需求模型总结 第1篇
KANO模型主要是对用户需求分类和排序，通过分析用户对产品功能的满意程度，来对产品的功能进行升级，从而确定产品实现过程中的优先级。模型实施的主要形式是通过问卷进行调研完成的。KANO模型是一个典型的定性分析模型，一般不直接用户测量用户的满意度，常用于识别用户对新功能的接受度。
KANO模型根据用户对功能的满意度，将功能可划分为5个属性，即魅力属性，期望属性，无差异属性，必备属性，反向属性。
需求模型总结 第2篇
· 谁来运营？
· 什么时候开始试运营？
· 运营计划和资源准备？
在这里面特别要注意下面三点：
· 第一：明确干系人，每一项需求的实现工作都要具体到某个人，不能似是而非，否则最后出了问题都找不到人；
· 第二：明确工作中的关键时间节点，比如研发什么时候开始，什么时候测试，什么时候结束等问题；
· 第三：在计划中要考虑风险因素，和执行成员事先商量好规避的办法，比如在计划安排上考虑到后面需求变更，人员变更，技术实现困难等因素，在排期上时间安排的宽松一点，这样有意外情况发生也有时间来调整。
在需求评审完成后，产品会进行封版，需求池也会冻结，不论什么需求，都不会加在这个版本里面了，原则上是不能再改变需求了，但是有时候因为一些客观因素，需求变更又是不可避免的，比如市场环境的变化，之前考虑不周，功能被遗忘，技术实现比预估的困难等因素，所以管理产品需求变更也是产品需求管理一项重要的工作，下面来说说怎么管理需求变更；
需求模型总结 第3篇
虽然此模型可以将定性的功能进行定量化处理，更能科学的指导产品决策。但是在实际的应用过程中，如果对业务本身理解不够好的话，得出的结果就不会准确。
而最容易出现问题的地方则是问卷调查部分，一种是问卷调查的问题，一种则是问卷调查的对象。对于问题则需要内部自己梳理，而对于用户调查的对象，则需要我们根据产品的功能特性以及服务对象去划分用户群体，只有好的问卷才能得出最优的决策。
此外需求也会因人而异，而我们要做的是满足目标用户人群中多数人的需求，需求会因为文化差异而不同，需求会随着时间变换，昨天的期望型需求，甚至魅力型需求，到今天可能以变成必备型需求，所以需要持续调研需求，产品需要持续迭代。
End.
来自： aobaodingding > 《待分类》
0条评论
发表
请遵守用户 评论公约
分析需求促满意—浅析质量工具KANO模型
分析需求促满意—浅析质量工具KANO模型。魅力属性：让用户感到惊喜的属性。使用KANO模型分析，本身也具有一定的限制，该模型是一个典型...
KANO模型：产品人必懂的需求分析法
KANO模型：产品人必懂的需求分析法。在KANO模型中，根据不同类型的需求与用户满意度之间的关系，可将影响用户满意度的因素分为五类：基...
重温经典用户需求研究方法
kano模型目的是通过对用户的不同需求进行区分处理，了解不同层次的用户需求，帮助企业找出提高产品用户满意度的切入点，或者识别出使用...
产品经理手册 | 认知用户和需求收集
产品经理手册 | 认知用户和需求收集。②用户画像：产品经理通过观察自己，也许能做出充分满足自身需求的产品，但往往产品经理需要做的产...
客户为什么选择你？原来如此！
提起消费需求，很多人都会想起大名鼎鼎的马斯洛层级需求理论：人的需求从低级到高级，依次为“生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求...
浅谈产品思维
浅谈产品思维。产品思维，并不是产品经理的专利，是每个?都应该具备的底层思考?式。在KANO模型中，根据不同类型的需求与?户满意度之间的...
方法 模型工具，讲透需求管理
KANO模型将用户偏好分成了五类：必备型需求，期望型需求，魅力型需求，无差异需求，反向型需求。魅力型需求：用户意想不到的（自己不知...
KANO模型原理及实际应用
·计算各个需求的影响力，制作需求影响力矩阵，以确定使用户满意的关键需求。为了判别需求是必备型需求、期望型需求、魅力型需求、...
