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KANO模型是什么?PSM模型是什么?

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前言:KANO模型和PSM模型都是用户研究和设计师在日常工作中经常使用的分析模型,可以帮助界定用户需求的优先级和付费区间。

KANO模型是什么?

KANO模型是对用户需求分类和优先排序的模型,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。由东京理工大学教授野纪绍(Noriaki Kano)在70年代发明。

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PSM模型是什么?

PSM模型也即价格敏感度测试模型(Price Sensitivity Measurement),顾名思义,是进行产品、服务价格测试的模型。PSM价格敏感度分析方法是在 70 年代由 Van Westendrop 所创建。

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如何使用KANO和PSM模型?

使用场景

KANO:需求的分析,如在产品开发前,我们需要知道这些功能哪些是基本功能,哪些是增值功能,功能的优先级又该如何排列等,可以通过KANO模型来界定。

PSM:当我们确定好产品的功能时,在后续定价的时候,又可以使用PSM模型来进行价格测试,来寻求最优价格、最优价格区间等信息。

有预设价格范围,优化产品或有竞品产品,会有大致的价格范围和参考

无预设价格范围,如完全的新产品,需要把产品概念解释清楚并了解消费者现在的解决方案成本

使用流程

两者的使用流程均为:从明确目的–问卷设计–数据处理–结果呈现。

其中价格敏感度测试模型中关于问卷设计中的价格区间设定,有两种可以实现的方式:

制作价格梯度表,以选项的方式展示,但是会受到每个选项之间价格梯度的设置限制,如果在高额的产品价格中,使用这种选项就不太合适,如:汽车价格。

有些产品由于较为成熟,或者有竞品的情况下,可以直接使用开放题的形式进行设置,被访者的自由度更大,当然可以在程序中设置最低或最高的价格限制,以防极端数据出现。

KANO案例使用

1. 问卷设置

问卷设置划分维度主要为正反两方面:提供时的满意程度、不提供时的满意程度。

每个功能/方面都需要提供正反两方面的题目,可以进行适当标红/加粗手段防止用户看错。

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2. 样本设置

为了达到统计意义上的样本量,建议定量的样本量达到30以上。

在后续进行问卷数据清洗时可能会清洗掉部分不符合样本,可以适当增加样本量。

在实际操作中,也可能在定性的研究中使用这一模型,即不再要求30以上的样本量。

3. 整理分类

把提供此功能和不提供此功能进行交叉,会得出6种不同的需求类型:

A:兴奋/魅力型

O:期望/意愿型

M:基本/必备型

I:无差异型

R:反向/逆向型

Q:可疑结果

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根据用户对某一功能的评价,得出这一功能在以上6个分类属性中的比例,例如我们对A产品中的XX功能得出它的属性为O:期望/意愿型,即当提供此需求,用户满意度会提升;当不提供此需求,用户满意度会降低。

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4. 数据分析

在得出各个功能的属性对应后,可以计算better-worse系数,以便进行四象限图的展示。

增加后的满意系数 Better=(A+O)/(A+O+M+I)

消除后的不满意系数 Worse= -1 *(O+M)/(A+O+M+I)

例如我们对A产品中的XX功能得出它的系数如下:

Better=(26.7%+60%)/(26.7%+60%+0%+23.3%)=86.7%

Worse=-1*(60%+0%)/(26.7%+60%+0%+23.3%)=-60%

5. 结果呈现

计算各个属性的better-worse系数,然后通过四象限图的形式展示出来。

以better系数和worse系数分别为横纵坐标,中点为界,分为:

第一象限为兴奋/魅力型:若不提供此需求,用户满意度不会降低;若提供此需求,用户满意度会有很大的提升;

第二象限为期望/意愿型: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;

第三象限为无差异型:不论提供与否,对用户体验无影响;

第四象限为基本/必备型:当不提供此需求,用户满意度会大幅降低,但优化此需求,用户满意度不会得到显著提升。

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在实际日常工作中:

我们首先要满足用户最基本的需求,即第四象限表示的基本/必备型因素。

在满足最基本的需求之后,再尽力去满足用户的期望/意愿型需求,即第二象限的功能需求,这是竞争性因素。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。

最后争取实现用户的兴奋/魅力型需求,即第一象限表示因素,提升用户的忠诚度。

PSM案例使用

1. 问卷设置

主要是4道题目,询问被访者:太便宜以至于怀疑品质不购买的价格、比较便宜的价格、比较贵的价格、太贵以至于不购买的价格。

问卷可以选择选项型和开放题型,根据价格的范围和想要的范围精度选择。

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2. 样本数量

为了达到统计意义上的样本量,建议样本量达到30以上。

为了解决被访者抬高或压低价格的问题,可以增加样本量,抵消随机误差。

如果以价格选项的形式进行问卷,还可以设计价格分组,通过不同的价格方案设计2组或几组价格区间,进行投放问卷,互相验证。

3. 数据处理

对“太便宜”和“便宜”的价格百分比进行向下累计统计,对“贵”和“太贵”的百分比进行向上累计统计,得出如下图所示的四条价格线。其中,“太便宜”和“太贵”的交点确定出最优价格,因为在这种情况下,既不觉得“太贵”也不觉得“太便宜”的人数是最多的,对于企业而言,在该价格上,有最多的消费者可能去购买他的产品。同时,由“太便宜”和“贵”,“便宜

和“太贵”确定出可接受的价格区间。

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根据统计表画折线图:

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4. 结果呈现

结果的呈现既可以使用上述的折线图,表达合理价格区间在(3500,5500),甚至更小的范围(4000,5000),追求市场最大化的理想价格点在4500左右。

也可以进行更准确的计算,根据计算折线的交点,得出以下结果:

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作者 | 铁柱
来源 | 酷家乐用户体验设计 id:KUX_KUJIALE

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