KANO モデル: 概要と仕組み

公開: 2022-09-17

マーケティング戦略、イニシアチブ、およびローンチの基盤は、消費者の行動です。設計と製造を開始する前に、企業のマーケティングチームは、顧客の好みと顧客を惹きつける側面に集中します。

マーケティングと製品のチームが協力して、優先フレームワークと呼ばれるモデルの形で収集されたデータを調べます。組織が採用したいくつかのモデルがあります。 Kanoモデルはその一例です。

Kano モデル、その背景、それを効果的にする特徴、およびこの記事で使用される可能性のある事例を調べてみましょう。

コンテンツインデックス

KANOモデルとは
KANOモデルの仕組み
1. 分析のための属性とユーザーの選択
  1. 機能の選択
  2. 顧客の選択
2. クライアントから最良の情報を得る
  1. 質問を明確にする
  2. 機能を説明する代わりに、それらを実演します。
  3. フレーズと理解に注意を払う。
  4. 機能の重要性について顧客に尋ねます。
  5. アンケートを調べます。
3. 結果を分析する
  1. 離散分析
  2. 連続分析
    1. 回答を採点する

KANOモデルとは？

「カノ」と発音するカノモデルは、製品ロードマップ上の機能が顧客を満足させる可能性に基づいて優先順位を付ける方法です。評価の高い項目をロードマップに追加することが賢明な戦略的動きであるかどうかを評価するために、製品チームはその実装コストと使用コストを比較することがあります。

Kano モデルは、顧客の要求を詳細に把握することができます。顧客テーブルの声を使用して、生成された逐語を翻訳および変更できます。これは、品質機能展開 (QFD) House of Quality の優れた入力になります。

具体的には、モデルには次の 2 つの次元があります。

達成度 (横軸) は、提供者がまったく行っていないものから、提供者がよく行っているものまでさまざまです。
満足度 (縦軸) は、製品またはサービスに対する完全な不満から、製品またはサービスに対する完全な満足までの範囲です。

KANO モデルのしくみ

Kano モデルがどのように機能するかについての基本的な知識が得られたので、多数のユーザーと機能で Kano モデルを利用することの意味を議論する時が来ました。

このセクションは、Kano モデルを使用する実践者と研究者のいくつかのストーリーに基づいており、プロセスの各段階での経験と重要なポイントを共有しています。

分析のための属性とユーザーの選択。
クライアントから最良の情報を入手する。
結果を分析します。

分析のための属性とユーザーの選択

最初に考慮すべきことは、機能とユーザーに関する調査の幅です。

機能の選択

ユーザーに実質的な利益をもたらす機能を選択してください。バックログには、技術的負債の支払い、販売/マーケティング項目、レポートシステム、または設計の更新が含まれる場合があります。カノはこれらをカバーしていません。

製品は優れていますが、外部要因によって顧客の満足度を測ることができます。 Kano を使用して実施された調査は、社内の関係者からの要求に応じないことに対して防御するために数値が必要な場合、チーム、顧客、および自分自身に有害です。

ボランティア参加者を使用している場合は、アンケートの特徴の数を制限してください。これにより、参加と集中力が高まるはずです。

顧客の選択

調査に参加することを選択した消費者 (または見込み客) が属する人口統計学的、論理的なコホート、またはペルソナを考慮する必要があります。そうでない場合、データはおそらく広範囲に分散されます。

あなたのクライアントや見込み客のベースはおそらく一様ではなく、あなたの機能に対する彼らの意見も同じではありません. しかし、それらが属するカテゴリを考慮すれば、研究のノイズを大幅に減らすことができます.

クライアントから最良の情報を得る

カノの調査に貢献するためにあなたが使用した唯一のアプローチは、質問票とその提示方法でした。したがって、このフェーズができる限り成功するようにする必要があります。

質問を明確にする

率直で簡潔な質問をする必要があります。それぞれが 1 つの特性を表す必要があります。機能が複雑な場合は、クエリを分割します。

問い合わせは、製品の機能ではなく、ユーザーの利点に焦点を当てる必要があります。写真を自動的に補正できるとしたら、どう思いますか?

