我们在做产品，平台的时候，经常会遇到产品需求多（是非常多）， 开发同学忙的不可开交， 用户似乎什么都想要，但是到拿收益的时候，很难说清楚，哪些需求带啦了哪些量化收益，哪些是真正的用户需求，长远的业务需求。
需求的优先级到底应该怎么排，本文参考参考目录中的文章
“20 Product Prioritization Techniques: A Map and Guided Tour”， 20种产品需求优先级排序的艺术， 以Kano模型来激发一些产品优先级的思考，期望有一些启发也借鉴意义。
受行为科学家赫兹伯格的双因素理论的启发，东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)和他的同事Fumio Takahashi于1979年10月发表了《质量的保健因素和激励因素》(Motivator and Hygiene Factor in Quality)一文，第一次将满意与不满意标准引人质量管理领域，并于1982年日本质量管理大会第12届年会上宣读了《魅力质量与必备质量》﹙Attractive Quality and Must-be Quality﹚的研究报告。该论文于1984 年1月18日正式发表在日本质量管理学会(JSQC)的杂志《质量》总第l4期上，标志着狩野模式(Kano model)的确立和魅力质量理论的成熟。
Kano是一个典型的定性模型，KANO模型分析法并一般不直接用来测量用户的满意程度，主要用于识别用户对新功能的接受度。
认识Kano从满意度开始。
01
满意度 vs 功能完成度
“满意度”是Kano模型的起点， Kano模型给出了关于满意度从正向到负向的5个维度。
另一个重要的维度是“功能完成度”， 用来衡量功能实现的程度，根据完成程度从未完成到best分为5个级别。
02
4种类型的功能feature
1、必要型feature
用户认为产品“必须有”的属性或功能，也叫用户需求的痛处，如果此类需求没有得到满足或表现欠佳，用户的不满情绪会急剧增加。这种类型的feature一般是必要的或者是基本的。
这种类型的feature不会让用户更满意，只会不让他们失望。
2、期望型feature
要求提供的产品或服务比较优秀，但并不是必需的产品属性，有些期望型需求连用户都不太清楚，但是他们非常希望得到的，也叫用户需求的痒处。
3、兴奋型feature
兴奋型需求指的是提供给用户一些完全出乎意料的产品属性，使用户产生惊喜，也叫用户需求的暗处。兴奋点和惊喜点常常是一些未被用户了解的需求，用户在看到这些功能之前并不知道自己需要它们。引导用户的需求， 当iphone， android第一次出现的时候， 用习惯实体键盘的我很难想想全触摸屏到底怎么用， 会很难用，实际体验中，相信maps，很多引用超出了很多人的认知范围。
4. 无差别需求
可有可无的需求。
03
如何使用呢？
3个步骤：
a. 选取feature和用户
b. 获取用户的反馈结果
c. 分析结果
a. 选取feature和用户
选取feature
Kano方法比较适合与最终用户直接相关的feature，也就是说要这些需求最终用户是可以直接感知、操作的（而不是针对于产品的运营人员、管理层的），因为与最终用户直接相关的需求可以给产品的发展带来最大的动力。（不要选取技术债，为了市场和销售，报告系统等）
选取用户
用户可能是不同质的，对feature的看法也会不同。如果能将用户进行属性分组，会有效的降低噪音。
b. 获取用户反馈
这是Kano关键的一步。如何向用户提问，如何收集用户的回答将直接影响到需求排序的结果。
两个简单，明确的问题
One asks our customers how they feel if they have the feature;
The other asks how they feel if they did not have the feature.
首先，每个答案选项都被转换量化的数值，从-2到4。数字越大，答案就越能反映出客户对该功能的需求。重要性也从1分到9分。
包含对应feature：2（不喜欢），-1（可忍受），0（中性），2（必要），4（喜欢）；
缺少对应feature：2（喜欢），-1（必要的），0（中性），2（可忍受），4（不喜欢）；
重要性：1（一点也不重要），…，9（非常重要）。
简单说，分数越高，越满意。
c.分析结果
按照正向问题和负向问题的回答对质量特性进行分类，具体分类对照见下表。当正向问题的回答是“我喜欢”，对负向问题的回答是“我不喜欢”，那么在KANO评价表中，这项质量特性就分类为O，即期望型需求。如果顾客对某项质量特性正负向问题的回答结合后，分类是M或A，那么该因素就被分别分为基本型（必要型）需求或兴奋型需求。
我们将关注正向的回答（即>0的部分），这样的划分可以帮我们把注意力放在最重要的需求上面。
“包含feature”问题的得分：计算所有用户该问题得分的平均分
“缺少feature“问题的得分：计算所有用户该问题得分的平均分
“功能重要性“问题的得分：计算所有用户该问题得分的平均分
根据是否包含feature的得分，得到基于平均分需求类型的分布如下：
上述值是基于反馈的平均值， 如果考虑标准差的维度，带标准差需求的类型分布如下：
最后，引入重要性维度， 通过气泡的大小衡量，带重要性维度的需求类型分布如下：
另外一种算法是DuMouchel的基于满意率和不满意率的算法。
满意率(SI)和不满意率(DSI)两个方面的计算，计算公式如下：
SI=（A+O）/(A+O+M+I)
DSI=-1×(O+M)/(A+O+M+I)
算法分布类似，参考资料比较多，不在赘述。
时间过得很快，不知不觉又到了下半夜，期望本文对你有所死他，准备睡觉了。
参考目录：
https://foldingburritos.com/product-prioritization-techniques/
https://foldingburritos.com/kano-model/
https://www.jianshu.com/p/131a947def2c
https://wiki.mbalib.com/wiki/KANO%E6%A8%A1%E5%9E%8B
https://foldingburritos.com/customer-feedback/
THE END
- 晚安 -
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