2021-10-9 資深UI設計者
你是否在面試有中被問到，你設計的頁面需求是如何獲取的? 需求是如何聚焦篩選的？需求是如何做優先級排期的？在互聯網產品的全生命周期里都會涉及到很多的需求。企業的CEO、甲方客戶，用戶調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？在企業里，大多數時候項目排期內，我們都面臨著開發、設計、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、上線。作為用戶體驗設計師或者高級UI設計師，我們有充分地理由掌握一個科學系統的方法可視化需求排期。到底有沒有一個科學的方法論把需求劃分優先級，去說服你的老板、甲方、產品、技術和你自己？
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教授狩野紀昭(Noriaki Kano)發明的對用戶需求分類和優先排序的有用工具，以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎，體現了產品性能和用戶滿意之間的非線性關系。
“用戶滿意度”是用來衡量需求實現后，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）基本型質量 —— Must-be Quality
（P）期望型質量 —— Performance Quality
（A）興奮型質量 —— Attractive Quality
（I）無差異型質量 —— Indifferent Quality
（R）反向型質量 —— Reverse Quality
（1）必要型：產品必須要有的功能，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，用戶在其他產品上使用過并養成了一定的用戶習慣后，作為期望的標準也希望產品能具備此功能。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、續航能力越高，用戶的滿意度越高。當地服務類生鮮外賣產品，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化為基本需求。
（3）興奮型：超出用戶預期的的功能。是產品差異化的亮點，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，也沒有養成用戶習慣。
比如最近網易云音樂、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痛癢，用戶并不關注。
在APP中一般為特定目的而產生的多余設計，如提醒你續費會員頁面，屬于引導消費。這類需求要避免投入過多，將精力轉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在產品或服務上的功能。出現時，用戶的滿意度不增反降。比如在進入一款APP時有四五個彈窗活動入口引導充值和誘導消費，需要逐個點擊關閉才能進入頁面，這類設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。這與產品設計初期優先考慮產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，而不是過度關注在產品設計細節等期望型、興奮性需求上。
根據前面“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生變化的。魅力屬性會隨著時間推移、用戶習慣的養成、競品的影響等，慢慢轉化為期望屬性。一部分的期望屬性會隨著時間推移、用戶習慣的養成、操作流程的影響等，慢慢的轉化為基本型屬性。
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可能同時會接到很多的需求。我們面臨項目時間緊，開發、設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，有的是需求是關系到最終用戶，有的需求是運營、管理層、甲方客戶。按照常規的需求類型大致可以分為這幾類：
（1）軟件問題（技術類）：這類問題多為軟件BUG，這類問題通常涉及到我們的產品是否為用戶提供了良好的可用性（產品功能初期一般優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，例如用戶使用產品過程中出現的不知道如何使用某功能（沒有做功能引導、不符合用戶心智、學習成本高），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、相關的需求。而不是針對于產品的運營人員、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，如需要將戰略、商業收益納入考慮等等。
選擇我們產品的目標用戶。
可以在問卷題目中增加條件篩選，在后續問卷收集后進行數據清洗。比如產品的目標用戶為18-36歲女性用戶，就可以在問卷中增加詢問年齡問題，在收集上來的數據結果中篩選掉這一部分非目標用戶數據。為我們下一步的問卷設計投放做準備。
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成，分別是用戶在具備或不具備某項功能做出的反應。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：在實際調研中，產品具有某個功能，大部分人不會表示“不喜歡”或“無可奈何”。“無所謂”一般是態度的下線，即很少會有人會覺得“很不喜歡”或“勉強接受”。所以在問卷設計階段為了提高用戶填表的效率，在選項設定中正反向只設定3個選項。
可以采用定量調研的方式，使用“問卷星”設置好問題發在產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果。這一步非常重要。
提醒用戶正反問題之間的區別，注意強調“增加”還是“不增加”，防止用戶看錯題意。
在實際題目設置中，當功能數量比較多（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。
調研后需要對數據進行清洗，處理掉一些用戶亂填或錯誤的數據。比如所有題目都選一樣和一些可疑結果的數據。
基于收集的問卷量化的結果，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：代表可疑結果。對于一個功能的提供與否，用戶都表現出了很喜歡或者很不喜歡這種自相矛盾的情況。所以，這樣的結果在最終統計時，一般都需要排除掉。
需求優先級排序為：基本型 ＞ 期望型 ＞ 興奮型 ＞ 無差別型 ＞ 反向型
在需求數量不是很多只需確認需求分類時，到這里就可以結束了。只需要基于以上結果進行統計，根據少數服從大多數的邏輯，最多比例的屬性作為統計后的結果，即該需求分類。
比如：【功能1】最后收集數據為，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。再根據需求排序確定優先級。
如果涉及到較多需求，或者同類型需求有多個需要優先級排序時，你還需進行下一步。
我們引入better-worse系數的概念，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=（期望數+興奮數）/（期望數+興奮數+基本數+無差異數）
= （P+A）/(P+A+M+I)
Worse系數= -1 *（期望數+必備數）/（期望數+興奮數+基本數+無差異數）
= -1 *（P+M）/(P+A+M+I)
Bette系數，可以簡單理解為滿意系數，代表如果產品提供某種功能，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，可以簡單理解為不滿意系數，Worse的數值通常為負，代表產品如果不提供某種功能或服務，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，縱坐標為Worse系數絕對值。根據實際得到結果將最大值均分依次放入兩個坐標軸上。
2. 分別計算Better系數平均值、Worser系數絕對值平均值，將其作為參考警戒線加入圖表中。
3. 將各個需求的對應的Better系數值、Worser系數絕對值放入圖像內。
4. 我們將根據需求的重要性，來調整上圖中點的大小。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分依次可對應需求點的直徑大小，比如“非常重要”點為90px直徑的圓，可根據具體情況靈活運用。
5. 根據需求優先級排序為：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重要程度二次排序。
6. 至此各個功能需求優先級排序一目了然。
最后，我以“呱呱生鮮”產品為例子回顧整個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：在點擊訂單結算后提供優惠換購功能；
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；
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；
Q9：購物車結算提示可以免費領取小蔥；
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”設置好問卷問題投放在產品用戶交流群中或私域流量中。
對調研后收集上來的數據進行數據清洗，處理掉一些用戶亂填或錯誤的數據。比如所有題目都選一樣和一些可疑結果的數據。
（1）基于收集的問卷量化結果，對照需求類型參照表,進行需求分類分析。
（2）結合需求優先級排序：基本型 ＞ 期望型 ＞ 興奮型 ＞ 無差別型 ＞ 反向型 。
（3）計算better-worse系數，計算Better系數平均值、Worser系數絕對值平均值，將其作為參考警戒線加入圖表中。
（4）將各個需求的對應的Better系數值、Worser系數絕對值放入圖像內。
（5）我們將根據需求的重要性，來調整上圖中點的大小。
（6）得到最終的需求可視化排期圖，至此各個功能需求優先級排序一目了然。
我們設計師需要在自我能力范圍內，不斷提升為企業團隊服務，增加自己對內話語權以及對外影響力。成為自我驅動高級體驗設計師。在工作中也需要對需求做一個設計價值和優先級的排序，搭建需求可視化體系。對不同的需求進行品質類型劃分，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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