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news 2025/10/25 11:45:52

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一句话：用户满意度对功能的反应是非线性的。Kano 把功能分为基本型、绩效型、魅力型、无差型、反向型，并用问卷把它量化出来。最早的实证在电视机和闹钟上做过问卷验证。(J-STAGE)

01｜它从哪来：一本 1984 年的论文 + 1959 年的灵感

提出者：日本质量管理学者 狩野纪昭（Noriaki Kano）；论文《Attractive Quality and Must-Be Quality》首次提出“把一维认知改成二维”，并据此把质量要素分成 Attractive（魅力）/Must-be（基本）/One-dimensional（绩效） 等类别。论文还用电视机、台钟做了问卷验证。(J-STAGE)
理论土壤：Kano 明确受 赫茨伯格的双因素理论启发——“保健因素做到也不一定满意，但做不到一定不满；激励因素做到才满意”。（了解：赫茨伯格 1959《The Motivation to Work》）(Taylor & Francis)
方法成型：1993 年 CQM Journal 发表“Kano 方法”专号，把问卷双题法（有/没有这个功能时你感觉如何）和五类判定表系统化，成为今天广泛使用的版本。(walden-family.com)

02｜五类功能，为什么“反应曲线”完全不同？

基本型（Must-be）：缺了大幅不满；补齐了只是“本该如此”。
绩效型（One-dimensional）：越多/越好 → 越满意，典型“线性”。
魅力型（Attractive）：有了惊喜，没有也不怪。
无差型（Indifferent）：有无无感。
反向型（Reverse）：做越多越不爽。
这套分类和曲线在 1990s 的质量管理文献中已成经典解释框架。(walden-family.com, faculty.kfupm.edu.sa)

时间效应：魅力型会“贬值”，先是“哇”，后来变“应该有”，再变“缺了要骂”。动态 Kano 与后续研究都强调要定期复测。(EconStor, designsociety.org)

03｜真实案例：看见“非线性”的现场证据

A. 航空公司：资源该花在哪？

一项对商务旅客的研究把 14 项服务属性用 Kano+重要度–满意度 联合评估，结论是：只有 5 项资源配置是到位的，很多钱花在“低优先级”上——典型“你以为有用、乘客其实无感/不线性”。(MDPI)
这类研究也不断复现：航空服务属性对满意/不满意的作用并非对称，要按 Kano 类别区分治理。(PMC)

B. 零售门店：哪些是“必须有”，哪些是“加分项”？

对400+ 门店顾客的调查用 Kano 分类出：“设施好看”“交易零差错”是必须项（缺了显著降满意）；“动线易逛”“服务随叫随到”属魅力/一维项（有则加分，没也不至于暴怒）。(PLOS)

C. 智能手机（Z 世代）：到底什么才是“必须”？

一项在印度浦那对 Z 世代 的研究，把16 个手机属性做 Kano：5 个“必须”、2 个“一维”、6 个“魅力”、2 个“无差”、1 个“反向”；随后用共轭分析得出**“12MP 摄像头、8GB RAM、128GB 存储、6.7 寸屏、5000mAh 电池”**是最偏好的组合——把“必须项”先打满分再谈惊喜。(Allied Business Academies)

D. 酒店（清迈五星）：“防踩雷”先于“放烟花”

对清迈五星酒店住客的 Kano 问卷显示：不同国家旅客对入住/退房、运动设施、升级等项的类别判断不同；研究还直接给出 Timko 指数（见下）用于量化满意/不满意权重。

延伸：Kano 已被用于医院服务、移动阅读老年化界面、移动安全 App 功能等，不同行业都能识别出“必保底 vs 可加分”的清单。(sciencescholar.us, 科学直通车)

04｜怎么“量化”Kano：问卷、判定表、两条指数

4.1 双题法问卷（Functional / Dysfunctional）

每个功能问两遍：“有这个功能你感觉？没有呢？”（喜欢/期望/无所谓/可以接受/不喜欢），用判定表映射到 A/O/M/I/R 五类。这是 1993 年后广泛使用的标准流程。(walden-family.com)

4.2 两个关键系数（Timko CS 指数）

用问卷频数计算两个分数，衡量“拉满意的潜力”和“避免不满的强度”——

满意系数：(A + O) / (A + O + M + I)（越接近 1 越能拉满意）
不满意系数：- (M + O) / (A + O + M + I)（越接近 -1，缺了越翻车）

这套公式常见于 Timko 的客户满意系数及其后续教科书/综述，被行业用来排优先级。(PMC, faculty.kfupm.edu.sa)

05｜为什么好用：把有限资源花在“刚要紧”和“真惊喜”

先修地基：不满意系数最负的一批（多为基本/强绩效）先做，不然整体口碑被“短板”拖垮。航空业/零售的研究都直接指向这点。(MDPI, PLOS)
再拼赛道：同赛道的绩效型是可比的（更快、更准、更省）；
再放烟花：预算留出 10–20% 做魅力项，短期拉口碑与转化；
还要复测：功能会迁移（魅力→绩效→基本），动态 Kano 文献建议按品类节奏复盘。(EconStor, designsociety.org)

06｜10 分钟就能跑一次“迷你 Kano”

准备：列 8–15 个候选功能；保证描述中性（别诱导）。
问卷：对每个功能问两题（有/没有，五级选项）；
判定：用标准判定表映射 A/O/M/I/R；
算分：算 满意/不满意系数；
排序：先做不满意系数更负的一批，再看满意系数更高的“加分项”。这一做法来自 CQM 的实践与后续方法综述。(walden-family.com, faculty.kfupm.edu.sa)
参考教程：一份面向产品经理的操作型指南（含问卷模板与分类表）也总结了实操细节。(Folding Burritos)

07｜常见坑：哪些会把 Kano 做“歪”？

样本单一：不同客群同一功能类别可能不一样（上面的酒店案例就显示出国别差异）。抽样要分层。
只看均分，不看类别：线性满意度分数会稀释“惊喜”与“地雷”。Kano 就是为了解决非线性。(walden-family.com)
分类稳定性：研究评述指出不同判定法（频数最大值/惩罚系数/修正 Kano）对边界项有影响；动静态迁移也需要时间维度的数据。(ResearchGate, EconStor)

08｜“举一反三”：把 Kano 用到别的决策上

医院/政务/校园服务：哪些是**“必须能办成”（基本），哪些是“越快越好”（绩效），哪些是“有就惊喜”**（魅力）。多行业研究已验证可行。(sciencescholar.us)
App/界面适老化：对中老年的 UI 细节，用 Kano 找出“不做就痛”与“做了真香”的边界。(科学直通车)
信息安全 App：把17 个安全功能分门别类，优先做“既降不满又提满意”的那部分。(科学直通车)