KANO 模型是東京理工大學教授狩野紀昭(Noriaki Kano)發明的對用戶需求分類和優先排序的有用工具，以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎，體現了產品性能和用戶滿意之間的非線性關係。
根據不同類型的質量特性與顧客滿意度之間的關係，狩野教授將產品服務的質量特性分為五類：
基本（必備）型需求——Must-beQuality/ Basic Quality
期望（意願）型需求——One-dimensional Quality/ Performance Quality
興奮（魅力）型需求—Attractive Quality/ Excitement Quality
無差異型需求——Indifferent Quality/Neutral Quality
反向（逆向）型需求——Reverse Quality，亦可以將 'Quality' 翻譯成“質量”或“品質”。
基本介紹
歷史,二維模式,需求分析,基本型需求,期望型需求,魅力型需求,無差異型需求,反向型需求,模型意義,模型分析方法,方法步驟,明確目的,指導工作,方法評價,注意事項,具體步驟,
歷史
受行為科學家赫茲伯格的雙因素理論的啟發，東京理工大學教授狩野紀昭(Noriaki Kano)和他的同事Fumio Takahashi於1979年10月發表了《質量的保健因素和激勵因素》(Motivator and Hygiene Factor in Quality)一文，第一次將滿意與不滿意標準引入質量管理領域，並於1982年日本質量管理大會第12屆年會上宣讀了《魅力質量與必備質量》﹙Attractive Quality and Must-be Quality﹚的研究報告。該論文於1984 年1月18日正式發表在日本質量管理學會(JSQC)的雜誌《質量》總第l4期上，標誌著狩野模式(Kano model)的確立和魅力質量理論的成熟。這篇論文中，狩野紀昭在首次提出滿意度的二維模式，構建出KANO模型。在當時的日本，提高產品和企業服務這個問題一直都是一個難題。他提出的這個模型有效的解決了這個問題。
二維模式
滿意度的概念
消費者的滿意度是取決於他們對企業所提供的產品和服務的事前期待，與實際（感知）效果之間的比較後，用戶形成的開心或失望的感覺。就是說，如果購後在實際消費中的實際效果與事前期待相符合，則感到滿意；超過事前期待，則很滿意；未能達到事前期待，則不滿意或很不滿意。實際效果與事前期待差距越大，不滿意的程度也就越大，反之亦然。所以，顧客滿意度也就是顧客對所購產品的事前期待與實際評價的關係。而超越顧客滿意，提供顧客所沒有想到的服務和產品，給顧客以驚喜，也成為當代企業經營的重要思路。
kano模型
kano模型顧客購後的滿意程度，決定了其是否重複購買這種產品和服務，決定他今後對這種產品和服務的態度，並且還會影響到其他消費者。西方企業界有句諺語：“最好的廣告是滿意的顧客。”反之，失望的顧客不但永遠不會再買這種產品和服務，而且還會到處作反面宣傳，使原已準備購買的人也止步不前。而與此相反，高度的滿意和愉快，不僅能滿足使顧客形成消費偏好，培養出顧客的高度忠誠感，而且忠誠顧客會成為“傳道者”，努力向其他人推薦企業的服務，並願意為其所接受的服務支付較高的價格（溢價）。可以說，忠誠顧客是企業競爭力重要的決定因素，更是企業長期利潤最重要的源泉。越來越多的公司正在致力於提高顧客滿意度，顧客滿意既是企業的目標，也是促進企業發展的工具。
雙因素理論