如何分析用户满意度？这4种常用满意度分析模型，一定要学会
这4种常用满意度分析模型，一定要学会。KANO模型是一种辅助顾客满意度评价的理论模型。AHP层次分析法是一种辅助顾客满意度评价的研究模...
微信扫码，在手机上查看选中内容
微信扫码，在手机上查看选中内容
需求模型总结 第4篇
要想搞清楚用户画像，首先得搞清楚用户。比如：
关于用户还有用户关键路径、用户旅程（customer journey map）、用户决策过程等等。
怎样区分User Portrait（用户肖像）、Customer Segment（用户细分）、User Persona（用户角色）、User Profile（用户画像）？
用户肖像、用户细分、用户角色和用户画像的对比如下表所示：
高层、产品、开发、市场、运营眼中的用户画像是什么？
用户画像是刻画用户需求的模型。
用户画像的三要素：人、物、环境。
用户画像描述的是用户与物品的关系。
用户画像广泛应用在推荐系统、广告系统、商业分析、数据分析、用户增长、数据运营、精准营销、量化风控等领域。
需求模型总结 第5篇
在提交了产品需求后，需要组织研发，运营，设计，测试等人员对产品需求评审，在评审过程中，对产品的目标，背景，问题，思路，解决方案等进行介绍，评审的目的一个是为了让产品更完善，更具有可行性，另一个目的，也是让所有参与实施的人员对产品需求认可，目标达成一致，只有被所有参与人员认可并评审通过的产品需求才能被开发，评审是产品工作中非常重要的环节，如果这部分工作做不好，开发过程中的摩擦和修改需求的概率非常大。
需求评审通过后，就可以开始实施了，在实施前需要和具体的执行人一起来确定执行计划，一般包含下面几种情况
需求模型总结 第6篇
了解了「KANO模型」之后，我们首要解决的问题是「KANO模型」的数据从哪里来？
一般我们采用问卷搜集的方式，对我们的用户或者客户进行调查。在KANO 问卷中，每个功能/需求都要有正向和反向两个问题，例如：
收集获取数据后，最终我们可以通过下表定位某功能对于用户来说是什么需求。
O：期望（意愿）型需求；
M：基本（必备）型需求；
I：无差异型需求；
R：反向（逆向）型需求；
Q：无效（可疑）结果
需求模型总结 第7篇
用户画像的主流方法：用户标签化。
标签是用户属性、兴趣、行为等特征的抽象与描述。
从分层标签、分群标签到个性化标签，正是一个由粗到细的过程。
将总体中各个用户按某种特征分成若干个互不重叠的几部分，每一部分叫做层。
分层标签是指根据分层规则，对用户进行分层而打的标签。
用户分层是指基于分层标签描述用户。
. AARRR 用户分层模型
举个用户分层的例子：AARRR 用户分层模型。
AARRR 模型是由Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Referral（推荐）、Revenue（变现）等五个部分组成，形成一个用户流量漏斗。
按“从获取的用户到最终推荐的用户的演进路线”进行分层如下：
. 用户业务分层
实际应用中，也可以基于具体业务进行用户分层。
比如：今日头条可以按资讯类别把用户分成科技用户、娱乐用户、游戏用户等等。
将同一层内的用户继续切分以满足精细化需求。
所以还需要继续切分，获取分群标签。
按照指定规则，将总体中若干个用户合并为组，这样的组称为群。
分群标签是指根据分群规则，对用户进行分群而打的标签。
用户分群是指基于分群标签描述用户。
. RFM 用户分群模型
举个用户分层的例子：RFM 用户分群模型（Recency、Frequency、Monetary ）。
RFM是根据用户活跃程度、交易金额的贡献，对用户价值进行分群的一种方法。
RFM 的 8 个象限分别表示 8 类用户如下：
. 用户属性分群
实际应用中，也可以基于用户属性（自然属性、社会属性）进行分群。
比如“北京-男-程序员”的体育用户群体。
将同一群内的用户继续切分以满足个性化需求。
所以还需要继续切分，获取个性化标签。
全面、完整、细致地标签化用户个性化特征。
通常把用户的个性化标签近似称为用户画像。
个性化标签生成主要三种方式：人工打标签、机器打标签、混合打标签（人工+机器）。
