KANO模型

KANO模型是由日本东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）于1984年提出的一种用于分析用户需求和客户满意度的工具。该模型基于赫兹伯格的双因素理论，旨在通过定性分析方法识别不同层次的用户需求，并对这些需求进行分类和优先排序。

此模型将用户需求分为五类：必备型需求（Must-be）、期望型需求（One-dimensional）、魅力型需求（Attractive）、无差异型需求（Indifferent）和反向型需求（Reverse）。

1. 必备型需求：这是用户认为产品或服务必须具备的基本功能或属性，如果未提供，用户会感到非常不满；但即使优化了这些需求，用户满意度也不会显著提升。
2. 期望型需求：这些是用户希望得到的功能或服务，如果不提供，用户会感到失望；而当满足这些需求时，用户满意度会有所提高。
3. 魅力型需求：这些是用户意料之外的需求，提供后能显著提升用户的满意度。即使不提供这些需求，用户也不会感到不满，但一旦提供，会极大地增加用户的满意度。
4. 无差异型需求：用户对这些功能或服务并不特别在意，无论是否提供，都不会影响其满意度。
5. 反向型需求：这类需求与常规理解相反，即当满足这些需求时，用户会感到不满，而不满足时则不会产生负面影响。一般来讲，产品不应提供此类需求，如果实现了也需要考虑去掉

Kano Model中的Better-Worse系数

Better系数=（期望数+魅力数）/（期望数+魅力数+必备数+无差异数）

Worse系数=（-1）*（期望数+必备数）/（期望数+魅力数+必备数+无差异数）

Better系数越接近1，表示该具备度越高该需求对用户满意度提升的影响效果越大。Worse系数越接近-1，表示具备度越低该需求对用户满意度造成的负面影响越大。

为了实现对用户需求的分类和优先排序，KANO模型通常采用标准化问卷调查的方式收集数据。问卷设计包括正向和负向两个问题，分别测量用户在面对具备某项功能时的满意度以及面对不具备该项功能时的态度评价。通过对各项用户需求的满意度系数（SI）和不满意度系数（DSI）的计算，可以进一步分析用户对这些需求满足程度变化的敏感性，从而确定改进那些需求属性敏感性高、更有利于提升用户满意的关键因素

调查问卷

按照使用者对「增加功能态度」与「不增加功能态度」最终可定位某功能对于使用者来说是什么需求

M：基本（必备）型需求

O：期望（意愿）型需求

A：兴奋（魅力）型需求

I：无差异型需求

R：反向（逆向）型需求

Q：可疑结果

然而，KANO模型也存在一定的局限性。首先，它本质上是一种定性分析方法，决策准则具有较强的经验性，临界线的划分较为模糊。其次，KANO模型并未涉及如何确定同一分类中用户需求的优先顺序，亦即传统KANO模型未能考虑到顾客对每个需求属性的重要度。因此，一些研究者提出了基于TOPSIS方法的改进KANO模型，以实现需求重要度的定量化排序结果。

总之，KANO模型是一个非常有用的工具，能够帮助企业更好地理解客户需求，并通过优先级排序来优化产品和服务设计，从而提高客户满意度和忠诚度。