KANO模型说明
KANO 模型用于判断用户需求或产品功能对满意度的影响方式。系统会让填答者分别评价“具备该功能”和“不具备该功能”时的感受，再根据正反向评价组合把需求归类为魅力、期望、必备、无差异、反向或可疑属性。
1. 题型作用
- 判断某项需求属于“必须具备”“越多越好”还是“有惊喜但不是基础要求”。
- 帮助产品团队区分基础能力、体验加分项和投入价值较低的需求。
- 结合 Better/Worse 系数评估需求对满意度提升和不满意度降低的影响。
2. 功能入口
- 进入创建问卷页面，选择“市场调研”。
- 选择“KANO模型”，创建后进入问卷编辑页面。
- 在编辑页面添加一个或多个待评估功能，并确认正向、反向评价文案。
- 发布问卷并回收数据后，在统计页面查看 KANO 属性、Better/Worse 系数、属性分布和评价组合数据。
市场调研问卷沿用问卷帮现有的创建、编辑、发布、回收、统计和报告导出链路。
3. 问题结构
| 元素 | 说明 |
|---|---|
| 功能名称 | 当前要评估的需求或功能，例如智能推荐、自动提醒、离线下载等。 |
| 功能说明 | 可补充功能背景或使用场景，帮助填答者理解被评价对象。 |
| 正向评价 | 询问“如果具备该功能，您的感受是”。 |
| 反向评价 | 询问“如果不具备该功能，您的感受是”。 |
| 五级选项 | 同一套语义选项同时用于正向和反向评价。 |
KANO 题可以批量新增多个功能。每个功能会形成一组正向和反向评价问题，并分别参与统计。
4. 题干设计规范
KANO 模型的关键是对同一功能分别询问“具备”和“不具备”两种状态。设计题干时建议遵循以下规则：
| 规则 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 正反向关键词对仗 | 只改变功能是否存在的关键词，避免引入其他差异。 | “如果具备视频功能”与“如果不具备视频功能”。 |
| 评价对象一致 | 除“具备/不具备”“有/没有”等关键词外，功能名称和描述应保持一致。 | 不要把正向写成“具备高清视频”，反向写成“不具备视频功能”。 |
| 只评估一个功能 | 一道 KANO 题只评估一个明确功能或需求。 | “自动提醒”可以单独成题，“自动提醒和智能推荐”不建议合并成一题。 |
| 选项语义一致 | 正向和反向评价使用同一套五级语义选项。 | 很喜欢、理所当然、无所谓、勉强接受、很不喜欢。 |
5. 作答示意
以“视频功能”为例，填答者需要分别评价功能存在和不存在时的感受：
| 评价场景 | 很喜欢 | 理所当然 | 无所谓 | 勉强接受 | 很不喜欢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 如果具备视频功能，您的感受是 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 如果不具备视频功能，您的感受是 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
系统会基于同一填答者在这两行中的选择组合，计算该功能的 KANO 属性。
6. 五级评价选项
| 默认选项 | 默认分值 | 语义说明 |
|---|---|---|
| 很喜欢 | 5 | 用户对该情况有明确偏好。 |
| 理所当然 | 4 | 用户认为该情况是自然或应该具备的。 |
| 无所谓 | 3 | 用户对该情况没有明显感受。 |
| 勉强接受 | 2 | 用户可以接受，但感受偏弱。 |
| 很不喜欢 | 1 | 用户对该情况有明显反感。 |
选项显示文案和分值可根据问卷表达调整，但统计分类依据的是选项背后的固定语义。修改文案时应保持语义一致，避免把“很喜欢”“理所当然”等含义改乱。
7. KANO属性说明
| 属性 | 含义 |
|---|---|
| 魅力属性 | 具备时能明显提升满意度，不具备时用户也不一定不满。 |
| 期望属性 | 具备程度越高满意度越高，不具备时容易带来不满。 |
| 必备属性 | 用户认为必须具备，不具备时会明显不满，具备时不一定带来额外惊喜。 |
| 无差异属性 | 具备或不具备对满意度影响较弱。 |
| 反向属性 | 用户对该功能存在反向偏好，具备反而可能降低满意度。 |
| 可疑属性 | 正反向答案组合不符合常规判断，需要结合问卷语境和答题质量复核。 |
8. KANO分类矩阵
下表展示系统按正向评价和反向评价组合得到的 KANO 属性。行表示“具备该功能”的感受，列表示“不具备该功能”的感受。
