问卷设计灵活
支持围绕多个功能或服务批量创建KANO题目。
演示题 · 用于说明题目结构
智能推荐功能评价
如果具备智能推荐功能，您的感受是？
很喜欢理所当然无所谓勉强接受很不喜欢
如果不具备智能推荐功能，您的感受是？
很喜欢理所当然无所谓勉强接受很不喜欢
核心能力
让需求分析更容易落到产品决策
语义自动识别
依据正反向评价组合自动计算KANO属性。
样本高效回收
复用问卷帮发布、邀请和回收能力完成数据采集。
一键模型分析
自动输出属性分类、Better系数、Worse系数和详细分布。
问卷设计
正向提问和反向提问必须成组出现
每个功能或服务都需要同时询问“如果具备该功能，您的感受是”和“如果不具备该功能，您的感受是”。选项语义保持稳定，标签和分值可按项目习惯调整。
正向问题例如“如果具备智能推荐功能，您的感受是？”
反向问题例如“如果不具备智能推荐功能，您的感受是？”
五级语义很喜欢、理所当然、无所谓、勉强接受、很不喜欢。
成组统计同一功能的正反向选择共同决定KANO属性。
同一功能的一组正反向回答，怎样进入分类？
同一位填答者对同一功能的正、反向选择，决定这份答卷的分类；汇总结果还要看完整样本。
演示数据 · 非真实项目结论如果具备“实时提醒”这位填答者选择：很喜欢
＋
如果不具备“实时提醒”这位填答者选择：很不喜欢
→
期望属性这一份答卷的组合分类
一份答卷的分类，不等于功能的最终汇总分类
需要汇总该功能的全部有效答卷，查看六类属性数量和占比。出现可疑组合时，回看题目语义与答卷质量，不直接忽略或套用结论。
数据分析
自动生成KANO属性和满意度影响指标
报告同时展示汇总结果和详细分布，帮助判断哪些需求值得优先投入。
演示数据 · 非真实调研结论
32%魅力属性
28%期望属性
21%必备属性
19%其他属性
功能名称KANO属性BetterWorse
智能推荐魅力0.62-0.18
实时提醒期望0.51-0.46
数据导出必备0.24-0.68
原图为演示结果，用于说明分类分布与系数；不由上方单份答卷示例推导。
KANO属性把需求归类为魅力、期望、必备、无差异、反向或可疑。
Better系数衡量功能存在时提升用户满意度的潜力。
Worse系数衡量功能缺失时引发用户不满的风险。
选项分布查看正反向评价的交叉分布和占比明细。
分类解释
六类KANO属性的业务含义
没有时用户未必不满，但有了会显著提升满意度。
表现越好满意度越高，表现不足会降低满意度。
缺失会明显不满，但具备时不一定显著加分。
用户对是否具备该功能感知较弱，可谨慎投入。
具备该功能反而可能降低满意度，需要重新评估。
答案组合矛盾，通常需要结合样本和题目表述复核。
把需求分类作为决策线索，而不是唯一结论
KANO 用于理解功能存在或缺失时对满意度的影响，投入顺序仍需要业务判断。
分类有样本和题干条件
结果反映本次样本对题目条件的反馈，改变目标人群或功能描述后，不宜直接沿用原结论。
需求属性不等于研发排期
是否投入还应考虑业务目标、实现成本、依赖关系和样本分布。KANO 是决策材料的一部分。
示例图表用于解释读法
本页百分比、属性和系数均为演示，不是实际市场或客户调研结论。
Better 系数
（魅力 + 期望）÷（魅力 + 期望 + 必备 + 无差异）Worse 系数
−（期望 + 必备）÷（魅力 + 期望 + 必备 + 无差异）以上为对应属性的样本数口径；反向和可疑属性不计入这两个系数的分母。请结合完整分布与有效样本解释。
开始创建 KANO 模型调研
创建后会进入问卷编辑页，可批量填写要调研的功能或服务名称。
