用KANO和PSM兩大模型，幫你學(xué)會(huì)分析需求和產(chǎn)品定價(jià)

作者：酷家樂(lè)用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì) 2021-07-23 11:12:06

KANO 模型和 PSM 模型都是用戶研究和設(shè)計(jì)師在日常工作中經(jīng)常使用的分析模型，可以幫助界定用戶需求的優(yōu)先級(jí)和付費(fèi)區(qū)間。

KANO 是什么?

KANO 模型是對(duì)用戶需求分類和優(yōu)先排序的模型，以分析用戶需求對(duì)用戶滿意的影響為基礎(chǔ)，體現(xiàn)了產(chǎn)品性能和用戶滿意之間的非線性關(guān)系。由東京理工大學(xué)教授野紀(jì)紹(Noriaki Kano)在 70 年代發(fā)明。

PSM 是什么?

PSM 模型也即價(jià)格敏感度測(cè)試模型(Price Sensitivity Measurement)，顧名思義，是進(jìn)行產(chǎn)品、服務(wù)價(jià)格測(cè)試的模型。PSM 價(jià)格敏感度分析方法是在 70 年代由 Van Westendrop 所創(chuàng)建。

如何使用 KANO 和 PSM 模型?

1. 使用場(chǎng)景

KANO：需求的分析，如在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)前，我們需要知道這些功能哪些是基本功能，哪些是增值功能，功能的優(yōu)先級(jí)又該如何排列等，可以通過(guò) KANO 模型來(lái)界定。

PSM：當(dāng)我們確定好產(chǎn)品的功能時(shí)，在后續(xù)定價(jià)的時(shí)候，又可以使用 PSM 模型來(lái)進(jìn)行價(jià)格測(cè)試，來(lái)尋求最優(yōu)價(jià)格、最優(yōu)價(jià)格區(qū)間等信息。

有預(yù)設(shè)價(jià)格范圍，優(yōu)化產(chǎn)品或有競(jìng)品產(chǎn)品，會(huì)有大致的價(jià)格范圍和參考

無(wú)預(yù)設(shè)價(jià)格范圍，如完全的新產(chǎn)品，需要把產(chǎn)品概念解釋清楚并了解消費(fèi)者現(xiàn)在的解決方案成本

2. 使用流程

兩者的使用流程均為：從明確目的–問(wèn)卷設(shè)計(jì)–數(shù)據(jù)處理–結(jié)果呈現(xiàn)。

其中價(jià)格敏感度測(cè)試模型中關(guān)于問(wèn)卷設(shè)計(jì)中的價(jià)格區(qū)間設(shè)定，有兩種可以實(shí)現(xiàn)的方式：

制作價(jià)格梯度表，以選項(xiàng)的方式展示，但是會(huì)受到每個(gè)選項(xiàng)之間價(jià)格梯度的設(shè)置限制，如果在高額的產(chǎn)品價(jià)格中，使用這種選項(xiàng)就不太合適，如：汽車(chē)價(jià)格。
有些產(chǎn)品由于較為成熟，或者有競(jìng)品的情況下，可以直接使用開(kāi)放題的形式進(jìn)行設(shè)置，被訪者的自由度更大，當(dāng)然可以在程序中設(shè)置最低或最高的價(jià)格限制，以防極端數(shù)據(jù)出現(xiàn)。

KANO 案例使用

1. 問(wèn)卷設(shè)置

問(wèn)卷設(shè)置劃分維度主要分為正反兩方面：提供時(shí)的滿意程度、不提供時(shí)的滿意程度。

每個(gè)功能/方面都需要提供正反兩方面的題目，可以進(jìn)行適當(dāng)標(biāo)紅/加粗手段防止用戶看錯(cuò)。

2. 樣本設(shè)置

為了達(dá)到統(tǒng)計(jì)意義上的樣本量，建議定量的樣本量達(dá)到 30 以上。

在后續(xù)進(jìn)行問(wèn)卷數(shù)據(jù)清洗時(shí)可能會(huì)清洗掉部分不符合樣本，可以適當(dāng)增加樣本量。

在實(shí)際操作中，也可能在定性的研究中使用這一模型，即不再要求 30 以上的樣本量。

3. 整理分類

把提供此功能和不提供此功能進(jìn)行交叉，會(huì)得出 6 種不同的需求類型：

A：興奮/魅力型
O：期望/意愿型
M：基本/必備型
I：無(wú)差異型
R：反向/逆向型
Q：可疑結(jié)果

根據(jù)用戶對(duì)某一功能的評(píng)價(jià)，得出這一功能在以上 6 個(gè)分類屬性中的比例，例如我們對(duì) A 產(chǎn)品中的 XX 功能得出它的屬性為 O：期望/意愿型，即當(dāng)提供此需求，用戶滿意度會(huì)提升;當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會(huì)降低。

