1、Kano 分析技術在產品開發中的應用在進行新產品和服務開發時， 設計者往往需要列舉出一系列的產品功能屬性， 以滿 足現有用戶和潛在用戶的各種需求。通常，設計者會進行多種復雜的用戶需求研究，以 獲得盡量豐富的用戶需求清單。然而，當大量的需求擺在面前時，設計者必然會遇到一 個問題：我的最終產品中，應該包含哪些功能屬性？有許多種方法可以幫助設計者實現 篩選的目的，比如，最簡單的是讓用戶進行排序來進行篩選。日本學者Kano教授和他的同事們提出了一種分析技術，被稱作Kano分析技術。Kano分析技術是一種簡單易行的識 別產品屬性或者產品功能性概念類別劃分的技術， 正在被越來越多的產品設計者所應用。Kan

2、o分析技術的理論基礎Kano分析技術起源于赫茲伯格(Herzberg)的雙因素理論，也被稱作激勵保健理 論( Motivational/Hygienetheory ， M-Htheory )。這一理論是赫茲伯格在研究工作滿意 度時提出來的。傳統的觀點認為滿意的反面是不滿意。但赫茲伯格認為，滿意與不滿意 并不是或此或彼、二擇一的關系。滿意的反面是沒有滿意，不滿意的反面是沒有不滿。 也即令人滿意的因素雖然被去除，并不一定會導致員工不滿意，同樣，令人不滿意的因 素雖然被去除，并不一定會導致員工滿意。為此，赫茲伯格區分出了激勵因子和保健因子。赫茲伯格的研究發現：1.成就感、別人的認同、責任、進步等因素

3、可以歸為激勵因素，具備這些因素可以 令人滿足，但不具備也不致招人不滿2組織政策、管理者的行政措施、監督方式、工作條件等因素可以歸為保健因素,具備這些因素只能使員工不產生不滿情緒，但并不能起到激勵的作用一維屬性、必備屬性和魅力屬性Kano將赫茲伯格的理論引入到產品質量管理中來。他指出，對于產品而言，存在三 類屬性，如圖1所示:圖1 Kano分析中的屬性一維屬性(One-dimensional):與客戶滿意度線性相關的屬性被稱作“一維屬性”，這類屬性性能的改進將使客戶的滿意度線性增加。這類屬性往往時客戶能夠了解，而且能夠清楚描述出來的。以電腦為例，對于某些用戶而言，CPU的主頻的高低往往是一種一

4、維的屬性;必備屬性 (Must-be) ：這一類屬性與客戶的滿意度之間不是線性關系。 “必備屬性” 是使客戶滿意所必須具備的。 在這類屬性上表現較差， 會使得客戶不滿成指數水平下降， 但是在這類屬性上表現較好，并不會帶來滿意水平的顯著增加。以電腦為例，對于某些 用戶而言，系統的穩定性往往是一種必備的屬性；魅力屬性( Attractive )：這一類屬性與客戶滿意度成指數關系。缺乏這些屬性時， 客戶不會不滿意，但是具有這類屬性，則會深受客戶喜愛。以電腦為例，對于某些用戶 而言，具有防水功能的鍵盤往往是一種魅力屬性。這類屬性容易取悅客戶，在產品使用 體驗中提供好的因素。許多研究產品創新的專家認為，

5、那些知道如何識別取悅客戶的屬 性的公司，注定會取得成功。除了上述三種屬性之外，還有一種次要屬性或無關屬性( Indifferent )，指那些無 論功能表現如何，對滿意度都不會有影響的屬性。Kano分析技術應用示例1、用戶數據的采集在為Kano分析進行數據采集時，往往需要詢問被訪者一組配對客戶需求問題。Kano分析的數據采集過程非常簡單，但是由于待測試的功能屬性往往數量巨大，因此會非常 占用時間。表 1 描述了針對某一屬性的數據采集格式。表 1 Kano 分析的數據采集問題如果電腦擁有防水鍵盤，您感覺如何？如果電腦沒有防水鍵盤，您感覺如何？1. 我喜歡2. 它理應如此3. 無所謂4. 我能忍受

6、5. 我不喜歡1. 我喜歡2. 它理應如此3. 無所謂4. 我能忍受5. 我不喜歡針對每一個需求的配對問題，每個被訪者可以得到5X5種可能的回答組合。研究者可以給每一種回答組合一個合適的分類定義。表 2列舉了一種典型的分類方式：其中:人=魅力屬性Mk必備屬性0=維屬性I =次要屬性（無關屬性）R=與假設相反的看法CH有問題的回答表2Kano分析的一種典型屬性分類表產品不提供此功能喜歡理應如此無所謂能忍受不喜歡產品提供此功能喜歡QAAAO理應如此RIIIM無所謂RIIIM能忍受RIIIM不喜歡RRRRQ產品不提供此功能喜歡理應如此無所謂能忍受不喜歡產品提供此功能喜歡QAAAO理應如此RIIIM無

7、所謂RIIIM能忍受RIIIM不喜歡RRRRQ所有后期的數據分析，都將依靠合理的屬性分類表來進行。2.Kano分析技術的結果展示Kano技術的研究者發展出了多種結果展示方式。圖2是一種比較直觀易用的結果展 示方式。在圖2中，我們可以看到，標有1、2、10的屬性被分散到了各個不同的象 限中去。屬性越接近左上角（第二象限），如圖中的屬性 5,越傾向于是一種魅力屬性; 屬性越接近右下角（第四象限），如圖中的屬性 6 7等，越傾向于是一種必備屬性。魅力屬牲11tOjO 一lO O 7 一Q0O次宴屬性|i114產品下兀忙時胡iE用出住圖2 Kano分析的一種結果展示方式除了上述圖示化的結果展示之外，還

8、可以利用Kano技術的分類結果，結合高級統計 分析方法，如聚類分析、對應分析等方法，進行市場細分等深入研究。Kano分析技術使用注意事項在應用Kano技術時，研究者和產品經理必須注意兩個問題，即用戶的差異性和用戶 需求的發展性。用戶的差異性。不同用戶對同一屬性的定義可能是不相同的。對同一屬性而言，有 些人可能會認為是魅力屬性，而另外一些人則可能會認為是必備屬性。比如手機的彩信 功能，對于傳統的以話音為主的用戶而言可能是魅力屬性，甚至是次要（無關）屬性； 而對于時尚的年輕人而言，它可能是一個必備的屬性。此時，針對全部用戶進行Kano分析時可能會面臨一定的風險。因此，如果我們已知產品有著明確的、不同的細分市場， 我們應該針對不同細分市場來分別進行數據分析， 判斷不同細分市場的需求是否有差異； 如果我們不清楚產品的細分市場，我們則可以嘗試應用Kano分析的結果來對用戶進行需 求的市場細分，以便對不同的細分市場提供不同功能配置的產品。用戶需求的發展性。同一屬性的定義不可能是恒定不變的。當某一屬性由原來的創 新逐漸變成為業界的通用標準時，往往相應地，它會從魅力屬性轉變為必備屬性。電腦 鍵盤的防水功能最初出現時，是一個魅力屬性；但是從目前市場發展來看，它可能很快 就會從魅力屬性轉變為必備屬性。