狩野分析小論:從思考架構談 Kano Model 的類型、使用時機和分析要點


  • 文章發表於 2020-10-16

文/陳啟彰(Nor Chen),原文出自〈狩野分析小論〉,感謝授權刊登。

前言

自從 2017 年開始在服務設計領域推廣 Kano Model,越來越多企業以及講師把 Kano Model(本文簡稱 Kano)放進專案流程與教材中,我最早接觸 Kano 這個方法論是20年前我還在傳統產業內,負責公司內部的 iso-9002 的內部產品品質稽核的時候,當時的顧問建議我用這個方式去檢核客戶的想法。他表示,並不是產品品質好,符合 iso 規範與品質標準就不會有客訴,有時問題會出現服務流程上。那時我其實不太理解他在說什麼,純粹只是照做而已,但是在20年後,我的確在這個方法論上得到很多啟發。

Kano 在應用上,我不建議把它是做單一的「分析工具」,而是我們要試著理解整個 Kano 背後思考的模式。使用Kano前,在發展眾多的功能與服務中,有一個發展的進程:品質管制→品質管理→魅力創造

・品質管制:你的產品功能或服務,必須達到基本要求,讓人可以用,達不到就會讓消費者感受到不滿意。例如:煮一杯能夠讓人願意飲用的咖啡。

・品質管理:你的產品功能與服務,必須能夠回應使用者的選擇,並且維持一致的體驗。例如,消費者想要半糖拿鐵,你就能提供一杯半糖拿鐵,而每一杯的半糖拿鐵的味道口感都能夠一致。

・魅力創造:你的產品功能或服務,讓人驚豔,但僅止於驚艷,而不會有強烈需求。例如,半糖拿鐵上拉一朵花。

所以一家咖啡廳,至少要先針對品質管制類的「咖啡單品」,把品質做好,這是讓咖啡廳不產生負評重要因素;接著,針對品質管理類的「半糖拿鐵」,你的奶泡要夠細緻,你的糖要盡量講究,奶泡不夠細緻、糖隨便選用,就會產生負評,反之,奶泡越細緻,糖越講究,這杯「半糖拿鐵」就會帶來正評,這個正評已經可以有機會讓顧客回流;最後,你開始練習魅力創造的拉花技巧,消費者已經很喜歡妳的「半糖拿鐵了」,這時突然看到自己的剪影出現在拉花上,消費者會非常開心,甚至拍照上傳,這時,你的產品服務就有機會開始吸引未造訪的消費者。

品質管制、品質管理、魅力創造,這是我們使用 Kano 前的思考模式,這是我們使用 Kano 的初衷,理解我們的功能服務在消費者心目中的觀感,作為我們在開發功能服務、優化功能服務、以及資源運用決策的參考依據。

在這個思考模式之下,Kano Model,就是協助我們判定眼前的功能服務,屬於哪一個進程的分析工具。

用統計概念建構的 Kano Model

使用 Kano 作為分析工具,他可以協助你判斷眼前的功能服務屬於基本型、期望型、魅力型、無差異型、還是反向型。

上圖是用座標的方式解釋 5 種類型的性質,我想很多人以為 Kano 很難,就是因為這張圖,因而望而卻步,但其實 Kano 在使用上是簡易的。本文不介紹如何進行 Kano,我希望讀者自己可以做點功課,網路上其實很多資料可以參考,我也常跟上課學員說,確定要上課嗎?估狗都有教喔!

看到這裡,容我先預告一下,這一篇是給使用者研究員看的,如果您只想知道怎麼用,看上面的連結就好,如果您想進入 Kano 整個思考架構,再往下看。

上圖是 Kano 的統計理論圖解,Kano 為何可以判定功能服務屬於哪一個類型,他的思考方式是,在母體(市場)中,認定你的功能服務屬於哪一種類型的人數比例最高,有些人認為是基本需求型、有些人覺得是無差異型,我們只是從其中找出占比最高的是哪一個類型。

但各位不要忘了,其中有很多人是你根本沒有調查到的,只是我們不理會「沒被抽樣」。Kano 其實就只是把你手中的資料講出來,哪一類型的占比最高,這時你可以把 Kano 視為近似敘述統計。敘述統計需要有多少抽樣數?(我們還沒有要推論母體喔,那又是另外一個故事了,揪咪^_<”)

但是我想強調的是:

不是這個服務的性質是期望值,而是你手中的數據告訴你,認為是期望值的人,佔比比較高。

這是一種面對大眾市場而非客製化市場的思考邏輯,你只想對於這個市場提出單一的方向,所以我們在意占比最高的那群人,而我們調查的當下,有沒有抽樣問題,這就很值得思考了。你隨機了嗎?

