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摘要：KANO模型在需求排序中有着广泛的应用，一般会根据问卷调研结果，计算出各项需求的better指数，worse指数，之后再根据各项需求的better指数、worse指数绝对值的取值绘制四象限图，最后根据各项需求所处的象限确定需求的顺序，本文在此基础上，针对处在同一象限的需求提出更加精细化的排序方法，同时给出常用办公软件Excel的操作步骤，便于读者实际应用，该方法在解决KANO模型中大量需求的排序问题上优势突出，在不需要绘制四象限图的情况下即可得出各项需求的排序结果。
关键词：KANO模型；需求分析；需求排序
一、引言
受行为科学家赫兹伯格双因素理论的启发，东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）和他的同事于1979年10月发表了《质量的保健因素和激励因素》一文，第一次将满意与不满意标准引入质量管理领域，并公开了《魅力质量与必备质量》研究报告。该论文1984年1月18日正式发表于日本质量管理学会（JSQC）杂志《质量》总第14期上，标志着狩野模式（Kano model）的确立和魅力质量理论的成熟。KANO模型（图表1）在互联网产品研发的需求排序中也得到广泛的应用，模型运用了定性和定量的方法，确定各个产品需求或者服务的类型，给出了产品需求或者服务的基本排序规则：基本型需求>期望型需求>魅力型需求>无差异型需求。该模型在应用实操中需要绘制四象限图，过程相对复杂，另外，四象限图的排序方法并没有给出处在同一个象限内的需求排序方法。本文给出一种脱离四象图绘制的需求优先级排序方法，在原四象图分类的基础上，引入两个数据指标，一个是需求点的位置与原点连线和X轴夹角a的大小，一个是需求点到原点的距离s，借助常用的办公工具Excel实现对条件排序。该方法跳过了箱线图的过程，节约了研究者的时间，并且可以对处在同一需求类型中的多项需求进一步精细化排序。
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图表1 KANO模型图
狩野纪昭（Noriaki Kano）根据影响满意度的情况将用户需求划分为5个基本类型，分别为基本型需求、期望型需求、魅力型需求、无差异型需求和反向型需求。基本型需求也称为必备需求，是顾客对企业提供的产品或服务的基本要求，是顾客认为产品必须有的功能或服务。如果具备该功能，用户的满意度并不会显著提升，如果不具备该功能，用户的满意度会急剧下降，甚至放弃使用该产品。期望型需求也称为意愿型需求。是指顾客的满意状况与需求的满足程度成比例关系的需求，此类需求得到满足或表现良好的话，客户满意度会显著增加，企业提供的产品和服务水平超出顾客期望越多，顾客的满意状况越好。当此类需求得不到满足或表现不好的话，客户的不满也会显著增加。魅力型需求又称兴奋型需求。指不会被顾客过分期望的需求。对于魅力型需求，随着满足顾客期望程度的增加，顾客满意度也会急剧上升，但一旦得到满足，即使表现并不完善，顾客表现出的满意状况则也是非常高的。反之，即使在期望不满足时，顾客也不会因而表现出明显的不满意。无差异型需求，不论提供与否，对用户体验无影响，是质量中既不好也不坏的方面，它们不会导致顾客满意或不满意。反向型需求又称逆向型需求，指引起强烈不满的质量特性和导致低水平满意的质量特性，因为并非所有的消费者都有相似的喜好。许多用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而会下降，而且提供的程度与用户满意程度成反比。例如：智能手机出厂会预装非常多的软件。针对这5种基本需求类型，KANO确定需求的开发顺序为：基本型需求优先于期望型需求，期望型需求优先于魅力型需求，魅力型需求优先于无差异型属性，坚决不做反向型需求。
KANO模型的实施过程一般需要经过下面几步：第一步，在开发某一项产品前，我们一般需要通过“头脑风暴”或者产品调研去确认产品需要开发的功能或服务；第二步，通过标准化问卷进行调研，问题的设计也具有独特性，测量用户对产品功能或服务提供与否的双向满意度，问题的答案一般将用户满意度分为渐变式5级。以用户对产品功能（或服务）提供与否的双向满意度评价为基础，可以对应得到一个二维需求属性评估表（图表2）。M、O、A、I、R分别为5个层次需求英文首字母，Q为可疑结果。分别统计每个产品功能M、O、A、I、R、Q的用户人数；第三步，分别计算产品的better指数、worse指数。公式（1）（2）如下：
better指数=（A+O）/（A+O+M+I） （1）
worse指数=（O+M）/（A+O+M+I）*（-1） （2）
better指数指产品提供某项功能或服务时，用户满意度提升的程度；worse指数指产品不提供某项功能或服务时，用户满意度下降的程度。第四步，将计算得到的better指数和worse指数绝对值绘制成四象限图中。在这一步有个分界点的确认，不同的产品分界点也不一样，better指数的取值范围[0，1]，worse指数的绝对值的取值范围[0，1]，我们可以取0.5作为功能需求或服务的better指数、worse指数的绝对值的分界点，将产品或服务需求划分为基本型需求、期望型需求、魅力型需求和无差异型需求。如果需求项较多，也可以根据better指数、worse指数绝对值的实际取值来定，可以取平均数、中位数或者行业标准等。有了分界点后，接下来就是将所有产品功能或服务归属到四种需求类型中，按照基本排序规则：基本型需求>期望型需求>魅力型需求>无差异型需求，确定满足需求的优先级。
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图表2 二维需求属性评估表
