù)。比如所有題目都選一樣和一些可疑結(jié)果的數(shù)據(jù)。
基于收集的問卷量化的結(jié)果，進行需求分類分析。每組正反向問題的排列組合一共是25種，得到需求類型參照表。這張表格中，將重點關(guān)注正向的回答（即 > 0 的部分），這樣我們可以幫把注意力放在最重要的正向需求上面。（避免關(guān)注到“具備功能時”用戶覺得“勉強接受”和“很不喜歡”的需求上）
Tips：Q：代表可疑結(jié)果。對于一個功能的提供與否，用戶都表現(xiàn)出了很喜歡或者很不喜歡這種自相矛盾的情況。所以，這樣的結(jié)果在最終統(tǒng)計時，一般都需要排除掉。
需求優(yōu)先級排序為：基本型 ＞ 期望型 ＞ 興奮型 ＞ 無差別型 ＞ 反向型
在需求數(shù)量不是很多只需確認需求分類時，到這里就可以結(jié)束了。只需要基于以上結(jié)果進行統(tǒng)計，根據(jù)少數(shù)服從大多數(shù)的邏輯，最多比例的屬性作為統(tǒng)計后的結(jié)果，即該需求分類。
比如：【功能1】最后收集數(shù)據(jù)為，基本型42、期望型28、興奮型0、無差異型7，【功能1】為基本型需求。再根據(jù)需求排序確定優(yōu)先級。
如果涉及到較多需求，或者同類型需求有多個需要優(yōu)先級排序時，你還需進行下一步。
我們引入better-worse系數(shù)的概念，表示某功能可以增加滿意或者消除不喜歡的影響程度。
Better系數(shù)=（期望數(shù)+興奮數(shù)）/（期望數(shù)+興奮數(shù)+基本數(shù)+無差異數(shù)）
= （P+A）/(P+A+M+I)
Worse系數(shù)= -1 *（期望數(shù)+必備數(shù)）/（期望數(shù)+興奮數(shù)+基本數(shù)+無差異數(shù)）
= -1 *（P+M）/(P+A+M+I)
Bette系數(shù)，可以簡單理解為滿意系數(shù)，代表如果產(chǎn)品提供某種功能，用戶滿意度會提升。Better值越大/越接近1，則表示用戶滿意度提升的效果會越強。
Worse系數(shù)，可以簡單理解為不滿意系數(shù)，Worse的數(shù)值通常為負，代表產(chǎn)品如果不提供某種功能或服務(wù)，用戶滿意度會降低。其絕對值越接近1，則表示對用戶不滿意度的影響最大。
1. 橫坐標為Better系數(shù)，縱坐標為Worse系數(shù)絕對值。根據(jù)實際得到結(jié)果將最大值均分依次放入兩個坐標軸上。
2. 分別計算Better系數(shù)平均值、Worser系數(shù)絕對值平均值，將其作為參考警戒線加入圖表中。
3. 將各個需求的對應(yīng)的Better系數(shù)值、Worser系數(shù)絕對值放入圖像內(nèi)。
4. 我們將根據(jù)需求的重要性，來調(diào)整上圖中點的大小。這時我們引入功能重要程度概念（在前文問卷問題中有提到），這里可以量化功能需求的重要程度，從“不重要”到“非常重要”，1到9分依次可對應(yīng)需求點的直徑大小，比如“非常重要”點為90px直徑的圓，可根據(jù)具體情況靈活運用。
5. 根據(jù)需求優(yōu)先級排序為：基本型 ＞ 期望型 ＞ 興奮型 ＞ 無差別型 ＞ 反向型 。同一需求類型再根據(jù)重要程度二次排序。
6. 至此各個功能需求優(yōu)先級排序一目了然。
最后，我以“呱呱生鮮”產(chǎn)品為例子回顧整個Kano模型可視化需求的流程。
這次我們有10個需求需要做需求可視化。分別為：
Q1：在點擊訂單結(jié)算后提供優(yōu)惠換購功能；
Q2：詢問上次購買訂單是否滿意反饋彈窗；
Q3：會員每日可領(lǐng)取免費菜功能；
Q4：進入APP提醒不在常用定位地址功能；
Q5：商品詳情頁面菜品推薦做法功能；
Q6：有辣味的商品圖片提醒辣度指數(shù)；
Q7：商品詳情頁面菜品直播功能；
Q8：商品列表顯示菜品榜單排名參數(shù)；
Q9：購物車結(jié)算提示可以免費領(lǐng)取小蔥；
Q10：猜你喜歡你的常購清單功能；
因為KANO模型只從用戶滿意度及功能完善程度這兩個維度出發(fā)去分析需求價值，以上10個需求功能均為用戶可直接感知。符合Kano模型條件。
選擇產(chǎn)品的目標用戶進行問卷投放。
對此我們問用戶3個問題：
（1）正向問題：
如果我們增加【功能1】，你的感受是?
（2）反向問題
如果我們不增加【功能1】，你的感受是?
（3）重要程度
【功能1】對你來說有多重要？
使用“問卷星”設(shè)置好問卷問題投放在產(chǎn)品用戶交流群中或私域流量中。
對調(diào)研后收集上來的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，處理掉一些用戶亂填或錯誤的數(shù)據(jù)。比如所有題目都選一樣和一些可疑結(jié)果的數(shù)據(jù)。
（1）基于收集的問卷量化結(jié)果，對照需求類型參照表,進行需求分類分析。
（2）結(jié)合需求優(yōu)先級排序：基本型 ＞ 期望型 ＞ 興奮型 ＞ 無差別型 ＞ 反向型 。
（3）計算better-worse系數(shù)，計算Better系數(shù)平均值、Worser系數(shù)絕對值平均值，將其作為參考警戒線加入圖表中。
（4）將各個需求的對應(yīng)的Better系數(shù)值、Worser系數(shù)絕對值放入圖像內(nèi)。
（5）我們將根據(jù)需求的重要性，來調(diào)整上圖中點的大小。
（6）得到最終的需求可視化排期圖，至此各個功能需求優(yōu)先級排序一目了然。
我們設(shè)計師需要在自我能力范圍內(nèi)，不斷提升為企業(yè)團隊服務(wù)，增加自己對內(nèi)話語權(quán)以及對外影響力。成為自我驅(qū)動高級體驗設(shè)計師。在工作中也需要對需求做一個設(shè)計價值和優(yōu)先級的排序，搭建需求可視化體系。對不同的需求進行品質(zhì)類型劃分，列出屬于自己排出的需求列表，在更有價值的需求上花費更多的時間精益求精。
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