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占比)，越接近 -1，则表示对用户不满意度的影响最大，满意度降低的影响效果越强，下降的越快。根据以上灰字中的better、worse 的公式，新建计算字段「better」「worse绝对值」，如下图所示：（4）选择「散点图」，...
Better-Worse 系数的计算：(1)增加后的满意系数(Better 系数)=(A+O)/(A+O+M+I)，Better 的数值通常为正，正值越大 / 越接近 1，也就是 100%，则表示用户满意度提升的效果会越强，满意度上升的越快。(2)消除后的不满意系数(Worse 系数) =- (O+M)/(A+O+M+I)，Worse 的数值通常为负，其负值越...
3.1 Better-Worse系数计算 这里我们引入Better-Worse系数,先看一下Better-Worse系数的计算公式: Better/SI=(TA+TO)/ (TA+TO+TM+TI) Worse/DSI=-1 *(TO+TM)/ (TA+TO+TM+TI) Better系数表示用户的满意度。Better系数越高,表示当具备此类需求时,用户选择“我很喜欢”的比例越大,此类需求越能提升用户的满意...
Batter-Worse系数,本质上是计算2个坐标值,将相关的结果对应的象限,即可得出该功能属于哪一属性需求(一个功能只计算一个)其实是从数据上解释了kano模型不同类型需求具备程度,对于用户满意度的影响程度。 需求优先级排序,从上述的结果中,我们得出: 功能1:属于必备型; 功能2、4:输出期望型; 功能5:属于魅力型; 功能...
为拟合出每个属性的函数,这里引入better-worse系数,better系数代表需求属性被实现后用户的满意情况;worse系数代表需求属性未被实现用户的不满意情况。这个系数计算公式的含义为:当需求属性被实现后,不管是魅力属性还是期望属性,都将对满意度造成正面影响;当需求属性未被实现,期望属性和基本属性都将对满意度造成负面影响。
可看出该项功能属于无差异型需求。即说明有没有这个功能,用户都不怎么在意。 如果您只判断这一个需求,那么进行到这一步就可以到此为止了。如果涉及到多个需求的排序分级,你还需进行计算 better-worse系数。 3.2 Better-worse系数 表示某功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。
可看出该项功能属于无差异型需求。即说明有没有这个功能,用户都不怎么在意。 如果您只判断这一个需求,那么进行到这一步就可以到此为止了。如果涉及到多个需求的排序分级,你还需进行计算 better-worse系数。 3.2 Better-worse系数 表示某功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。
Kano除了对于需求属性的分划,还可以通过计算Better-Worse系数,表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。 什么是better-worse系数? Better,可以被解读为满意指数,其数值通常为正,代表如果提供某种功能属性的话,用户满意度会提升;正值越大/越接近1,表示对用户满意上的影响越大,用户满意度提升的影响效果越强,...
better-worse系数 Better系数=(期望数+魅力数)/(期望数+魅力数+必备数+无差异数) Worse系数= -1*(期望数+必备数)/(期望数+魅力数+必备数+无差异数) better的数值通常为正,代表如果提供某种功能属性的话,用户满意度会提升;正值越大/越接近1,表示对用户满意上的影响越大,用户满意度提升的影响效果越强,上升...