万字爆肝！你设计的页面需求是如何获取的? 需求是如何聚焦筛选的？需求是如何做优先级排期的？
在互联网产品的全生命周期里都会涉及到很多的需求。企业的CEO、甲方客户，用户调研各方得到的需求时常扎堆，就算是一个小功能也会有很多问题，呈分散式、零星式。
哪个需求对用户来说最重要？用户对我们的新功能是否满意？我们究竟要先做哪些需求？在企业里，大多数时候项目排期内，我们都面临着开发、设计、测试等人力资源有限的境地。用户什么都想要，但是不可能所有功能都一起开发、上线。作为用户体验设计师或者高级UI设计师，我们有充分地理由掌握一个科学系统的方法可视化需求排期。到底有没有一个科学的方法论把需求划分优先级，去说服你的老板、甲方、产品、技术和你自己？
废话不多说 ，我们直接上干货！
维基百科对KANO模型的定义如下：
The Kano model is a theory for product development and customer satisfaction developed in the 1980s by Professor Noriaki Kano, which classifies customer preferences into five categories.
KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。
“用户满意度”是用来衡量需求实现后，用户的满意程度。具体可以分为以下几个等级。
“功能完善程度”是用来衡量某个功能被实现的程度。具体可以分为以下几个等级。
通过“用户满意度”以及“功能完善程度”两个维度，我们可以划分五种不同类型的需求：
（M）基本型质量 —— Must-be Quality
（P）期望型质量 —— Performance Quality
（A）兴奋型质量 —— Attractive Quality
（I）无差异型质量 —— Indifferent Quality
（R）反向型质量 —— Reverse Quality
（1）必要型：产品必须要有的功能，属于用户的基本需求，即用户的痛点。需求满足时，用户不会感到满意；需求不满足时，用户会很不满意；当投入达到一定程度时，不需要再过多的投入。
比如：我们生活中常见的必需品。手机要可以打电话，汽车需要能加速和刹车；微信的聊天功能、抖音的短视频功能、百度的搜索功能等等一系列产品必须的功能。
（2）期望型：（线性增长）用户希望有的功能，用户在其他产品上使用过并养成了一定的用户习惯后，作为期望的标准也希望产品能具备此功能。需求满足时，用户会感到很满意；需求不满足时，用户会很不满意；这类需求与用户的期望契合度极高，需求实现程度越高，用户的满意度也越高。我们要集中投入。
比如：手机的储存容量、续航能力越高，用户的满意度越高。当地服务类生鲜外卖产品，骑手的实时定位以及距离送达时间就属于期望型需求。但也随着整体功能不断完善也在慢慢从期望型需求转化为基本需求。
（3）兴奋型：超出用户预期的的功能。是产品差异化的亮点，如果没有该功能，用户的满意度不会降低，但是如果有了该功能用户的满意度则会大大提升。能极大的提高用户的满意度，但是同时也要付出大量的研发成本。兴奋型需求一般是目前市面上没有的功能，用户没有接触过，也没有养成用户习惯。
比如最近网易云音乐、QQ音乐等推出的一起听功能，bilibili推出的一起看功能就属于兴奋型需求。早年间里第一次使用微信便捷的语音交流，第一次使用抖音等，会让我们在初次使用时出乎我们的意料。
（4）无差别型：用户不在意的功能，这类需求的有无对用户来说无关痛痒，用户并不关注。
在APP中一般为特定目的而产生的多余设计，如提醒你续费会员页面，属于引导消费。这类需求要避免投入过多，将精力转移到其它类型的需求上面去。
（5）反向型：会引起用户反感的功能，是指用户不希望出现在产品或服务上的功能。出现时，用户的满意度不增反降。比如在进入一款APP时有四五个弹窗活动入口引导充值和诱导消费，需要逐个点击关闭才能进入页面，这类设计越多用户的负面体验就越强。
Tips：比如我们做一款手机，打电话功能是基本型需求。我们需要花费大量的时间去夯实这个功能，把它做的稳定准确。如果一款手机打电话交流都有问题，而去花费大量精力去优化它的拍照，视频等功能。就是失去了一款手机最基本的使用。这与产品设计初期优先考虑产品的可用性与易用性，是否能打中用户痛点同理，先把精力集中做好基本型需求，而不是过度关注在产品设计细节等期望型、兴奋性需求上。
