編輯導(dǎo)語：由于資源、成本有限，面對眾多功能，開發(fā)團(tuán)隊并不能兼顧所有，此時便需要進(jìn)行功能排序，在綜合考慮用戶需求、市場環(huán)境、企業(yè)發(fā)展策略等多個方面后，優(yōu)先開發(fā)重要功能。這一問題在面試場景中也十分常見。本文作者便對如何確定功能優(yōu)先性做了總結(jié)和梳理，一起來看一下。

一、面試題

某直播APP規(guī)劃上線多個功能（包含短視頻、訂閱主播游戲裝備、直播間跳轉(zhuǎn)、陪玩大神等）。

如何根據(jù)用戶需求，科學(xué)地確定功能優(yōu)先性？

二、分析思路

1. 理解業(yè)務(wù)場景

日常業(yè)務(wù)中，由于公司資源、開發(fā)人員的時間和精力有限，需求優(yōu)先性問題十分常見。

一般而言，功能排序需要綜合考慮公司、產(chǎn)品、用戶和社會效應(yīng)等。

遇到這類分析功能優(yōu)先性問題，怎么辦呢？

可以根據(jù)不同影響因素組合，選擇對應(yīng)的分析模型。

舉幾個例子，普通二維分析模型（功能的重要性+緊急性）：

WSJF模型（老板+戰(zhàn)略+業(yè)績+需求評分+上線所需時間）：

Kano模型（用戶需求與接受度）：

這里的面試題要求根據(jù)用戶需求確定優(yōu)先性，因此選擇使用Kano模型。

2. 理解分析方法

1）模型介紹

Kano法由東京理工大學(xué)教授狩野紀(jì)昭提出，他以用戶為導(dǎo)向?qū)⑿枨蠓譃?類：魅力型、期望型、必備型、無差異型和反向型。

不同類別需求對應(yīng)產(chǎn)品品質(zhì)的不同階段：

因此多數(shù)情況下，產(chǎn)品需要先滿足用戶的必備需求，繼而期望需求，最后通過魅力需求超越顧客預(yù)期。

那么什么是必備/期望/魅力/無差異/反向功能呢？

① 必備功能

產(chǎn)品理所應(yīng)當(dāng)具有的功能。不具備會使用戶體驗受到明顯影響。

② 期望功能

用戶期待APP擁有這一類功能，上線后能提升用戶滿意度；否則用戶會不滿意。

當(dāng)這一功能（如招聘APP的線上課程）普遍化后，期待功能可能降級為必備功能。

③ 魅力功能

通常是一些新穎/情感化的設(shè)計。

微信拍一拍功能即使不上線，也不會影響用戶滿意度；功能上線后引發(fā)了用戶的交互熱情。當(dāng)然隨著時間推移和新鮮感下降，魅力功能可能退化為期待/必備功能。

④ 無差異功能

具備/不具備都不會改變用戶滿意度。

電商平臺的虛擬種果樹游戲火熱后，部分其他行業(yè)APP直接復(fù)制了這一功能。由于未考慮平臺屬性和用戶需求，結(jié)果用戶大多直接略過該板塊。

⑤ 反向功能

反向功能會使用戶滿意度下降。

如惡意誘導(dǎo)的開屏廣告，通過模糊實際的“跳過”按鈕，誘使用戶點擊廣告。對于產(chǎn)品方可能提升了廣告收入，但影響了多數(shù)用戶的體驗和滿意度。

2）模型作用

Kano模型能解答面試題，通過將功能分為必備/期望/魅力/無差異/反向，確定功能優(yōu)先性。

同時模型需要調(diào)研用戶，產(chǎn)品部門參與問卷設(shè)計和調(diào)研，因此可以促進(jìn)團(tuán)隊共識；而調(diào)研過程有助于用戶發(fā)聲。