使用 Kano 要注意的抽樣問題,要先確定你是用在上市前還是上市後,這樣的區分原因是,上市前受訪者「可能」不會有人使用過這個功能服務(為什麼用「可能」?,因為那是調查設計的議題,好的實驗設計可以把「可能」拿掉,或是讓所有人都使用過),如果是上市後,你可能會混雜「使用過服務的樣本」以及「沒使用過服務的樣本」,而我的經驗告訴我,這會直接應影響你的結果,所以我強烈建議要分層抽樣,這個「層」就是「有無使用過」,而我傾向把「使用過服務的樣本」當主軸。

而真正需要在意的思考點是,人心是浮動的,他不會永遠保持一致的意見。

我們應該要知道的幾個跟 Kano Model 有關的時機點

受訪者面對 Kano 這種調查方式,人心有可能會浮動,意思是針對同樣的功能服務得問卷調查,受訪者可能會有不同的答案,怎麼會這樣呢?

大家不妨可以自己回憶一下,當你第一次看到手機可以滑的功能,當時會覺得這是一個一定要給的功能嗎?還是一個讓你驚豔的功能呢?對我而言,當時真的是個讓我驚豔的功能啊!但是那時我還滿愛用Nokia3210,所以不認為是個基本功能,但是現在要我買一支不能滑的手機,恐怕很難了,現在沒有滑的功能,使用上真的會很不習慣。

有一些功能服務,在使用者的使用經驗上,會隨著時間以及市場上普遍性,開始會產生不一樣的感受。

就如同剛剛舉的手機滑動功能的例子,有一些功能服務具備這種性質,一開始是魅力型,接著便成了期望型,久了變成基本型甚至無差異型。但我也必須強調並不是所有的功能服務都會有這樣情況。

所以我們在使用 Kano 時,會有一個情況,我們調查的結果是期望型,所以我們積極地想要優化這個功能,讓使用者可以有更好的滿意度。但是如果這個功能在使用者的經驗上屬於會變動的性質,我們其實就可能會有一些誤判:

是從魅力型變成了期望型,還是即將從期望型變成了基本型呢?

這兩種不同的情況,在決策上就有可能產生資源投注上的浪費,所以我個人傾向不要只做一次分析,一個調查梯次做兩次,取得的結果會比較篤定,或是定期的進行調查。

無差異型就不會變動了嗎?

無差異型的功能服務在長期性反覆調查時就不會再變動了嗎?我個人並不會很篤定說不會,原因在於前一篇文章提到的造成調查偏誤的原因:「使用者有沒有使用過」

就個人來看,無差異型可能會變成魅力或是期望型,他的原因可能就是來自於前一篇文章,這個使用者一開始沒有使用,後來使用了,有沒有使用可能會左右使用者的觀感;就群體來看,發生的可能性可能就真的很低了,如果我們的調查條件控制得很嚴謹,受訪者數量龐大。

Kano 的使用時機

Kano 的使用時機其實沒有特別的限制,但是思考的方向會不同,我這邊主要分成兩種情況:1)上市前;2)上市後。其差異點還是在於一個反覆提及的概念,「使用者有沒有使用過」?

我常常被問到一個問題,功能產品都還沒有實作出來時,可以使用Kano嗎?答案是可以的,但是也有但書,你必須讓受訪者清楚知道你的功能服務的使用情境、確定他們理解整個內容、以及每一個受訪者心裡想的畫面是一致的。(這個其實是問卷施測的問題。)

當然你也可以控制施測條件,先讓受訪者試用你的功能服務,再來進行問卷調查,創造受訪者都有使用過的條件控制,這其實也是可以,最好可以跟易用性測試一起做,更節省你的受訪者費用。

