KANO模型分析
SurveyMars 現在支持調查研究的 KANO 模型分析。 KANO模型用於分析用戶偏好以及各種需求的排名。它在企業產品需求研究和市場研究中具有廣泛的應用。
什麼是 KANO 模型
KANO 模型分析用戶對各種功能需求的態度，並根據產品功能對用戶滿意度的影響來幫助確定產品功能的優先級。 KANO 模型數據通常通過具有嚴格格式要求的問卷收集。
對於每個功能/服務，KANO 模型使用兩個問題：
- 積極的問題：用戶對具有此功能的產品/服務的態度
- 否定問題：用戶對不具備此功能的產品/服務的態度
每個問題有五個回答選項：A) 不喜歡，B) 可以容忍，C) 中立，D) 期望，E) 喜歡。這些評分分別為 1、2、3、4 和 5，其中 1 代表“不喜歡”，5 代表“喜歡”。
KANO 屬性類別
KANO 模型將要素/服務分為六個屬性類別：
| 屬性 | 特徵 |
|---|---|
| 有吸引力（A） | 超出用戶期望的功能。此功能的高度改進顯著提高了滿意度，但缺席並不會顯著降低滿意度。 |
| 一維 (O) | 在場時提高滿意度並在不在場時降低滿意度的功能。 |
| 必須的 (M) | 存在時不會增加滿意度，但不存在時會顯著降低滿意度的功能。 |
| 冷漠（一） | 無論存在或不存在，都不影響滿意度的功能。 |
| 倒車（R） | 缺席時可提高滿意度的功能。 |
| 有疑問 (Q) | 結果表明用戶不理解問題或回答錯誤。 |
優先順序：必備屬性 > 一維屬性 > 有吸引力的屬性 > 無關緊要的屬性。不應提供反向屬性。
創建 KANO 模型問題
重要的：KANO模型問卷設計有嚴格的格式要求。您必須嚴格遵循此格式。
1. 對於您想要分析的每個功能/服務，創建兩個問題：
- 積極的問題：“您對具有‘[功能名稱]’的產品持什麼態度？”
- 否定問題：“您對沒有‘[功能名稱]’的產品持什麼態度？”
2. 每個問題必須恰好有五個選項：
- A) 不喜歡（分數：1）
- B) 可以容忍（得分：2）
- C) 中立（得分：3）
- D）預期（得分：4）
- E) 喜歡（得分：5）
3. 確保更高的分數代表更高的認可度，無論是正面還是負面的問題。
4. 對您想要分析的所有功能/服務重複此過程。
5. 分享您的調查並收集回复。
KANO模型分析
1. 導航至調查的分析部分。
2. 單擊「分析結果」並選擇《卡諾報告》從分析選項。
了解 KANO 映射
系統根據正面和負面問題響應的組合，自動將每個功能/服務映射到六個 KANO 屬性之一。映射關係如下表所示：
例如：
- 如果正面問題=“喜歡”(5)，負面問題=“中性”(3)，則該特徵映射到“無差別(I)”屬性
- 如果肯定問題 =“喜歡”(5)，否定問題 =“不喜歡”(1)，則該特徵映射到“一維 (O)”屬性
- 如果肯定問題 =“中性”(3)，否定問題 =“不喜歡”(1)，則該特徵映射到“必須是 (M)”屬性
了解 KANO 結果
系統輸出多種類型的結果：
1、屬性分佈表：顯示每個功能/服務在六個 KANO 屬性中的百分比分佈。
2. 特徵分類：每個功能/服務都根據百分比最高的屬性進行分類。
3. 優劣係數：計算兩個關鍵指標：
- 更好（滿意度影響）：= (A O) / (A O M I)，範圍從 0 到 1。值越高，表示靈敏度越高，優先級越高。
- 更糟糕（不滿影響）：= -1 × (O M) / (A O M I)，範圍從 -1 到 0。值越低（負值越大）表示靈敏度越高，優先級越高。
4. 優劣係數圖：顯示所有功能/服務的“更好”和“更差”值之間關係的象限圖。
解釋更好-更差圖表
Better-Worse係數圖分為四個像限：
第一象限（右上）：一維屬性 - 高更好值，高絕對更差值。應優先考慮該象限中的功能。