3）模型步驟

對應(yīng)模型作用，模型使用需要由團(tuán)隊共同設(shè)置調(diào)研問卷，通過調(diào)研過程讓用戶表達(dá)需求。

隨后統(tǒng)計問卷結(jié)果，通過Kano系數(shù)將需求歸類為必備/期望/魅力/無差異/反向。

最后將分析結(jié)果可視化，獲得結(jié)論，評估和調(diào)整。

三、具體操作

1. 問卷調(diào)研

1）設(shè)計問卷

Kano模型需要調(diào)研：各功能具備/不具備時，用戶的滿意度情況。

舉個例子：當(dāng)直播平臺提供了陪玩大神功能時，用戶是喜歡/覺得理應(yīng)如此/無所謂/勉強(qiáng)接受/不喜歡？當(dāng)直播平臺不提供短視頻功能時，用戶感受又如何？

問卷題目和選項措辭需要和業(yè)務(wù)部門確認(rèn)，同時確定如何向用戶解釋問卷內(nèi)容。

具體內(nèi)容包含正向/反向問題+選項。問卷解釋部分為調(diào)研人員自用。

2）確定樣本

① 確定渠道

需要在調(diào)研過程中解釋內(nèi)容，且調(diào)研樣本不會過大時——優(yōu)先采用線下問卷調(diào)研。

② 樣本數(shù)量

為確保問卷結(jié)果有統(tǒng)計學(xué)意義，樣本量要求≥30。

另外可能存在部分樣本數(shù)據(jù)不符合要求，需預(yù)留容錯，實際調(diào)研用戶數(shù)保證在35/40以上。

③ 樣本要求

樣本要求需要重點和業(yè)務(wù)部門溝通。此次調(diào)研是針對產(chǎn)品所有目標(biāo)用戶？或是核心用戶？或是多類型用戶？

• 如果針對所有產(chǎn)品用戶，則隨機(jī)從產(chǎn)品用戶中抽樣調(diào)查；
• 如果針對核心用戶，則根據(jù)核心用戶要求，篩選后再抽樣調(diào)查；
• 如果是針對多類型用戶，則需要保證各類型樣本比例。如產(chǎn)品有1/2/3三個數(shù)量相近的用戶群，樣本可以分為30（用戶群1樣本）+30（用戶群2樣本）+30（用戶群3樣本）。

3）問卷填寫

問卷設(shè)計完畢+確定調(diào)研樣本后，邀約用戶填寫問卷，關(guān)注用戶填寫過程。

2. 結(jié)果統(tǒng)計

為了更全面展示結(jié)果，我們增加了部分功能項。統(tǒng)計結(jié)果是以下6個功能具備/不具備時，用戶的滿意度數(shù)據(jù)。

最終問卷結(jié)果按照二維形式統(tǒng)計：

舉個例子：陪玩大神功能的統(tǒng)計結(jié)果。

下圖中方框中的“16”代表：120個樣本中，有16名用戶喜歡產(chǎn)品提供該功能，且如果產(chǎn)品不提供該功能，他們覺得無所謂。

“13.3%”代表：16名用戶占總用戶數(shù)（120）的比例。

統(tǒng)計結(jié)果如何和功能類別（必備/期望/魅力/無差異/反向）聯(lián)系呢？我們需要用到Kano要素對照表。

給功能的統(tǒng)計數(shù)據(jù)標(biāo)上顏色，紅色代表魅力品質(zhì)，橙色代表期望品質(zhì)，綠色代表必備品質(zhì)，藍(lán)色代表無差異品質(zhì)，紫色代表反向品質(zhì)，灰色是可疑數(shù)據(jù)。

最后匯總陪玩大神功能的魅力/期望/必備/無差異/反向品質(zhì)總數(shù)。

用同樣的方法，匯總訂閱游戲裝備/直播間跳轉(zhuǎn)/特權(quán)禮物/主播PK/短視頻功能的品質(zhì)數(shù)據(jù)。

至此，結(jié)果統(tǒng)計工作就完成了?？傆嬕幌陆Y(jié)果統(tǒng)計的步驟：

3. 可視化

雖然有了統(tǒng)計結(jié)果，但我們還未確定各功能的優(yōu)先級順序。

需要通過better-worse系數(shù)（Kano模型的重要部分）確定各功能具備/不具備時用戶的滿意度，并通過可視化圖表輔助呈現(xiàn)結(jié)果。

