（3）使用 better-worse 系数，如下图所示：better-增加某功能后提升的满意系数：better=（A占比+O占比）/(A占比+O占比+M占比+I占比)，越接近 1，则表示用户满意度提升的效果会越强，满意度上升的越快。worse-不增加某功能用户的不满意系数：worse=-1*（O占比+M占比）/(A占比+O占比+M占比+I占...
因此,根据better-worse系数,对系数绝对分值较高的功能/服务需求应当优先实施。 根据better-worse系数值,将散点图划分为四个象限。 第一象限表示:better系数值高,worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的属性,称之为是期望属性,即表示产品提供此功能,用户满意度会提升,当不提供此功能,用户满意度就会降低,这是...
Better-Worse系数分析 对功能的属性进行归类后,我们要利用Better-Worse系数增加判断影响程度。 Better是增加后的满意系数。其数值通常为正,数值越大,用户满意度会提升越快。 Worse是消除后的不满意系数。其数值通常为负,数值越小,用户满意度会下降越快。 根据better-worse系数...
1）Kano 模型分析结果 2）Better-Worse 矩阵分析图 根据 Better-Worse 系数值（其中 Worse 是取绝对值）将散点图划分为四个象限。1、第一象限（期望特性）表示：better 系数值高，worse 系数绝对值也很高的情况。即表示产品提供此功能，用户满意度会提升，当不提供此功能，用户满意度就会降低，这是质量的竞争性...
worse = -1*(O占比+M占比)/(A占比+O占比+M占比+I占比) 例如:某产品希望优化10项功能,但是不知道哪些是用户需要的。通过KANO调研分析,可以分别算出10项功能的better-worse系数。根据better-worse系数值,将散点图划分为四个象限以确立需求优先级。如下图所示:...
需求优先级的分析方法大致可以分成两大类:一类是根据分析人员的经验主观地对需求进行优先级分类,我们称之为定性的分析方法。一类是根据调查数据,对调查数据进行分析,得出需求的优先级分类,我们称之为定量的分析方法。 定性分析 四象限分析 四象限分析法是很常见的一种定性分析需求优先级的方法。如下图: ...
Better-Worse系数是KANO模型中用于量化用户需求满意度的重要指标,通过计算得出用户的满意度(Better系数)和不满意度(Wo
worse的数值通常为负,表示不提供某功能后,用户的满意度会降低。其负值越大,代表用户满意度降低的效果会越强,满意度下降的越快。 网上查询关于kano模型的说明,基本上并没有讲解这个系数怎么计算与绘图的,这里我们手把手的说一下。 假设我们现在面临有的需求有5个功能点,在没有使用kano模型之前,我们不知道这些需求是...
Better系数越接近1,表示具备该功能,对用户满意度的提升越明显;worse系数越接近-1,表示不具备该功能,对用户满意度的降低越明显。 计算各功能的better系数及worse系数: 2)统计图确定功能分区 以worse系数绝对值为横坐标,better系数为纵坐标,绘制各功能散点图并划分象限。
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