但是,這樣創造出來的控制條件,是否就跟上市後的情況一樣了呢?答案是不一樣。

先前有提及,上市後的施測,你會抽樣到兩種狀況不同的人,一種是有使用過,一種是沒有,後者的情況可能會比上市前的調查,更讓受訪者難以想像使用情境;前者的情況也很不同,上市後抽樣找到的使用者,應該都是「有需求,有付錢、真的有拿來滿足自己的」,這個才是「真●使用者」。

講到這邊,各位應該就有感受上一片文章為何要強調分層抽樣,然後把重心放在「真●使用者」,因為我們真的想要知道的是「真●使用者」的意見,用這群人的意見決定公司資源的投注決策,來迎合往後即將成為「真●使用者」的那群人。

那為什麼不在意那群市場上沒使用過的人的意見?我們對待未使用者的態度,應該是使用行銷、補貼、勸誘、搭售的方式騙他們來使用,他們很有可能不是不想嘗試,而是不知道。

上市前使用 Kano,目的性上有下列幾個:
1. 你對於你的使用者研究沒有信心,不知道需求有沒有被驗證,所以只好跳過需求驗證,用 Kano 直接來驗證解決方案。
2. 你家公司的整體滿意度偏低,你想要知道接下來要推出哪一個功能服務,可以坐收短線的效果。
3. 你家公司的整體滿意普普,你想要知道接下來要推出哪一個功能服務,可以增加長期的流量。

上市後使用 Kano,目的性有下列幾個:
1. 透過反覆性的調查,探知使用者的態度消長,作為修正決策的依據。
2. 最近整體滿意度降低,想知道哪個基本型的服務沒有做好。
3. 整體滿意度一直拉不起來,回客率不高,想知道哪個服務是期望型,好好來加強它。
4. 看看哪個服務是魅力型,對照網站的 landing page 是否一致,或是使用者常常上傳分享的服務是不是也是魅力型,好好來短期行銷一下,增加流量。

而我還是要強調,條件越嚴謹施測的調查,結果就越具參考性,反之亦然,但有做就一定有幫助。但是如果你的使用者研究做的很嚴謹,對於需求驗證有信心,自己能夠非常清楚策略意圖與策略方向是一致的,或許上市前,你是不需要做Kano 的。

Kano 是用來理解解決方案,不是驗證需求。

請不要用 Kano Model 來驗證需求

容我假設一個情境,有一個餐廳的使用者需求研究中,發覺很多消費者希望在夏季的時候,可以在用餐時段消暑。如果「在用餐時段消暑」是一個需求,某個團隊開始發想可以有哪些方式,最後選了「擺北極的照片」、「冷氣空調」、以及「冰淇淋吃到飽」,三種策略,並透過Kano的調查,知道了這三種策略的類型分別是「無差異」、「期望型」、「期望型」。

接著他們嘗試要反推回去做需求驗證,這時候問題來了。

究竟哪一種型才是好策略?

究竟「基本型」、「期望型」、「魅力型」、「無差異型」哪一個才是好的策略?如果我們先入為主的以為「魅力型」是好的策略,那我們就要看 下「魅力型」的性質:「有這個功能福使用者會很開心,但是沒有也無所謂」。

如果沒有也無所謂,那「魅力型」的功能服務就不適合拿來變現,因為她可以拿掉,可以拿掉的功能服務拿來變現就有點危險了。

那究竟是哪一個類型才是好的策略?其實並沒有特定的類型是「好的策略」,一個服務體系或是一個APP,都會需要這四種類型的功能服務。桌子上有沒有擺面紙可能不會影響你去一家店的意願,但是這個服務在你需要的時候,它就有顯示貼心的機會。

同樣滿足一個需求,要選哪一個類型比較好?

選期望型比無差異適合嗎?這不一定,如果你的功能服務中已經有多項期望型的服務,你的優化與維護的成本可能就會很高,畢竟期望型的服務要到位才能帶來正面的評價。

所以如果你的功能服務都還沒有開發,請務必要考量開發成本,先決定需求的優先序,再來衡量整體的營運費用,思考要選擇哪一種策略,每個追求滿意度的功能服務必定伴隨成本,要適度取捨。

Kano 只有告訴你類型,沒告訴你到位了沒

這是進行 Kano 時很重要的一點,就算是你正在導流的服務是魅力型,但也不代表你有做好,只代表你提出了一個魅力型的服務,但你可能把它搞到很糟,很不到位,導致它沒有發揮猛爆性的流量,所以不論 Kano 最後的結果如何,我們還是需要去評估你的服務有沒有做到位,別忘了,Kano 就是以「滿意度」跟「到位與否」區分類型的。

策略對了不代表需求對了

當我們看到一個需求衍生出三種策略,其中「冰淇淋吃到飽」是期望型的服務,所以這個服務如果做得更好,滿意度會提升,或許,從福樂換成哈根大?但是,「掛北極照片」,也是從「想要消暑」這個需求所想出來的,但它是無差異呢!

