方法+模型工具,讲透需求管理(二)

发表于:2022-6-02 09:57

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 作者:佚名    来源:今日头条

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  具体如何使用KANO模型指导工作呢?
  KANO模型主要结合KANO questionnaire(KANO调查问卷)进行调研。
  问卷设计一般是由一对问题来组成:
  针对每一对问题,通过一些非常具体的描述满意程度选项来得到答案(参考李克特量表)。
  满意程度的选项描述可以根据实际问题灵活修改,如:"非常满意、满意、无所谓、不满意、非常不满意"或者"非常喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢 "
  根据我们收集到的问卷调查结果,可以制作一个KANO评价计算表:
  其中:A:魅力型需求 O:期望型需求 M:必备型需求 I:无差异型需求 R:反向结果 Q:可疑结果(一般不会出现,除非是问卷选项设置的问题或者用户理解出现了问题,或者用户在胡乱回答)。
  在汇总了所有用户有效问卷后,我们需要针对某一需求点进行比例分析,分别得出这个需求点中用户的A/O/M/I/R/Q所占的比例,计算不同属性需求的比例之和,总值最高的为这个需求的属性归属。
  应用举例如下(数据为编纂):
  实际项目中经常会出现多个需求同属于一个类别,同类别中的多个需求进行优先级排序就要引入Better-Worse系数来进行分析,Better-Worse系数表示的是某个功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。计算公式如下:
  通过计算,每一个需求点都会得到 Better/SI 和 Worse/DSI 两个系数,
  其中 Better/SI 被理解为增加后的满意系数,数值通常为正数。代表如果产品提供某种功能属性的话,用户满意度会提升,正值越大/越接近1,则表示对用户满意度上的影响越大,对用户满意度提升的效果越强,满意度上升的越快。
  Worse/DSI可以被叫做消除后的不满意系数,其数值通常为负,代表如果产品不提供某种功能属性的话,用户的满意度会降低,值越负向/越接近-1,表示对用户不满意度上的影响最大,满意度降低的影响效果越强,下降的越快。
  取多个需求的Better/SI和Worse/DSI平均值作为横纵轴,我们可以做一个平面直角坐标系了。
  根据这个坐标系,我们可以按照如下排序规则进行排序:必备>期望>魅力>无差异。对于在同一象限中的功能点,以 Better系数/|Worse 系数|的大小排序,值越大越靠前,越优先做。
  通过KANO模型工具对用户不同需求进行分类区分处理,了解不同层次的用户需求,帮助我们识别出影响用户满意至关重要的因素,为我们找到提高产品用户满意度的切入点。
  以上我们讨论了需求的挖掘,以及运用KANO模型对用户需求进行分类及排序,这里我们有必要再明确一下需求包含的要素,简单来说明确的需求包含:目标用户和现存问题。目标用户很好理解,我们定义的产品就是为了解决一部分人的问题。现存问题指的是有实际场景,有切实遇到的问题。对用户需求的描述可以参考User Story(用户故事)标准模板。
  当我们清晰的了解需求以后,就可以对产生的原因进行分析,然后制定相应的解决方案。对需求成因的分析可以运用HMW法进行详细拆解,HMW分析主要包括:积极、转移、否定、拆解、脑洞五个维度(这里不详细展开)。需求成因拆解完后,对所有提出的需求列出对应的解决方案,一个需求会对应不同的解决方案,这里注意,一开始思考解决方案的时候不要去考虑实现的可行性,尽管去提供。等所有的解决方案都列出来之后,再进行方案分析、评估、排序。
  这里再介绍一种模型工具:从产品经理角度,如何对同一需求不同解决方案之间进行分析、评估、排序的工具-ICE排序法。通过从几个维度考虑进行打分,按总分高低去排序(得分越高越优先)。
  ICE排序法包括3个维度:Impact(影响范围)、Confidence(自信程度)、Easy(实现难易)。
  影响范围(Impact):指这个功能完成后有多少用户可以感受和使用到。
  自信程度(Confidence):指该功能完成后对目标达成的效果预测,需要注意的是这个预测是基于单个用户的,而不是对整体效果的预测,是偏主观判断,后续要根据实际效果持续修正。
  实现难易(Easy):指功能的综合实现难度,包括开发成本、运营难度、推广成本等,越容易实现的得分越大。
  打分方法释义:1-5的数字,影响范围大得分5,小为1。(分值的颗粒度大小以项目而定)
  需求匹配
  需求挖掘及分析解决发现和确认需求的问题,需求匹配就是要解决要不要做的问题。需求即便确定存在,但是需求是否在这个产品做、做到什么程度、什么时候做、做成什么形态,就是需求匹配要做的工作,主要从行业阶段和公司资源两大维度进行分析,篇幅所限,这里暂不过详细展开了。
  做好需求管理是输出精准产品定义的基础,没有捷径,掌握科学的方法论,多看、多想、多聊、多做,持续迭代,找到适合我们用户和公司产品的判断模型,希望对你有帮助。

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