滿意度的二維模式是從赫茨伯格(Herzberg)的雙因素理論發展而來。赫茨伯格的理論認為，滿意和不滿意並非共存於單一的連續體中，而是截然分開的；該理論通過考察一群會計師和工程師的員工滿意度與生產效率的關係，發現日常工作中員工的滿意度分為兩種，一種是激勵因素，另一種稱為保健因素。激勵因素表示工作本身帶來的成就、認可和責任；保健因素指公司政策和管理、技術監督、薪水、工作條件以及人際關係等。當具備激勵因素時會增加員工的滿意，但是當缺乏時不會不滿意；而當具備保健因素時不會提高員工的滿意，但是當缺乏時，則會造成不滿。
二維模式
在日常滿意度套用中，都認為滿意度是一維的，即某個產品（頁面），提供更多功能、服務時用戶就會感到滿意，相反，當功能、服務不充足時，用戶會感到不滿。因此我們可能會不斷在產品（頁面）中添加新功能，通過這種方式提升用戶的滿意度。但是事實上會發現，並不是所有新增或最佳化的功能，都能提升用戶的滿意度，甚至有一些還會損害用戶體驗。
滿意度理論研究中發現，並非所有的因素對用戶滿意度產生的影響都是一維的，二維模式認為，當提供某些因素時，未必會獲得用戶的滿意，有時可能會造成不滿意，有時提供或不提供某些因素，用戶認為根本無差異，這就是滿意度的二維模式。
需求分析
狩野紀昭(Noriaki Kano)將影響滿意度的因素劃分為五個類型，包括：
基本型需求
也稱為必備型需求、理所當然需求，是顧客對企業提供的產品或服務因素的基本要求。是顧客認為產品“必須有”的屬性或功能。當其特性不充足(不滿足顧客需求)時，顧客很不滿意；當其特性充足(滿足顧客需求)時，顧客也可能不會因而表現出滿意。對於基本型需求，即使超過了顧客的期望，但顧客充其量達到滿意，不會對此表現出更多的好感。不過只要稍有一些疏忽，未達到顧客的期望，則顧客滿意將一落千丈。對於顧客而言，這些需求是必須滿足的，理所當然的。對於這類需求，企業的做法應該是注重不要在這方面失分，需要企業不斷地調查和了解顧客需求，並通過合適的方法在產品中體現這些要求。
例如，夏天家庭使用空調，如果空調正常運行，顧客不會為此而對空調質量感到滿意；反之，一旦空調出現問題，無法製冷，那么顧客對該品牌空調的滿意水平則會明顯下降，投訴、抱怨隨之而來。再例如，智慧型手機的基本型需求有語音通話質量、信號覆蓋、作業系統兼容、安全性、日常使用和性能：待機時間、速度等。試想一下，一個智慧型手機沒有信號，通話質量差，作業系統不兼容，被感染病毒，待機時間10分鐘就沒電，如果手機運行速度慢到接近崩潰，這些都會使用戶的不滿情緒增加，但是上述這些需求都滿足後，並不能帶來用戶滿意度的增加，因為用戶認為這些是必須要有的。
期望型需求
也稱為意願型需求。是指顧客的滿意狀況與需求的滿足程度成比例關係的需求，此類需求得到滿足或表現良好的話，客戶滿意度會顯著增加，企業提供的產品和服務水平超出顧客期望越多，顧客的滿意狀況越好。當此類需求得不到滿足或表現不好的話，客戶的不滿也會顯著增加。
期望型需求沒有基本型需求那樣苛刻，要求提供的產品或服務比較優秀，但並不是“必須”的產品屬性或服務行為有些期望型需求連顧客都不太清楚，但是是他們希望得到的，也叫用戶需求的癢處。這是處於成長期的需求，客戶、競爭對手和企業自身都關注的需求，也是體現競爭能力的需求。對於這類需求，企業的做法應該是注重提高這方面的質量，要力爭超過競爭對手。
在市場調查中，顧客談論的通常是期望型需求；質量投訴處理在我國的現狀始終不令人滿意，該服務也可以被視為期望型需求。如果企業對質量投訴處理得越圓滿，那么顧客就越滿意。