這邊的盲點是,究竟哪一個策略才是真正滿足「想要消暑」這個需求?或許「冰淇淋吃到飽」只是因為滿多人喜歡吃飯後甜點,並沒有「想要消暑」?所以我們如果要從驗證策略來反推需求是否正確,這可能會有問題。

此外,需求研究是在發掘現象到定義問題階段(discover to define),但是 Kano 其實已經是雛型驗證到交付執行階段(develop to deliver),所以設計流程上,一定是前面的部分確認無誤後才會進入到下個階段,當我們進行迭代時,主要還是鎖定在雛形、測試、回饋、修正雛形、測試、回饋……這個迴圈裡,如果這個迴圈是在4D流程一直迴圈,這就代表這個團隊的使用者研究一直存在問題了。

小結一下

講到這裡,我要在強調前面統計提及的部分,Kano 是在母體(市場)裡抽樣,根據備抽樣的人數來判定類型,執行的方式是問卷,這其實意味著 Kano 偏重於市場面的調查,這跟使用者研究想要挖掘現象背後未知的需求,過程並不同,所以我的個人意見,Kano 應該是偏向調查,不是一種研究。當然你可以拿 Kano 的結果去做各種的長期性的分析比對,那或許就是拿Kano的結果作為研究的資料(data)了。

但別忘了,Kano 是敘述抽樣後各種類型的比例,所以其實也算是一種把質性(人的態度),轉成量化的方式。而發展Kano Model 的狩野紀昭先生在 1984 年有沒有思考過這幾篇文章的議題,這個就很難說了,或許他當初並沒有想那麼多,純粹是用在服務品質驗證而已。

Kano Model 的市場預測

其實近年來Kano被廣泛運用的另一個原因是,我們可以用 Kano 來預測市場走向。

我這邊舉個例子,我們要推出一個過去市面上沒有過的 APP,我隨便想一個,用「空拍機到中華職棒看球賽APP」,這個APP下有10個功能。當我們透過 Kano Model 調查這個核心功能「空拍機到中華職棒看球賽APP」,我們會產生第一批的結果。這時請這麼作,我們要用 Kano 來分群:

・早期接受者:包含期望型與基本型的受訪者,在產品上市之初很有可能是第一批的購買使用者。這時您的策略就是把這群人先納作會員,提供優惠的甚至免費的優惠,吸引它們變成會員。

・晚期接受者:包含魅力型的受訪者。基本上他們已經有意識到這個核心功能可能會滿足它們深層的需求,但是需要等到這個核心功能發布過一段時間,市場普及了才會購買。而我們就是要用早期接受者來引出晚期接受者。

・不採用者:包含無差異型的受訪者,對於這個核心功能不感興趣,已預見的未來也不會有很高的購買意願。

這三群使用者將成為 Kano Model Persona。

接下來就我們就可以用這個分群資料來決定 10個細部功能要不要先上線。過去 Kano Model 的做法是讓基本型先上,降低不滿意,在依序上架期望型、魅力型、最後是無差異。但是以下的決定方式會更貼近市場。

把所有10個功能也都建立 Kano Model,我們要看的是,早期接受者不喜歡那些功能,也就是他們會分佈在「無差異」以及「反向型」的比例如果很高,這些功能就不應該上,因為早期接受者可以說是市場上的第一桶金,不能得罪。

我們去除了早期接受者不喜歡的功能,剩下的功能請再通過重要性分析,您可以使用李克特的9點或是7點量表,濾除重要性低的功能。

最後的分析,就是比較剩下的功能,「產生的滿意可能性」以及「產生「不滿意的可能性」,我們就可以很清楚的知道什麼功能應該要先上架了。

希望這一連串對於 Kano Model 的解析,能夠幫助您更進一步理解這個分析工具的發展性。


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