4. 數(shù)據(jù)分析

在得出各個(gè)功能的屬性對(duì)應(yīng)后，可以計(jì)算 better-worse 系數(shù)，以便進(jìn)行四象限圖的展示。

增加后的滿意系數(shù) Better=(A+O)/(A+O+M+I)
消除后的不滿意系數(shù) Worse= -1 *(O+M)/(A+O+M+I)

例如我們對(duì) A 產(chǎn)品中的 XX 功能得出它的系數(shù)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. 結(jié)果呈現(xiàn)

計(jì)算各個(gè)屬性的 better-worse 系數(shù)，然后通過(guò)四象限圖的形式展示出來(lái)。

以 better 系數(shù)和 worse 系數(shù)分別為橫縱坐標(biāo)，中點(diǎn)為界，分為：

第一象限為興奮/魅力型：若不提供此需求，用戶滿意度不會(huì)降低;若提供此需求，用戶滿意度會(huì)有很大的提升;
第二象限為期望/意愿型：當(dāng)提供此需求，用戶滿意度會(huì)提升;當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會(huì)降低;
第三象限為無(wú)差異型：不論提供與否，對(duì)用戶體驗(yàn)無(wú)影響;
第四象限為基本/必備型：當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會(huì)大幅降低，但優(yōu)化此需求，用戶滿意度不會(huì)得到顯著提升。

在實(shí)際日常工作中：

我們首先要滿足用戶最基本的需求，即第四象限表示的基本/必備型因素。
在滿足最基本的需求之后，再盡力去滿足用戶的期望/意愿型需求，即第二象限的功能需求，這是競(jìng)爭(zhēng)性因素。提供用戶喜愛(ài)的額外服務(wù)或產(chǎn)品功能，使其產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手并有所不同，引導(dǎo)用戶加強(qiáng)對(duì)本產(chǎn)品的良好印象。
最后爭(zhēng)取實(shí)現(xiàn)用戶的興奮/魅力型需求，即第一象限表示因素，提升用戶的忠誠(chéng)度。

PSM 案例使用

1. 問(wèn)卷設(shè)置

主要是 4 道題目，詢問(wèn)被訪者：太便宜以至于懷疑品質(zhì)不購(gòu)買(mǎi)的價(jià)格、比較便宜的價(jià)格、比較貴的價(jià)格、太貴以至于不購(gòu)買(mǎi)的價(jià)格。

問(wèn)卷可以選擇選項(xiàng)型和開(kāi)放題型，根據(jù)價(jià)格的范圍和想要的范圍精度選擇。

2. 樣本數(shù)量

為了達(dá)到統(tǒng)計(jì)意義上的樣本量，建議樣本量達(dá)到 30 以上。

為了解決被訪者抬高或壓低價(jià)格的問(wèn)題，可以增加樣本量，抵消隨機(jī)誤差。

如果以價(jià)格選項(xiàng)的形式進(jìn)行問(wèn)卷，還可以設(shè)計(jì)價(jià)格分組，通過(guò)不同的價(jià)格方案設(shè)計(jì) 2 組或幾組價(jià)格區(qū)間，進(jìn)行投放問(wèn)卷，互相驗(yàn)證。

3. 數(shù)據(jù)處理

對(duì)“太便宜”和“便宜”的價(jià)格百分比進(jìn)行向下累計(jì)統(tǒng)計(jì)，對(duì)“貴”和“太貴”的百分比進(jìn)行向上累計(jì)統(tǒng)計(jì)，得出如下圖所示的四條價(jià)格線。其中，“太便宜”和“太貴”的交點(diǎn)確定出最優(yōu)價(jià)格，因?yàn)樵谶@種情況下，既不覺(jué)得“太貴”也不覺(jué)得“太便宜”的人數(shù)是最多的，對(duì)于企業(yè)而言，在該價(jià)格上，有最多的消費(fèi)者可能去購(gòu)買(mǎi)他的產(chǎn)品。同時(shí)，由“太便宜”和“貴”,“便宜和“太貴”確定出可接受的價(jià)格區(qū)間。