打造战略大单品，你的第一步永远永远永远是深挖并引爆用户的需求

      无需求，不产品。

      没有深刻需求洞察，更没有战略大单品！

      打造战略大单品，你的第一步永远永远永远是深挖用户需求，原因很简单，货架上完全不缺产品，消费者常规的需求都已经满足，你如果不能做得更好，消费者凭什么选你？

      用户的需求分为冰山之上的需求及冰山以下的需求。

      冰山之上是显性需求，冰山之下是隐形需求。

      冰山之下藏着客户的动机与欲望。

      洞察需求，就是透过现象、行为看到的动机及欲望，找到客户未被满足的需求，或者潜在需求。

      不同的时代客户的动机与欲望都在发生变化。

      谁能提前把握消费需求的变化，深挖出新时代下未被满足需求或者潜在需求，或者老需求可以满足得更好，顺着需求的发展研发产品，谁就能创造出优秀的产品。

      这个时候，你就需要一个工具，分辨出哪些是真需求，哪些是伪需求？并且判断需求的优先级。

      这个时候，你就需要用到KANO模型，让TA来帮助你：

      1. 确认需求是否存在

      2. 明确需求的优先级

      3. 确定研发的优先级

01   什么是Kano模型？其核心逻辑是什么？

      KANO模型，又称为狩野模型，是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)针对用户需求分类和优先级排序发明的工具，体现产品功能和用户满意度之间的非线性关系。

      Kano模型通过需求分类-满意度关联分析，揭示产品功能与消费者心理的深层关系，将需求划分为五大类型：

      1. 基本型需求（Must-be）：消费者默认应存在的功能（如手机的通话功能），缺失则极度不满，但满足后不会提升满意度。

      2. 期望型需求（One-dimensional）：明确表达的需求（如手机续航时间），满足程度与满意度线性相关。

      3. 魅力型需求（Attractive）：超出预期的创新功能（如iPhone初代的多点触控），能激发惊喜感。

      4. 无差异需求（Indifferent）：消费者不关心的功能（如手机内置计算器的皮肤更换）。

      5. 反向需求（Reverse）：引起反感的冗余设计（如强制预装软件）。

      首先要了解的是Kano的“满意度”度量。“满意度”是用来度量用户的某个需求实现后，用户的满意程度。具体可以分为以下几个级别：

      另一个重要的度量维度是“功能完善程度”。“功能完善程度”是用来度量某功能被实现的程度。可以被具体分为以下几个级别：

      基于以上两个度量维度，我们可以组成一个象限。通过这个象限我们可以了解到用户是如何感觉产品的功能的。

02   Kano模型五大需求详解

      通过“用户满意度”以及“功能完善程度”两个维度的组合，我们可以划分四种不同类型的需求：基本型需求、期望型需求、兴奋型需求、无差异需求、反向型需求。

1. 兴奋型需求

      即痒点。用户意想不到的，需要挖掘/洞察。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。

2. 期望型需求

      即痛点。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。

3. 基本型需求

      即基点。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，但优化此需求，用户满意度不会得到显著提升。

4. 无差异需求

      用户根本不在意的需求，对用户体验毫无影响。

5. 反向型需求

      用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而下降。

03   Kano模型如何基于需求做功能研究

      Kano定义了一对简单、清晰的问题，针对每一个需求，我们都向用户进行提问：

      如果我们的产品加入这个功能，你觉得怎么样？

      如果我们的产品没有这个功能，你觉得怎么样？

      你可能已经发现，上面的两个问题一个是“具备功能”的情况，一个是“缺少功能”的情况。针对以上两个问题，我们让用户从以下几个答案中进行选择：

      很好

      还行

      无所谓

      不太好

      不喜欢

      另外，针对每一个功能，我们还要向用户询问一个问题：

      这个功能对你来说有多重要？

      你需要引导用户在1-9（1为不重要，9为极其重要）之间做出选择。

第三步，分析回答结果，完成需求排序

      根据用户的回答，我们可以对结果进行量化，从而方便后续的排序过程。具体的量化过程为：

      以一款全景相机产品，针对防抖、畸变矫正、机身屏控、APP操控、防水、美颜、滤镜、夜景特效、延迟特效9个功能进行用户需求调研，了解需求优先级排序，为产品研发决策提供参考。