二、无需绘制四象限图的精准排序方法
需求类型排序的实质是我们需要优先满足worse指数绝对值较高的需求，其次满足better指数较高的需求，最后满足worse指数绝对值和better指数较低的需求。基于KANO模型的排序规则，本文提出基于Excel多条件的需求排序方法。该方法需要用到三个维度的数据，分别是类别、夹角和距离。
第一步划分需求类别：假如我们的分界点是0.5，我们就可以根据worse指数绝对值和better指数的取值得到我们每个需求对应的需求类型，并做相应的编号标记，如图表3。将各项需求归属到相应的需求类型中。
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图表3 KANO模型需求分类标准
第二步如果多个需求同在一个需求类型中，则需要计算需求点与原点的连线和X轴的夹角a，夹角a越小，worse指数的绝对值越大于better指数的绝对值，则需要优先满足。
第三步如果在同一个需求类型中，夹角a的值也相同，则需要考虑点到原点的距离s，s越大，worse指数绝对值和better指数都大，则需要优先满足。
三、算法案例
本文再以具体的算例将方法进一步阐述，以曾祥远、王希杰两人研究的《基于KANO模型的儿童3D打印机用户需求调研》的数据为例，运用本文提出的方法进行需求的精准排序。如图表4所示，为传统的四象图排序方法，展示了33项儿童3D打印机用户需求归属的需求类型，由于需求项较多，我们依然不能得出这33项需求的精准排序。
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图表4 四象限图的需求排序结果
我们按照本文提出的新方法重新对这33项需求进行排序：
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图表5 基于EXCEL的需求排序表
第一步，划分需求类别，已知33项需求的better指数、worse指数，我们按照需求类型的划分标准，借助Excel工具快速实现需求类型的划分。Excel中IF函数可以实现条件判断，具体操作时在图表5中K2单元格输入公式（3），并对K列进行公式的快速填充，完成需求类型的划分，公式（3）如下：
=IF（ABS（J2）>=0.5，IF（I2<0.5，1，2），IF（I2>0.5，3，4）） （3）
其中0.5为分界点，1代表必备属性、2代表期望属性、3代表魅力属性、4代表无差异属性，IF函数主要是进行条件判断，对满足条件的返回一种结果，对不满足条件的项返回另一种结果，ABS函数是求绝对值，这里的worse指数是负值，我们需要用到worse指数的绝对值进行比较运算。
第二步，计算夹角a大小，根据已知的better指数和worse指数的绝对值，可以求出夹角的正切值 tan a=better指数/worse指数绝对值，根据tan a的值我们运用反正切函数求出夹角对应的弧度，进而求出夹角a的大小。具体操作是在L2单元格输入公式（4），然后将L列进行公式的快速填充，完成夹角a的计算，公式（4）如下：
=DEGREES（ATAN（I2/ABS（J2））） （4）
其中ATAN函数是求反正切，DEGREES函数是将弧度转化为角度，ABS函数是求绝对值。
第四步，计算到原点的距离s，根据已知的better指数和worse指数的绝对值，可知better指数和worse指数的绝对值构成了直角三角形的两条直角边，直角三角形的斜边长就是点到原点的距离s。具体操作是在M2单元格输入公式（5），然后将M列进行公式的快速填充，完成距离s计算，公式如下：
=SQRT（POWER（I2，2）+POWER（J2，2）） （5）
其中power函数在第二个参数为2的情况下是求某数的平方数，SQRT函数是求某数的正数平方根。
第五步，排序，排序这一步非常关键，这一步的操作有着严格的顺序，我们首先要对需求类别进行排序，1代表必备属性、2代表期望属性、3代表魅力属性、4代表无差异属性，所以划分需求类型（K列）进行的是升序排列；在同一需求类型中，夹角越小，worse系数的绝对值越大，越需要优先满足，所以夹角大小（L列）需要进行升序排列；在同一需求类型中，夹角的大小一样，距离越远，worse系数就越大，需要优先满足，所以到原点距离（M列）需要进行降序排列。在Excel中点击“数据”-“排序”，依次将“划分需求类型”、“夹角大小”，“到原点距离”添加为排序条件列，将排序依据设置为“单元格值”，将次序分别设置为“升序”，“升序”，“降序”，点击“确定”即可完成多条件排序的操作（图表6），得到33项需求的排序结果，优先级是从高到底依次排序。
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图表6 Excel多条件排序设置
四、结论
KANO模型在产品的需求排序中应用广泛，文章在原需求类型的排序基础上，提出了同在一个需求类型中的排序方法，即根据点和原点的连线与X轴夹角a的大小、点到原点的距离s远近进行排序，同一需求类型中，夹角a越小，需求的worse指数绝对值越大，越需要优先满足，同一需求类型中，夹角相同，到原点距离s越大，需求的worse指数绝对值越大，越需要优先满足。同时，文章结合之前学者研究的数据，运用本文的方法，给出了常用办公软件Excel的实操步骤，让KANO模型无需绘制四象限图就可以完成多项需求的排序工作，大幅提高了工作的效率。
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作者简介：
董浩（1989.5），男，河南省夏邑县，研究方向：概率论与数理统计。