魅力型需求
又稱興奮型需求。指不會被顧客過分期望的需求。對於魅力型需求，隨著滿足顧客期望程度的增加，顧客滿意度也會急劇上升，但一旦得到滿足，即使表現並不完善，顧客表現出的滿意狀況則也是非常高的。反之，即使在期望不滿足時，顧客也不會因而表現出明顯的不滿意。
當顧客對一些產品或服務沒有表達出明確的需求時，求企業提供給顧客一些完全出乎意料的產品屬性或服務行為，使顧客產生驚喜，顧客就會表現出非常滿意，從而提高顧客的忠誠度。這類需求往往是代表顧客的潛在需求，企業的做法就是去尋找發掘這樣的需求，領先對手。
無差異型需求
不論提供與否，對用戶體驗無影響。是質量中既不好也不壞的方面，它們不會導致顧客滿意或不滿意。例如：航空公司為乘客提供的沒有實用價值的贈品。
反向型需求
又稱逆向型需求，指引起強烈不滿的質量特性和導致低水平滿意的質量特性，因為並非所有的消費者都有相似的喜好。許多用戶根本都沒有此需求，提供後用戶滿意度反而會下降，而且提供的程度與用戶滿意程度成反比。例如：一些顧客喜歡高科技產品而另一些人更喜歡普通產品，過多的額外功能會引起顧客不滿。
模型意義
Kano模型五種質量的劃分，為六西格瑪的改進提供了方向。
在實際操作中，企業首先要全力以赴地滿足顧客的基本型需求，保證顧客提出的問題得到認真的解決，重視顧客認為企業有義務做到的事情，儘量為顧客提供方便。以實現顧客最基本的需求滿足。
然後，企業應盡力去滿足顧客的期望型需求，這是質量的競爭性因素。提供顧客喜愛的額外服務或產品功能，使其產品和服務優於競爭對手並有所不同，引導顧客加強對本企業的良好印象，使顧客達到滿意。最後爭取實現顧客的興奮型需求，為企業建立最忠實地客戶群。
模型分析方法
KANO模型分析方法是狩野紀昭基於KANO模型對顧客需求的細分原理，開發的一套結構型問卷和分析方法。 KANO模型分析方法主要是通過標準化問卷進行調研，根據調研結果對各因素屬性歸類，解決產品屬性的定位問題，以提高客戶滿意度。
方法步驟
(1)從顧客角度認識產品或服務需要；
(2)設計問卷調查表；
(3)實施有效的問卷調查；
(4)將調查結果分類匯總，建立質量原型；
(5)分析質量原型，識別具體測量指標的敏感性。
明確目的
要明白調研的目的是什麼，是否合適用KANO 模型解決，為什麼要用KANO 模型解決。
如為了適應賣家日益增長的管理客戶的需求，官方客戶關係管理工具需要引入一些新功能。業務方希望知曉在眾多用戶需要的功能中，哪些是基本功能，哪些是增值功能，功能的優先權又是如何分布排列的。從而可以在進行功能開發優先權排期的同時，結合實際業務情況，考慮哪些功能應該由官方做，哪些更適合與第三方合作完成。Kano模型很好地貼和了業務的需求，從具備程度和滿意程度這兩個維度出發，將客戶關係管理工具中的功能進行細緻有效的區分和排序，幫助我們了解：哪些功能是一定要有，否則會直接影響用戶體驗的（必備屬性、期望屬性）；哪些功能是沒有時不會造成負向影響，擁有時會給用戶帶來驚喜的（魅力屬性）；哪些功能是可有可無，具備與否對用戶都不會有大影響的（無差異因素）。由此決定利用Kano模型，對於客戶關係管理工具的功能屬性歸屬進行討論。接下來將對於Kano模型的問題設定和分析方法的具體操作進行闡述。
指導工作
如果某個模組或功能是理所當然質量（基本型/必備型需求），就要保證基本質量特性符合規格標準，實現滿足顧客的基本要求，項目團隊應集中在怎樣降低故障出現率上；如果是期望質量，項目團隊關心的就不是符合不符合規格標準的問題，而是怎樣提高規格標準本身。不斷提高質量特性，促進顧客滿意度的提升；如果是魅力質量（興奮性需求），則需要通過滿足顧客潛在需求，使產品或服務達到意想不到的新質量。項目團隊應關注的是如何在維持前兩個質量的基礎上，探究顧客需求，創造新產品和增加意想不到的新質量。