| 具备/不具备 | 很喜欢 | 理所当然 | 无所谓 | 勉强接受 | 很不喜欢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 很喜欢 | 可疑 | 魅力 | 魅力 | 魅力 | 期望 |
| 理所当然 | 反向 | 无差异 | 无差异 | 无差异 | 必备 |
| 无所谓 | 反向 | 无差异 | 无差异 | 无差异 | 必备 |
| 勉强接受 | 反向 | 无差异 | 无差异 | 无差异 | 必备 |
| 很不喜欢 | 反向 | 反向 | 反向 | 反向 | 可疑 |
例如，用户在“具备该功能”时选择“很喜欢”，在“不具备该功能”时选择“很不喜欢”，该组合会被归为期望属性；如果正反向答案组合不符合常规判断，则可能归为可疑属性。
9. 分类和统计口径
- 系统根据每份答卷中“正向评价选项 + 反向评价选项”的组合计算 KANO 属性。
- 每个功能会汇总六类属性的数量和占比，并以数量最多的属性作为该功能的主要 KANO 属性。
- 有效样本数用于计算 Better/Worse 系数，反向属性和可疑属性不计入该系数的分母。
- 正向和反向平均分用于辅助观察选项分布，但不替代 KANO 属性分类。
10. Better/Worse系数
| 指标 | 计算含义 | 解读方式 |
|---|---|---|
| Better系数 | 魅力属性和期望属性样本占有效样本的比例。 | 数值越高，具备该功能越可能提升满意度。 |
| Worse系数 | 期望属性和必备属性样本占有效样本的比例，并以负数展示。 | 绝对值越大，不具备该功能越可能造成不满意。 |
计算公式：
- Better系数 = （魅力属性样本数 + 期望属性样本数） ÷ （魅力属性样本数 + 期望属性样本数 + 必备属性样本数 + 无差异属性样本数）
- Worse系数 = （期望属性样本数 + 必备属性样本数） ÷ （魅力属性样本数 + 期望属性样本数 + 必备属性样本数 + 无差异属性样本数） × -1
统计报告中的象限图以 Better 和 Worse 的相对位置辅助判断优先级。象限结果用于辅助解读，实际决策仍应结合 KANO 属性、样本量、业务成本和目标人群。
11. 报告和导出说明
- 在统计页面进入 KANO 专属统计后，可查看汇总结果、详细分布、正反向评价组合和报告导出内容。
- 汇总数据展示每个功能的主要 KANO 属性、Better 系数和 Worse 系数。
- 详细分布展示六类 KANO 属性的数量和占比，便于判断结果是否集中。
- 正反向评价组合矩阵展示不同选项组合的样本数量，可用于检查答题质量和异常组合。
- Word 报告会包含汇总计算结果、Better-Worse 象限图、逐功能属性分布和正反向评价组合矩阵。
12. 结果示意
汇总数据示意：
| 功能 | KANO属性 | Better系数 | Worse系数 |
|---|---|---|---|
| 视频功能 | 期望 | 61.54% | -46.15% |
| 视频画质优化 | 无差异 | 44.44% | -44.44% |
| 音频功能 | 反向 | 37.5% | -37.5% |
以下以“视频功能”为例展示详细数据：
| KANO属性名称 | 必备 | 期望 | 魅力 | 无差异 | 反向 | 可疑 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| KANO属性值 | 6.25% | 31.25% | 18.75% | 25% | 12.5% | 6.25% |
正反向评价组合矩阵示意：
| 具备/不具备 | 很喜欢 | 理所当然 | 无所谓 | 勉强接受 | 很不喜欢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 很喜欢 | 6.25% | 0% | 0% | 18.75% | 31.25% |
| 理所当然 | 0% | 6.25% | 0% | 6.25% | 6.25% |
| 无所谓 | 0% | 6.25% | 0% | 6.25% | 0% |
| 勉强接受 | 6.25% | 0% | 0% | 0% | 0% |
| 很不喜欢 | 0% | 0% | 6.25% | 0% | 0% |
上表示例采用系统默认五级评价文案，仅用于说明报告结构。实际结果以问卷回收数据和系统统计为准。
13. 使用建议
- 每个 KANO 题建议只评估一个具体功能，避免把多个需求合并在同一题中。
- 正向和反向问题应描述同一个功能的“具备”和“不具备”两种状态。
- 对基础能力、体验优化项和创新功能分别建题，便于后续按属性类型制定投入策略。
- 如果反向或可疑样本占比较高，应检查题干是否容易误解、选项文案是否改变了原有语义。