根据前面“用户满意度”作为纵坐标，“功能完善程度”作为横坐标得到这张Kano品质要素图
Tips：在图像中可以看到，魅力属性和期望属性是会慢慢发生变化的。魅力属性会随着时间推移、用户习惯的养成、竞品的影响等，慢慢转化为期望属性。一部分的期望属性会随着时间推移、用户习惯的养成、操作流程的影响等，慢慢的转化为基本型属性。
首先我们选择要进行排序的需求。
在实际的工作场景中，我们往往在一个工作周期内可能同时会接到很多的需求。我们面临项目时间紧，开发、设计人手资源有限的境况。我们首先就需要筛选出适合Kano模型的需求类型，才能更好的进行下面的评估过程。
我们的需求池中往往有着不同类别的需求，有的是需求是关系到最终用户，有的需求是运营、管理层、甲方客户。按照常规的需求类型大致可以分为这几类：
（1）软件问题（技术类）：这类问题多为软件BUG，这类问题通常涉及到我们的产品是否为用户提供了良好的可用性（产品功能初期一般优先考虑的是可用性和易用性）体验，一般属于基本型需求，因此属于需要紧急处理的问题。
（2）用户问题 （交互体验类）：这类问题多为交互体验问题，例如用户使用产品过程中出现的不知道如何使用某功能（没有做功能引导、不符合用户心智、学习成本高），或者某功能找不到在哪（功能个入口不清晰、信息入口层级过深）等类似问题。
（3）产品建议：这类问题基本上属于期望型需求，例如用户希望增加某某功能或在某个操作流程感到缺少什么功能。
（4）其他问题：Kano模型适合与最终用户可以直接操作、感知、相关的需求。而不是针对于产品的运营人员、管理层、甲方客户等的需求。
Tips：1. KANO模型只从用户满意度及功能完善程度这两个维度出发去分析需求价值，所以并不适用于当价值衡量需考虑其他维度因素，如需要将战略、商业收益纳入考虑等等。
3. Kano模型是对获取的需求和功能做优先级用的，不是去获取需求的，这个首先要明确。其次是不能瞎用，不是什么需求功能都去用Kano一下，比如在订机票页面上的防疫提醒功能，在疫情期间结合当地防疫政策这个基本是必须告知的，这个功能就不需要去Kano模型去分析了。（使用之前先仔细想想先）
选择我们产品的目标用户。
可以在问卷题目中增加条件筛选，在后续问卷收集后进行数据清洗。比如产品的目标用户为18-36岁女性用户，就可以在问卷中增加询问年龄问题，在收集上来的数据结果中筛选掉这一部分非目标用户数据。为我们下一步的问卷设计投放做准备。
针对第一步梳理后的需求集，进行正反向的发散。KANO问卷每一个功能或需求问题是由正向和负向两个子问题构成，分别是用户在具备或不具备某项功能做出的反应。问题选项按照：非常喜欢、理所当然、无所谓、勉强接受、很不喜欢，进行评定。
对此我们问用户3个问题：
（1）正向问题：
如果我们增加【功能1】，你的感受是?
（2）反向问题
如果我们不增加【功能1】，你的感受是?
（3）重要程度
【功能1】对你来说有多重要？
Tips：在实际调研中，产品具有某个功能，大部分人不会表示“不喜欢”或“无可奈何”。“无所谓”一般是态度的下线，即很少会有人会觉得“很不喜欢”或“勉强接受”。所以在问卷设计阶段为了提高用户填表的效率，在选项设定中正反向只设定3个选项。
可以采用定量调研的方式，使用“问卷星”设置好问题发在产品用户交流群中或私域流量群中。
Tips：
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。这一步非常重要。
提醒用户正反问题之间的区别，注意强调“增加”还是“不增加”，防止用户看错题意。
在实际题目设置中，当功能数量比较多（大于5个时），有比较接近类似的，建议对用户进行分组，每个用户最多回答5个功能点，且尽量是区分度大的功能点。
有时需要对功能进行解释，确保用户能够理解。
调研后需要对数据进行清洗，处理掉一些用户乱填或错误的数据。比如所有题目都选一样和一些可疑结果的数据。
基于收集的问卷量化的结果，进行需求分类分析。每组正反向问题的排列组合一共是25种，得到需求类型参照表。这张表格中，将重点关注正向的回答（即 > 0 的部分），这样我们可以帮把注意力放在最重要的正向需求上面。（避免关注到“具备功能时”用户觉得“勉强接受”和“很不喜欢”的需求上）
Tips：Q：代表可疑结果。对于一个功能的提供与否，用户都表现出了很喜欢或者很不喜欢这种自相矛盾的情况。所以，这样的结果在最终统计时，一般都需要排除掉。
需求优先级排序为：基本型 ＞ 期望型 ＞ 兴奋型 ＞ 无差别型 ＞ 反向型
在需求数量不是很多只需确认需求分类时，到这里就可以结束了。只需要基于以上结果进行统计，根据少数服从大多数的逻辑，最多比例的属性作为统计后的结果，即该需求分类。