kano模型
kano模型方法評價
嚴格的說，該模型不是一個測量顧客滿意度的模型，而是對顧客需求或者說對績效指標的分類，通常在滿意度評價工作前期作為輔助研究模型，KANO模型的目的是通過對顧客的不同需求進行區分處理，幫助企業找出提高企業顧客滿意度的切入點。KANO模型是一個典型的定性分析模型，一般不直接用來測量顧客的滿意度，它常用於對績效指標進行分類，幫助企業了解不同層次的顧客需求，找出顧客和企業的接觸點，識別使顧客滿意的至關重要的因素。
注意事項
第一，需求會因人而異；一百個人眼中有一百個林黛玉。要做的是滿足目標用戶人群中多數人的需求。
第二，需求會因為文化差異而不同；如國內的網際網路產品比國外的網際網路產品要做得好，
第三，需求會隨著時間變化。昨天的期望型需求，甚至魅力型需求，到今天可能已變成了必備型需求。具體如下圖所示。
需要持續調研需求、產品需要持續疊代，與時俱進才能取得成績。而不是照搬過去的、別人的方法或理論。
具體步驟
調查分析
深入的地了解業務。如這是某社交軟體從用戶的角度功能進行分析。
問卷調查
根據收集整理的功能分析設計問卷調查表，在問卷設計時，把問卷儘量設計得清晰易懂、語言儘量簡單具體，避免語意產生歧義。同時，可以在在問卷中加入簡短且明顯的提示或說明。方便用戶順利填答。
問題 | 滿意度高 | 滿意度較高 | 滿意度零 | 滿意度較低 | 滿意度低 |
如果產品/服務有**模組，您的評價是 | |||||
如果產品/服務沒有**模組，您的評價是 |
被調查者只需在上述問卷打勾即可。此問卷調查表劃分維度有兩個：提供時的滿意程度、不提供時的滿意程度，滿意程度劃分為5個，因為人的滿意程度往往是漸變的，而不是突變的，其程度的描述可隨制定者修改，如（很喜歡、理所當然/還不錯/還可以、無所謂、勉強接受/湊活、很不喜歡）更加形象的描述。
在整理問卷調查的時候，清洗掉個別的明顯胡亂回答的個例，如全部問題都選擇“我很喜歡”或“我一點都喜歡”的。
二維屬性歸屬分類
不提供\不具備 | ||||||
滿意度高 | 滿意度較高 | 滿意度零 | 滿意度較低 | 滿意度低 | ||
提供 \具備 | 滿意度高 | 可疑結果 | 興奮型 | 興奮型 | 興奮型 | 期望型 |
滿意度較高 | 反向型 | 無差異型 | 無差異型 | 無差異型 | 必備型 | |
滿意度為零 | 反向型 | 無差異型 | 無差異型 | 無差異型 | 必備型 | |
滿意度較低 | 反向型 | 無差異型 | 無差異型 | 無差異型 | 必備型 | |
滿意度低 | 反向型 | 反向型 | 反向型 | 反向型 | 可疑結果 | |
上面的表格僅是的一種最常見的方式，比如反向型需求，應該是提供程度與滿意程度成反比，也就是說，你提供了我就不滿意，不提供我就滿意，這樣來看，只有最左下角那個是明確的反向型需求，其他的都不明確可以將可疑結果擴大，下表是另外的數據分類的方法。這時因為可以因人而異，因產品、公司、地域而異，而且滿意度本身就難以衡量。
不提供 | ||||||
滿意度高 | 滿意度較高 | 滿意度零 | 滿意度較低 | 滿意度低 | ||
提供 | 滿意度高 | 可疑結果 | 可疑結果 | 興奮型 | 期望型 | 期望型 |
