风铃系统致力于打造未来的商业操作系统，运用大数据和人工智能技术，融合行为和态度数据，帮助企业全时段聆听用户心声，全旅程改善用户体验。风铃系统推出了品牌体验、产品体验、服务体验和员工体验组成的CEM产品矩阵，为企业、政府、高校和个人提供问卷设计、样本收集、建模分析、决策建议等一站式解决方案。

常用的数据分析模型分为联合分析、MaxDiff、Kano；其中Kano模型则是对用户需求分类和优先排序的一个工具，为我们解决产品/服务需求和满意度之间的关系。

KANO模型我们将产品服务的特性分为五类：

●基本（必备）型——客户认为产品“必须有”的属性或功能

●期望（意愿）型——是指顾客的满意状况与需求的满足程度成比例关系的需求，此类需求得到满足或表现良好的话，客户满意度会显著增加

●兴奋（魅力）型——不被顾客过分期望的需求

●无差异型质量——不论提供与否，对用户体验无影响

●反向（逆向）型质量——引起强烈不满的质量特性和导致低水平满意的质量特性

随着满足顾客期望程度的增加，顾客满意度也会急剧上升，并且一旦得到满足，即使表现并不完善，顾客的满意状况也非常高。

通过KANO的算法处理，会得到两个系数，better系数和worse系数。

Better的数值通常为正，正值越大/越接近1，则表示用户满意度提升的效果会越强，满意度上升得越快。Worse则相反，其负值越大/越接近-1，则表示对用户不满意度的影响最大，满意度降低的影响效果越强，下降得越快。

在Kano模型中我们一般会最后得到一个散点图，有四个象限：

第一象限：better系数高，worse系数也很高。落入这一象限的属性，我们称之为是期望属性，即表示产品提供此功能，用户满意度会提升，当不提供此功能，用户满意度就会降低，这是质量的竞争性属性，应尽力去满足用户的期望型需求。提供用户喜爱的额外服务或产品功能，使其产品和服务优于竞争对手并有所不同，引导用户加强对本产品的良好印象。

第二象限：better系数值高，worse系数绝对值低的情况。落入这一象限的属性，称之为是魅力属性，即表示不提供此功能，用户满意度不会降低，但当提供此功能，用户满意度和忠诚度会有很大提升。

第三象限：better系数值低，worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限的属性，称之为是无差异属性，即无论提供或不提供这些功能，用户满意度都不会有改变，这些功能点是用户并不在意的功能。

第四象限：better系数值低，worse系数绝对值高的情况。落入这一象限的属性，称之为是必备属性，即表示当产品提供此功能，用户满意度不会提升，当不提供此功能，用户满意度会大幅降低；说明落入此象限的功能是最基本的功能，这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。

通常情况下产品开发的优先级为：第四象限>第一象限>第二象限>第三象限。

【举个例子】

电脑应该是大家日常办公生活中最常用的工具之一，厂商各显神通来满足不同细分市场和客群中的需求。那对于研发公司而言，电脑有很多种市场需求，比如：速度快、防水、外形新颖、存储空间大。

我们如果选用什么样的组合方案来回馈市场的声音以超出消费者的预期呢？

根据计算我们发现有三个属性落在第二象限，有一个属性落在第四象限。我们会针第二象限的三个属性进行优先级排序，比如要先关注防水；杯子里水翻了我们的文档别没了。

总结：联合分析，可以在服务项中找到影响体验的重要要素；MaxDiff，可以通过分析了解消费者的偏好；而KANO可以对需求和满意度进行结合，找到最优解决/实现的功能来满足消费者。我们不要只关注事后的投诉处理，应该通过数据和我们的经验在更前面的阶段满足我们的消费者，用好的办法帮助我们提升消费者的提升以驱动增长。

以上便是风铃系统为读者朋友带来的相关内容介绍，希望对大家有所帮助，感谢阅读！