1)? 確定Better-worse系數(shù)

Better系數(shù)和worse系數(shù)分別代表具備/不具備該功能時，用戶的滿意程度。

Better系數(shù)越接近1，表示具備該功能，對用戶滿意度的提升越明顯；worse系數(shù)越接近-1，表示不具備該功能，對用戶滿意度的降低越明顯。

計算各功能的better系數(shù)及worse系數(shù)：

2）統(tǒng)計圖確定功能分區(qū)

以worse系數(shù)絕對值為橫坐標(biāo)，better系數(shù)為縱坐標(biāo)，繪制各功能散點圖并劃分象限。

1. 第一象限為期望功能，包含特權(quán)禮物、陪玩大神功能。
2. 第二象限為魅力功能，包含直播間跳轉(zhuǎn)、訂閱游戲裝備。
3. 第三現(xiàn)象為無差異功能，包含主播PK。
4. 第四象限為必備功能，包含短視頻。

結(jié)論：

一般而言，必備功能優(yōu)先于期望功能優(yōu)先于魅力功能，無差異功能根據(jù)產(chǎn)品情況可以考慮不做。

同一象限內(nèi)，Better系數(shù)越接近1，用戶滿意度的提升越明顯；worse系數(shù)越接近-1，用戶滿意度的降低越明顯。因此在魅力功能中，直播間跳轉(zhuǎn)優(yōu)先于訂閱游戲裝備；在期望功能中，特權(quán)禮物優(yōu)先于陪玩大神。

• 必備功能通常是用戶的基礎(chǔ)需求，優(yōu)先滿足；
• 期望功能是用戶比較同類型產(chǎn)品的關(guān)注點，在滿足必要需求的基礎(chǔ)上也應(yīng)盡量滿足；
• 魅力功能較難預(yù)測，但能帶來用戶忠誠度。

在實際業(yè)務(wù)中，功能的定義需要不斷更新。隨著市場和競品發(fā)展，期望功能和魅力功能可能演變?yōu)楸貍涔δ埽a(chǎn)品方要挖掘新的用戶期望和驚喜點。

4. 模型調(diào)優(yōu)

1）結(jié)合用戶其他信息，豐富結(jié)論

Kano的模型信息完全來源于用戶問卷。實際上問卷結(jié)果不能完全代表用戶的真實需求，用戶所說不等于用戶內(nèi)在想法。

因此，以用戶需求為導(dǎo)向確定優(yōu)先性時，可以將Kano分析結(jié)果與產(chǎn)品用戶畫像結(jié)合分析，確定最終結(jié)論。

（用戶畫像包含目標(biāo)用戶的基本信息、使用場景、痛點和關(guān)鍵區(qū)分點。這些內(nèi)容有助于確定用戶的內(nèi)在訴求。）

2）日常數(shù)據(jù)的Kano建模

前面我們也提到，對功能的定義需要不斷更新。

同時，問卷的覆蓋面是有限的，而大量的問卷調(diào)查需要消耗較多人力。因此，運用python等軟件進(jìn)行日常數(shù)據(jù)建模，有助于長線分析。

本篇我們主要介紹Kano模型的日常使用，不繼續(xù)展開建模分析。

四、結(jié)論

回歸前面的面試題，如何根據(jù)用戶需求，科學(xué)地確定功能優(yōu)先性？

本篇內(nèi)容，我們通過Kano模型四部曲（問卷調(diào)研-結(jié)果統(tǒng)計-可視化-調(diào)優(yōu)），確定了各功能屬性和優(yōu)先性：必備>期望>魅力>無差異功能（反向功能是產(chǎn)品需要避免的）。

同時為了結(jié)論更客觀，Kano分析結(jié)論可以與用戶畫像信息比對分析，綜合確定用戶內(nèi)在需求；為了長線考慮，可以逐步建立Kano數(shù)據(jù)模型，后續(xù)通過評論數(shù)據(jù)直接判斷功能類別和優(yōu)先級。

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