第二象限（左上）：有吸引力的屬性 - 高更好價值，低絕對更差價值。應盡可能優先考慮和改進該象限中的功能。
第三象限（左下）：無關屬性 - 較低的較好價值，較低的絕對較差價值。通常不提供該象限中的功能。
第四象限（右下）：必備屬性 - 低更好價值，高絕對更差價值。必須滿足該象限中的特徵。
案例研究示例
背景：手機功能/服務需求研究通過頭腦風暴確定了10個功能/服務：投影功能、左右手模式、超級快充、拔SIM卡、3D投影、照片搜索、自動美顏、防盜鎖、遙控器、暖手寶、望遠鏡、顯微鏡。共收集有效回复100份。目標是使用 KANO 模型分析用戶對這 10 個功能/服務的態度，為產品開發提供建議。
設計問卷
對於每個功能，設計了兩個問題：
“投影函數”示例：
- 正向提問：“您對帶有‘投影功能’的手機持什麼態度？”
- 否定問題：“您對沒有‘投影功能’的手機持什麼態度？”
每個問題有五個選項：A) 不喜歡 (1)、B) 可以容忍 (2)、C) 中立 (3)、D) 預期 (4)、E) 喜歡 (5)
結果總結
根據百分比最高的屬性，將這 10 個特徵分類如下：
| 屬性 | 特徵 | 數數 |
|---|---|---|
| 一維 (O) | 投影功能 | 1 |
| 有吸引力（A） | 左/右手模式、超級快充、照片搜索 | 3 |
| 必須的 (M) | 汽車美容、防盜鎖 | 2 |
| 冷漠（一） | 拆SIM卡、3D投影、遙控器、暖手寶、望遠鏡、顯微鏡 | 6 |
更好-更差分析
象限分析：
- 第一象限（一維）：投影功能 - 應優先考慮
- 第二象限（有吸引力）：超級快速充電、左/右手模式、照片搜索——應優先考慮並儘可能改進
- 第三象限（無差異）：其他功能 - 通常不提供
- 第四象限（必須）：汽車美容、防盜鎖——必須滿足
產品開發建議
根據優先順序（必須>一維>有吸引力>無所謂），手機製造商應該：
1.首先開發必須具備的屬性：汽車美容及防盜鎖（2個功能）
2.緊急開發一維屬性：投影功能
3.培養有吸引力的特質：左/右手模式、超級快速充電和照片搜索（3個功能）——盡可能改進
4.忽略無關屬性：其餘 6 個功能可以忽略，因為它們不會顯著影響用戶滿意度
常問問題
Q1：為什麼數據必須從1到5評分？
答：KANO 模型要求每個問題恰好有五個回答選項（正面和負面）。因此，只能用1、2、3、4、5分來代表這五個選項。
Q2：KANO模型的正確數據格式是什麼？
A：對於KANO模型分析，無論是正題還是負題，分數越高一定代表認可度越高。正反問句都應遵循這一規則。
Q3：為什麼屬性表和 Better-Worse 圖有時會顯示不一致的結果？
答：KANO模型可以同時使用屬性分佈表和Better-Worse圖來確定特徵屬性。雖然兩者的目的相同，但計算角度不同，有時可能會導致屬性分類不一致。這是正常的。
Q4：如何修改 KANO 模型輸出中的圖表標籤？
答：系統根據要素名稱自動生成像限圖。
Q5：KANO屬性的優先順序是怎樣的？
A：優先級順序為：必備屬性>一維屬性>有吸引力屬性>無關屬性。不應提供反向屬性。此順序確保首先開發基本功能，然後是提高滿意度的功能。
重要提示
- KANO模型問卷設計有嚴格的格式要求。您必須對每項功能/服務提出正面和負面的問題，並且必須正確標記分數（1=不喜歡、2=可以容忍、3=中立、4=預期、5=喜歡）。
- 數據只能從 1 到 5 進行評分。
- 無論是正面問題還是負面問題，分數越高代表認可度越高。如果您的數據不遵循此格式，請使用數據編碼來轉換數字。
- KANO模型將特徵分為六個屬性。根據屬性特徵，結合屬性分佈表和Better-Worse係數圖確定最終優先級。
- 產品開發優先順序：必備屬性>一維屬性>有吸引力的屬性>無關緊要的屬性。不應提供反向屬性。
- 更好-更差係數圖表提供所有功能/服務的直觀比較。值越高越好，負數越多越差值表示優先級越高。