      根据正向、反向两个维度的数据，对每个功能进行交叉分析：将相同维度的比例相加后，可得到各个属性维度的占比总和，总和最大的一个属性维度，便是该功能的属性归属，“不具备防水功能”这个需求而言，得分如下：

      通过Better-Worse系数分析对所有客户需求进行排序：

      优先级排序规则：

      Better：大 > 小

      Worse：小 > 大

      价值本质：通过量化分析，在资源有限条件下优化功能开发优先级，挖掘未被满足的隐性需求。

04   5个需求分层及功能研发应用案例解析

案例1：消费电子行业——智能手表需求分层

      - 背景：某厂商智能手表销量停滞，需明确功能迭代方向

      - 实施路径：

      1. 收集2000名用户反馈，梳理出42项功能需求

      2. 通过Kano问卷（正向/反向问题组合）分类：

      - 基本型：时间显示、防水性能（缺失时不满度达92%）

      - 期望型：心率监测精度（每提升10%准确度，购买意愿上升18%）

      - 魅力型：压力检测+呼吸训练指导（新增后NPS值飙升35%）

      3. 成果：砍掉“表盘商城推荐算法”（无差异需求），集中资源开发“高原血氧预警”（魅力型需求），市场份额提升9%。

案例2：食品行业——植物肉产品创新

      - 背景：植物肉品牌面临同质化竞争，需找到差异化突破口。

      - 实施路径：

      1. 对500名素食者进行盲测，分析口感、成分、价格等15个维度

      2. 需求分类：

      - 基本型：口感接近真肉（满意度阈值高达4.8/5分）

      - 期望型：低脂高蛋白成分（每降低1g脂肪，复购率提升3%）

      - 魅力型：环保积分系统（扫码显示碳减排量，带动社群分享率42%）

      3. 成果：推出“碳足迹可视化包装”，成为小红书素食话题TOP1产品。

案例3：汽车行业——电动车用户痛点挖掘

      - 背景：某新能源车企需优化25-35万元价格带车型配置

      - 实施路径：

      1. 分析论坛10万条讨论，提炼出28项功能需求

      2. Kano分类结果：

      - 基本型：续航里程≥600km（低于此值则负面评价激增）

      - 期望型：L2.5级智能驾驶（每增加1项功能，支付意愿提升￥8000）

      - 魅力型：车内负离子森林氧吧（女性用户溢价接受度达28%）

      3. 成果：削减“手势控制”（无差异需求），强化“露营外放电模块”（魅力型需求），订单转化率提高15%。

案例4：零售服务——新零售门店体验设计

      - 背景：连锁便利店改造第三代门店，需平衡成本与体验

      - 实施路径：

      1. 观察200家门店消费动线，访谈500名消费者

      2. 需求分层：

     - 基本型：自助结账效率（结账超3分钟则满意度下降47%）

      - 期望型：AR虚拟试衣镜（使用后客单价提升￥32）

      - 魅力型：社区活动空间（开设手冲咖啡课，周均引流300人次）

      3. 成果：关闭“会员积分兑换机”（反向需求），增设“早餐现做吧台”（魅力型需求），单店坪效提升21%。

案例5：医疗健康——在线问诊平台优化

      - 背景：互联网医疗平台需提升用户粘性

      - 实施路径：

      1. 分析10万条问诊记录，识别服务断点

      2. 需求归类：

      - 基本型：三甲医院医生资质（缺失则投诉率增加300%）

      - 期望型：AI智能分诊（准确率每提高10%，用户留存率升8%）

      - 魅力型：健康档案可视化（生成年度报告后分享率51%）

      3. 成果：砍掉“医生直播”（无差异需求），推出“家族健康树”（魅力型需求），月活用户增长25%。3. 成果：砍掉“医生直播”（无差异需求），推出“家族健康树”（魅力型需求），月活用户增长25%。3. 成果：砍掉“医生直播”（无差异需求），推出“家族健康树”（魅力型需求），月活用户增长25%。

