作为一名工作了5年之久的UX设计师（目前已转岗产品经理），今天站在设计师的视角结合自身实际项目工作经验跟大家分享一下我对“需求模型”的理解与实战运用。欢迎大家评论区留言一起交流共同进步。

一、需求分析

什么是用户需求？

用户需求：用户表达出的自己认为的需求（need），在实际工作中，我们获得的用户需求往往是用户所提出的解决方案。

什么是产品需求？

产品需求：产品经理经过深度剖析用户需求，并分析出用户内心真正的诉求（want）后，结合该需求的价值与公司资源，所提出的能满足用户内在需求的解决方案。

二、KANO模型

1979年，东京理工大学教授 Noriaki Kano 提出了一种对用户需求进行分类和排序的定性工具。

KANO模型内容：

1. 基本需求：用户使用你产品想要解决的核心需求，也是产品的必备功能，如果没有该功能，用户会极度不满，甚至放弃你的产品；即使有了该功能，用户也认为是理所应当的，用户不会因此对你的产品满意度增加，比如微信的聊天功能。
2. 期望需求：用户的痒点，产品满足了这类需求，用户满意度会因此增加，也可以成为自己产品的竞争优势；此类需求得不到满足或表现不好的话，客户的不满也会增加。
3. 兴奋需求：用户自己都没想到的需求，产品拥有此功能，即便表现的并不完善或完美，用户满意度也急剧提升；即便没有此功能，用户也并不会对产品对满意度降低。
4. 无差异需求：用户感觉无所谓的需求，不管产品提供与否，用户的满意度都不会因此变化；虽然用户满意度不会变化，但是过多的无差异需求，浪费公司资源，使产品变的臃肿，因此也最好不要去做。
5. 反向需求：该类需求提供对应的功能后，用户会对产品的满意度降低。

KANO模型用途：

• 通过定性、定量的方法进行需求预判，甄别需求的合理性；
• 识别用户对提供需求的接受度；
• 区分需求的级别，关注对用户满意度和忠诚度的影响最大的需求；
• 辨别需求的类型，对需求做量化的优先级排序。

三、项目实战

适用产品项目：

• 需求阶段有充裕的调研时间和资源的项目；
• 注重用户真实感受，想在早期了解用户真实的需求，注重用户满意度的项目；
• 资源紧张，需要识别需求优先级进行高效资源利用的项目；
• 用户体验对项目成败影响较大的项目。

不适用产品项目：

• 需求阶段没有时间和资源做用户调研的项目；
• 目标用户不明确，无法找到足够样本量用户的项目；
• 用研成果、用户满意度对项目影响甚少，以强制性按时完成任务为主导的项目；
• 用户体验不是衡量项目成败的重要因素的项目。

用户需求调研-问卷

问卷设计须知：

• 调查问卷中每个功能需求都由正向和反向两个问题组成，分别测量用户在面对提供或不提供某功能时所做出的反应；
• 问卷中的问题选项并不是开放式的，需要用户从五个选项：“喜欢/理应如此/无所谓/可以忍受/不喜欢”中进行选择评定。进而揭示了用户的实际需求、以及对这些需求的关注程度。

问卷注意事项：

1. 功能的解释，描述该功能点需简明通俗扼要，确保用户能正确理解；
2. 每个功能点都有正反两个问题，正反问题之间的区别需特别注意强调，防止用户看错题意；
3. 由于不同用户对“喜欢/理应如此/无所谓/可以忍受/我不喜欢”的理解不尽相同，因此需在问卷填写前统一解释说明，让用户有一个相对一致的标准，提高填答准确性。

答案选项的解释参考：

• 喜欢：让你感到满意、开心、惊喜；
• 理应如此：你觉得是应该的、必备的；
• 无所谓：你不会特别在意，但还可以接受；
• 可以忍受：你不喜欢，但是可以接受；
• 不喜欢：让你感到不满意、不开心。

需求类型分类：

根据具体单个功能点每一个用户正反回答，确定该功能点该用户的需求类型分类： 

• A：兴奋型需求(Attractive Quality)：属于惊喜型产品功能，超出用户预期，往往能带来较高的忠诚度；
• O：期望型需求(One-dimensional Quality)：非必须功能需求，但提供后用户满意度会提升，但通常作为竞品之间比较的重点；
• M：基本型需求(Must-be Quality)：产品“必须有”的功能，也是MVP产品要求具有的功能；
• I：无差异型需求(Indifferent Quality)：用户根本不在意的需求，对用户体验毫无影响；
• R：反向型需求(Reversal Quality)：用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而下降；
• Q：有问题的回答(Questionable)：自相矛盾，有问题的答案，此结果应该废弃。

问卷统计：

针对每个功能，统计每个用户定义的需求类型数目分布：

说明：

• 用户有效样本数量大于等于30个；
• 根据用户统计占比，自动计算确定需求类型；
• 出现较多数量“Q”时，调研可能存在较大误差，考虑废弃该调查结果；

需求类型判定规则：

1. 如果(M+O+A)>(I+R+Q) → 则用户的需求类型为Max{M,O,A}的品质要素类型；
2. 如果(M+O+A)<(I+R+Q) → 则用户的需求类型为Max{I,R,Q}的品质要素类型。

确立需求优先级：

Better-Worse系数， 它更适合面对多需求时如何排定需求优先级

• 需求增加后的满意系数 Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)
• 需求消除后的不满意系数 Worse/DSI=-1*（O+M）/(A+O+M+I)

Better的数值通常为正，表示提供某功能后，用户的满意度会提升。其正值越大，代表用户满意度提升的效果会越强，满意度上升的越快。

worse的数值通常为负，表示不提供某功能后，用户的满意度会降低。其负值（绝对值）越大，代表用户满意度降低的效果会越强，满意度下降的越快。

四象限图表法：

第一象限表示：better系数值高，worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的因素，称之为是期望因素，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；

第二象限表示：better系数值高，worse系数绝对值低的情况。落入这一象限的因素，称之为是魅力因素，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，用户满意度会有很大提升；

第三象限表示：better系数值低，worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限的因素，称之为是无差异因素，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；

第四象限表示：better系数值低，worse系数绝对值高的情况。落入这一象限的因素，称之为是必备因素，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。

注意：

这里的象限原点不是（0,0），是由上述调研所有功能中，batter值与worse的绝对值的均值作为象限划分原点。

四、总结

实战流程：

实战注意：

1、在实际工作中，仍然有很多其他情况发生，比如“老板一定坚持要做”；这个时候我们就用最少资源完成老板给的要求，然后再集中精力做自己认为有价值的需求；

2、在需求类型分类时，除了文中给定的需求类型判定规则外（比较通用但不够精细化），还可以结合自身团队/项目实际情况来制定一套标准算法（计算公式）判定。

谢谢大家！祝大家新年快乐，工作顺利。