比如：【功能1】最后收集数据为，基本型42、期望型28、兴奋型0、无差异型7，【功能1】为基本型需求。再根据需求排序确定优先级。
如果涉及到较多需求，或者同类型需求有多个需要优先级排序时，你还需进行下一步。
我们引入better-worse系数的概念，表示某功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。
Better系数=（期望数+兴奋数）/（期望数+兴奋数+基本数+无差异数）
= （P+A）/(P+A+M+I)
Worse系数= -1 *（期望数+必备数）/（期望数+兴奋数+基本数+无差异数）
= -1 *（P+M）/(P+A+M+I)
Bette系数，可以简单理解为满意系数，代表如果产品提供某种功能，用户满意度会提升。Better值越大/越接近1，则表示用户满意度提升的效果会越强。
Worse系数，可以简单理解为不满意系数，Worse的数值通常为负，代表产品如果不提供某种功能或服务，用户满意度会降低。其绝对值越接近1，则表示对用户不满意度的影响最大。
1. 横坐标为Better系数，纵坐标为Worse系数绝对值。根据实际得到结果将最大值均分依次放入两个坐标轴上。
2. 分别计算Better系数平均值、Worser系数绝对值平均值，将其作为参考警戒线加入图表中。
3. 将各个需求的对应的Better系数值、Worser系数绝对值放入图像内。
4. 我们将根据需求的重要性，来调整上图中点的大小。这时我们引入功能重要程度概念（在前文问卷问题中有提到），这里可以量化功能需求的重要程度，从“不重要”到“非常重要”，1到9分依次可对应需求点的直径大小，比如“非常重要”点为90px直径的圆，可根据具体情况灵活运用。
5. 根据需求优先级排序为：基本型 ＞ 期望型 ＞ 兴奋型 ＞ 无差别型 ＞ 反向型 。同一需求类型再根据重要程度二次排序。
6. 至此各个功能需求优先级排序一目了然。
最后，我以“呱呱生鲜”产品为例子回顾整个Kano模型可视化需求的流程。
这次我们有10个需求需要做需求可视化。分别为：
Q1：在点击订单结算后提供优惠换购功能；
Q2：询问上次购买订单是否满意反馈弹窗；
Q3：会员每日可领取免费菜功能；
Q4：进入APP提醒不在常用定位地址功能；
Q5：商品详情页面菜品推荐做法功能；
Q6：有辣味的商品图片提醒辣度指数；
Q7：商品详情页面菜品直播功能；
Q8：商品列表显示菜品榜单排名参数；
Q9：购物车结算提示可以免费领取小葱；
Q10：猜你喜欢你的常购清单功能；
因为KANO模型只从用户满意度及功能完善程度这两个维度出发去分析需求价值，以上10个需求功能均为用户可直接感知。符合Kano模型条件。
选择产品的目标用户进行问卷投放。
Step 03 .问卷设计
对此我们问用户3个问题：
（1）正向问题：
如果我们增加【功能1】，你的感受是?
（2）反向问题
如果我们不增加【功能1】，你的感受是?
（3）重要程度
【功能1】对你来说有多重要？
使用“问卷星”设置好问卷问题投放在产品用户交流群中或私域流量中。
对调研后收集上来的数据进行数据清洗，处理掉一些用户乱填或错误的数据。比如所有题目都选一样和一些可疑结果的数据。
（1）基于收集的问卷量化结果，对照需求类型参照表,进行需求分类分析。
（2）结合需求优先级排序：基本型 ＞ 期望型 ＞ 兴奋型 ＞ 无差别型 ＞ 反向型 。
（3）计算better-worse系数，计算Better系数平均值、Worser系数绝对值平均值，将其作为参考警戒线加入图表中。
（4）将各个需求的对应的Better系数值、Worser系数绝对值放入图像内。
（5）我们将根据需求的重要性，来调整上图中点的大小。
（6）得到最终的需求可视化排期图，至此各个功能需求优先级排序一目了然。
我们设计师需要在自我能力范围内，不断提升为企业团队服务，增加自己对内话语权以及对外影响力。成为自我驱动高级体验设计师。在工作中也需要对需求做一个设计价值和优先级的排序，搭建需求可视化体系。对不同的需求进行品质类型划分，列出属于自己排出的需求列表，在更有价值的需求上花费更多的时间精益求精。
当然，大家在工作中也要结合技术开发成本，项目进度，甲方客户要求等多方面因素灵活使用。
Powered by Froala Editor
很高兴认识你 交个朋友吧~
4
作品
40
粉丝
1
关注
大牛，别默默的看了，快登录帮我点评一下吧！:)
登录 立即注册