05   深挖客户需求，指导产品研发

      如何通过「评论语义聚类」深挖客户需求，指导产品研发。

      Kano模型本质是需求动机的显微镜，在消费分级时代，企业需结合大数据（如社交媒体客户评论汇总、语义聚类）升级传统模型，从“满足需求”进阶到“创造需求”。

      如低温酸奶消费者的社交媒体客户评论汇总的语义抓取及语义聚类。

案例1：消费电子——TWS耳机降噪功能分层

      背景：某品牌无线耳机市占率下滑，需明确200-500元价格带核心卖点。

      拆解方法：

      1. 行为日志分析：发现70%用户日均使用降噪功能＜1小时

      2. 评论语义聚类：提取"通透模式不自然""风噪抑制差"等12项痛点

      3. 场景化转化：将技术参数转化为"地铁通话清晰度""骑行抗风噪"等感知指标

      Kano分类：

      - 基本型：基础降噪（缺失时投诉率激增300%）

      - 期望型：自适应环境降噪（SI=0.58）

      - 魅力型：听力保护模式（监测分贝超标自动提醒，NPS+32）

      成果：砍掉"电竞低延迟模式"（无差异需求），集中开发"智能风噪抑制"，销量回升19% 。

案例2：医疗健康——在线问诊服务升级

      矛盾点：医生响应速度与服务质量难以兼得

      拆解框架：

      1. 10万条问诊记录分析：识别出"有效沟通时长＜3分钟"导致误诊率上升26%

      2. 服务颗粒度切分：

      服务层级 指标 用户感知价值

      L1 3分钟内接诊 基础保障

      L2 追问既往病史 专业度体现

      L3 生成用药风险报告 增值服务

      Kano权重：

      - 基本型：电子处方开具速度（DSI=-0.68）

      - 魅力型：AI预问诊生成病历摘要（节省医生60%时间）

      成效：推出"三级响应体系"，VIP用户满意度达92%。

06   Kano需求深分析调研的问卷实战

1. 问卷结构设计原则

（1）正反向问题配对机制：

      每个功能需设置正向（有该功能）与反向（无该功能）两组问题

示例：

      正向："如果手机支持卫星通信，您感受如何？"

      反向："如果手机不支持卫星通信，您感受如何？"

（2）选项标准化设计：

      选项层级 情感强度 赋值逻辑

      非常喜欢/需要 +2 明确愉悦感

      理应如此 +1 基本预期满足

      无所谓 0 中性态度

      勉强接受 1 容忍但不满

      不喜欢/不需要 2 强烈排斥

（3）逻辑陷阱规避：

      禁止出现引导性提问（如"您是否认为更长的续航很重要？"）

      避免双重否定句式（如"您是否不认为没有快充是不方便的？"）

2. 样本选择与数据校验

（1）用户分层策略：

      用户类型 抽样比例 数据价值权重

      重度使用者 40% 1.5×

      竞品用户 30% 1.2×

      潜在新用户 20% 1.0×

      流失用户 10% 0.8×

（2）矛盾数据清洗标准：

      剔除正反向答案组合无效的问卷（如正向选"非常喜欢"却反向选"很不喜欢"）

      设定答题时长阈值（如低于平均时长1/3视为无效）

工具3：KANO模型分级

      基本型需求：不做用户会愤怒（如支付功能安全）

      期望型需求：多做用户会满意（如物流进度实时推送）

      兴奋型需求：用户想不到但会惊喜（如退货自动上门取件）

最后，总结一下：

      打造战略大单品，你的第一步永远永远永远是深挖并引爆用户的需求。

      首先是深挖：找到所有可能的需求，对需求的有限级进行排序。

      其次是引爆：在魅力型需求上投入重要的研发力量及推广力量，你才能引爆产品。

      KANO模型本质上构建了需求价值坐标系，在VUCA时代（易变、不确定、复杂、模糊）为企业提供：

      - 需求本质洞察：穿透表象功能，直击用户情感诉求与隐性期待。

      - 战略决策底气：用科学模型替代主观判断，降低创新试错成本。

      - 持续进化能力：动态跟踪需求迁移，构建“预测-响应-迭代”闭环。