. 人工打标签
人工打标签，即手动打标签，可以打上自然属性标签、社会属性标签、关系属性标签等。
. 机器打标签
机器打标签，也称自动打标签，是指根据用户消费过的文本、图片、视频等数据，机器自动学习出用户兴趣、喜好等标签。
比如，对文本进行机器打标签，其标签类型有：关键词标签、实体标签、类别标签、聚合标签、主题标签、Embedding标签等。
需求模型总结 第8篇
「KANO模型」是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。
四个象限对应了四种需求类型，它们的优先级排序为：必备型需求>期望型需求>兴奋型需求>无差异需求。
必备型需求（必须有）：即常说的痛点。对于用户而言，这些需求是必须满足的，理所当然的。当不提供此需求，用户满意度会大幅降低。这类是核心需求，也是产品必做功能。
期望型需求（应该有）：当提供此需求，用户满意度会提升；当不提供此需求，用户满意度会降低。通常作为竞品之间比较的重点。
兴奋型需求（可以有）：惊喜型产品功能，超出用户预期，往往能带来较高的忠诚度。不提供也不会降低用户满意度。
无差异需求（可以没有）：用户根本不在意的需求，对用户体验毫无影响。尽量规避做此类型功能。
有了四象限的区分之后，该做什么需求，哪个优先级比较高，也就一目了然了。
需求模型总结 第9篇
由于个人的经历、能力和水平是有限的，我的可能是片面的，也可能是错的，这里抛砖引玉。
理论本身是务虚的，需要实践、实践、再实践。
你的反馈，正的负的都是有价值的，有助于我加速迭代升级——更深入、更全面。
你可能会有更好的理论、实践案列，欢迎在评论区留言，咱们一起讨论。
有了真实的用户需求，接着需要提供针对性的产品或者服务，然后会面临一个新的挑战：用户增长。
用户增长的原理和方法论（模型）可参考：
需求模型总结 第10篇
下面，我们就用搜索式BI工具DataFocus来完成「KANO模型」的数据处理和分析过程。
新增公式「合并态度」，将「增加功能态度」与「不增加功能态度」进行合并，如下图所示：
合并「增加功能态度」与「不增加功能态度」后，最终我们可以通过合并后的态度定位某功能对于用户来说是什么需求。
接下来要做的就是根据「合并态度」的结果，将结果进行分类：
if 合并态度=_非常喜欢非常喜欢_ then _Q_ else if 合并态度=_非常喜欢理应如此_then _A_ else if 合并态度=_非常喜欢无所谓_ then _A_ else if 合并态度=_非常喜欢勉强接受_then _A_else if 合并态度=_非常喜欢很不喜欢_then _O_ else if 合并态度=_理应如此非常喜欢_then _R_ else if 合并态度=_理应如此理应如此_then _I_ else if 合并态度=_理应如此无所谓_then _I_else if 合并态度=_理应如此勉强接受_then _I_else if 合并态度=_理应如此很不喜欢_then _M_else if 合并态度=_无所谓非常喜欢_then _R_else if 合并态度=_无所谓理应如此_then _I_else if 合并态度=_无所谓无所谓_ then _I_else if 合并态度=_无所谓勉强接受_then _I_else if 合并态度=_无所谓很不喜欢_then _M_else if 合并态度=_勉强接受非常喜欢_then _R_else if 合并态度=_勉强接受理应如此_then _I_else if 合并态度=_勉强接受无所谓_then _I_else if 合并态度=_勉强xxx强接受_then _I_else if 合并态度=_勉强接受很不喜欢_ then _M_else if 合并态度=_很不喜欢非常喜欢_ then _R_else if 合并态度=_很不喜欢理应如此_ then _R_else if 合并态度=_很不喜欢无所谓_then _R_else if 合并态度=_很不喜欢勉强接受_then _R_else _Q_
因为调研过程中有些用户可能会跳题，所以参与每个功能调研的人数有所不同。新增列「功能调研人数」，如下图所示，求出参与每个功能调研的人数。