滿意度較高 | 可疑結果 | 可疑結果 | 興奮型 | 期望型 | 期望型 | |
滿意度為零 | 反向型 | 反向型 | 無差異型 | 必備型 | 必備型 | |
滿意度較低 | 反向型 | 反向型 | 反向型 | 可疑結果 | 可疑結果 | |
滿意度低 | 反向型 | 反向型 | 反向型 | 可疑結果 | 可疑結果 | |
量化表格
再將所有合理的數據，填寫在類似上面的表格裡面。
從表格中不難看出，每一個功能在6個維度上（魅力屬性、期望屬性、必備屬性、無差異因素、反向屬性、可疑結果）上均可能有得分，將相同維度的比例相加後，可得到各個屬性維度的占比總和，總和最大的一個屬性維度，便是該功能的屬性歸屬。
從上表即可看出“信息管理-購買行為信息”功能屬於魅力屬性。說明沒有這個功能，賣家不會有強烈負性情緒，但是有了這個功能，會讓賣家感受到滿意和驚喜。
或者計算better-worse係數，以顯示達成此項因素屬性對增加滿意或消除不滿意的影響程度。Better的數值通常為正，表示如果產品提供某功能或服務，用戶的滿意度會提升。其正值越大，代表用戶滿意度提升的效果會越強，滿意度上升的越快；worse的數值通常為負，表示如果產品不提供某功能或服務，用戶的滿意度會降低。其負值越大，代表用戶滿意度降低的效果會越強，滿意度下降的越快；因此，根據better-worse係數，對係數絕對分值較高的項目應當優先實施。
某產品希望最佳化5項功能，但是不知道哪些是用戶需要的。通過kano調研分析，可以分別計算出5項功能的better-worse係數，構建如下四分點陣圖。
根據5項功能的better-worse係數值，將散點圖劃分為四個象限。
第一象限表示：better係數值高，worse係數絕對值也很高的情況。落入這一象限的因素，稱之為是期望因素（一維因素），功能5落入此象限，即表示產品提供此功能，用戶滿意度會提升，當不提供此功能，用戶滿意度就會降低；
第二象限表示：better係數值高，worse係數絕對值低的情況。落入這一象限的因素，稱之為是魅力因素，功能1落入此象限，即表示不提供此功能，用戶滿意度不會降低，但當提供此功能，用戶滿意度會有很大提升；
第三象限表示：better係數值低，worse係數絕對值也低的情況。落入這一象限的因素，稱之為是無差異因素，功能2、3、4落入此象限，即無論提供或不提供這些功能，用戶滿意度都不會有改變，這些功能點是用戶並不在意的功能；
第四象限表示：better係數值低，worse係數絕對值高的情況。落入這一象限的因素，稱之為是必備因素，即表示當產品提供此功能，用戶滿意度不會提升，當不提供此功能，用戶滿意度會大幅降低；說明落入此象限的功能是最基本的功能。
在實際中，我們首先要全力以赴地滿足用戶最基本的需求，即第四象限表示的必備因素，這些需求是用戶認為我們有義務做到的事情。在實現最基本的需求之後，我們應盡力去滿足用戶的期望型需求，即第一象限表示的期望因素，這是質量的競爭性因素。提供用戶喜愛的額外服務或產品功能，使其產品和服務優於競爭對手並有所不同，引導用戶加強對本產品的良好印象。最後爭取實現用戶的魅力型需求，即第二象限表示的魅力因素，提升用戶的忠誠度。因此，根據kano模型計算出的better-worse係數值，說明該產品先需要最佳化功能5，然後再滿足功能1。而功能2、3、4對用戶來說，有或者沒有都是無差異型需求，並沒有必要花大力氣去實現。
結果產出
為了更明顯地表述這5類需求，將其放在一張坐標圖中，該圖體現了每一類需求的特性。橫坐標為提供程度，縱坐標為滿意程度。