人数=count(用户手机号)
功能调研人数=group_sum(人数，功能）
继续计算占比=人数/功能调研人数。
选择字段「功能」、「需求类型」、「人数」、「功能调研人数」、「类型占比」，保存为中间表「KANO模型中间表」。
继续选择中间表来计算better-worse 系数，计算方式如下所示：
Better（增加某功能后提升的满意系数）：better=（A占比+O占比）/(A占比+O占比+M占比+I占比)，越接近1，则表示用户满意度提升的效果会越强，满意度上升的越快。
Worse（不增加某功能用户的不满意系数）：worse=-1*（O占比+M占比）/(A占比+O占比+M占比+I占比)，越接近-1，则表示对用户不满意度的影响越大，满意度下降的越快。
better计算公式：（sum_if（需求类型=“A”，类型占比）+sum_if（需求类型=“O”，类型占比）)/（sum_if（需求类型=“A”，类型占比）+sum_if（需求类型=“O”，类型占比）+sum_if（需求类型=“M”，类型占比）+sum_if（需求类型=“I”，类型占比）)
worse计算公式：((sum_if(需求类型=“O”，类型占比）+sum_if(需求类型=“M”，类型占比）)/(sum_if(需求类型=“O”，类型占比）+sum_if(需求类型=“M”，类型占比）+sum_if(需求类型=“A”，类型占比）+sum_if(需求类型=“I”，类型占比）))*(-1)
worse系数绝对值：abs(worse)
选择字段「功能」、「worse绝对值」、「better」，制作为散点图。
分别添加「X轴标度」和「Y轴标度」，分别为 worse平均值 和 better平均值。如下图所示：
最后制作数据应用，并添加文本框标注四象限的需求类型。这样我们就很清楚地知道什么是重要功能/需求，什么才是客户真正想要的啦。
（同款模板搜索DataFocus免费试用获取）
需求模型总结 第11篇
变更需求通常意味着要调整资源、重新分配任务，并修改前期的工作成果，有时要付出较大的代价，如果动不动就变更需求，项目也许永远不能按时完成，要不要变更需求，我们可以从以下三个方面来评估：
· 第一.考虑变更需求对用户使用的影响：
· 第二.考虑需求变更带来的成本因素：
需求变更意味着在计划外要做很多工作，额外的工作就需要额外的投入，如果本来2个月可以完成的开发的产品，需求变更后，变成了3个月，就多了一个月的人力，物力，财力的投入，不论是大公司还是小公司，每个项目都有预算，如果因为需求变更导致预算超支，即使产品开发完成也得不偿失，所以在评估需求是否要变更的时候，要考虑变更带来的成本大小。
· 第三.考虑市场的机会成本：
大多数需求变更都会影响产品的上线时间，产品上线时间直接决定了后面投入市场运营，推广的时间，如果错过了某个有利的时间窗口期，产品是完善了，但是同样丧失了市场推广的有利机会，这样也是不可取的，所以在考虑变更需求的时候，也要考虑市场因素，不能单纯的看功能。
需求模型总结 第12篇
虽然此模型可以将定性的功能进行定量化处理，更能科学的指导产品决策。但是在实际的应用过程中，如果对业务本身理解不够好的话，得出的结果就不会准确。
而最容易出现问题的地方则是问卷调查部分，一种是问卷调查的问题，一种则是问卷调查的对象。对于问题则需要内部自己梳理，而对于用户调查的对象，则需要我们根据产品的功能特性以及服务对象去划分用户群体，只有好的问卷才能得出最优的决策。
此外需求也会因人而异，而我们要做的是满足目标用户人群中多数人的需求，需求会因为文化差异而不同，需求会随着时间变换，昨天的期望型需求，甚至魅力型需求，到今天可能以变成必备型需求，所以需要持续调研需求，产品需要持续迭代。
需求模型总结 第13篇
”老大“的需求必须满足
”老大“提出的需求方案只是一种解决方案，可以通过分析用不同解决方案满足”老大“的根本需求。
需求认知曲线
两种需求认知曲线
敏捷过程希望尽快得到可以发布的软件版本，尽快得到反馈
三要素：角色，功能，价值（按“作为一个…，可以…，以便…”）
作用：
作为进度跟踪的依据
作为和人交谈的备忘录，敏捷过程提倡足够就好，避免浪费