極端な質問の組み合わせは避けてください。機能不全の問題は、機能の問題の逆ではありません。機能が不足しています。

機能を説明する代わりに、それらを実演します。

直接質問するよりも、消費者に機能を示し、それについてどのように感じているかを尋ねるほうがよいでしょう。

書面によるクエリの代わりに、プロトタイプ、インタラクティブなワイヤーフレーム、またはモックアップを提供できます。消費者は、この視覚的で動的な「説明」により、提案されている内容をよりよく理解することができます。

この方法で問い合わせる場合は、詳細なテキストクエリのように、ユーザーが機能のプロトタイプと対話した後に従来の回答を求めます。これにより、混乱することなく調査の要素を覚えておくことができます。

フレーズと理解に注意を払う。

一部の個人は、カノの応答順序に困惑しています。「きっとこうだろう」よりも「ああ好きだ」の方が優しい気がする。

応答は、快楽から不快回避へと順序付けられます。代替単語の選択肢には次のものがあります。

それが好き。
基本的な要件になると思います。
私は公平です。
私はそれが好きではありませんが、私はそれを扱うことができます。
嫌いだし許せない。

これらの代替案がどのように認識されるかに注意し、回答者がアンケートの目的を確実に理解できるようにする必要があります。最良の回答を選択して参加者に伝えることで、結果が改善されるはずです。

機能の重要性について顧客に尋ねます。

複数のチームが、機能/機能不全のペアに続いて追加の質問を追加することを推奨しています. 顧客は、機能がどれほど重要かを尋ねられます。

この情報は、機能を区別し、顧客にとって最も重要なものを判断するのに役立ちます。これにより、主要な特性とマイナーな特性を区別し、それらが消費者の選択にどのように影響するかを知ることができます。

アンケートを調べます。

可能であれば、クライアントに配布する前に、数人のチームメンバーと一緒にアンケートを確認してください。外部からの個人と話すことは、間違いなく内部の不確実性を引き起こすでしょう.

結果を分析する

これで、研究の動機に到達します。データを集計して分析した後、特性を分類して優先順位を付けることができます。次の 2 種類の分析を調べることができます。 –離散と連続。 どちらも、参加者の回答を Kano カテゴリにリンクする数学的概念です。各方法は、必要な洞察の種類によって異なります。

離散分析

Kano の結果を分析する最も簡単な方法は、次のとおりです。

回答者を最もよく表している人口統計学的特性とペルソナ特性に基づいて回答者を並べ替えます。
評価表を使用して、各回答者の回答を分類します。
各カテゴリの特性 (および人口統計) のすべての返信を追加します。
最も一般的な答え (つまり、モード) は、各機能のカテゴリに対するものです。
カテゴリ間で近い結果がある場合は、左端の勝利ルールを使用します: 必須 > パフォーマンス > 美しい > 面白くない。
回答者に特定の機能の重要性を評価するように依頼した場合、その回答を平均する必要があります。

この種の分析は、基本的なレベルの知識を提供します。これは、より徹底したアプローチが不要な多くの状況で役立ちます (たとえば、設計アイデアのテストやロードマップの大まかな草案の作成など)。

連続分析

離散分析にはいくつかの問題がありますが、開始するのに最適な場所であり、結果の一般的な理解を得ることができます。すなわち：

この過程で、私たちは多くの情報を失います。最初のステップは、各回答者の 25 の可能な回答を 6 つのグループのいずれかに割り当てることでした。次に、各レスポンダーからの応答は、特性ごとに 1 つのカテゴリにまとめられます。
データの変動はまったく不明です。より柔らかい応答には、より厳しい応答と同じ重みが与えられます。機能不全の「それを期待する」対「それと一緒に暮らす」態度を持つ魅力的な人を考えてみましょう。

回答を採点する

最初に、各応答の選択肢には、-2 から 4 までの潜在的な満足度の値が与えられます。数値が高いほど、クライアントはより多くの機能を望んでいます。重要度はこれまでと同様に 1 から 9 で評価されます。

機能: -2 (嫌い)、-1 (一緒に暮らす)、0、2 (必須)、4 (好き);

機能不全： -2（好き）、-1（そうでなければならない）、0（中立）、2（一緒に暮らす）、4（嫌い）;

重要度: -1 (重要ではない)、9 (非常に重要)。

機能不全スケールが後方にある場合があります。より高いスコアは、より多くの喜びを反映していませんか? 機能不全の回答では、嫌悪感は、機能の欠如に強く反対することを示します。インクルージョンは満足度を高めます。したがって、それはより高いスコアを受け取ります。

非対称の尺度 (-4 ではなく -2 から始まる) の論理的根拠は、否定的な回答 (Reverse と Questionable) から得られるカテゴリ (Must-be と Performance) が弱いということです。

これらのスコアは、2-D 平面の特性を分類します。この戦略では、評価テーブルは必要ありません。

特性がリバースであることが判明したとします。その場合、常にそれを反対として定義し、機能的スコアと機能不全スコアを交換して、別の Kano カテゴリに分類することができます。または、研究から削除することもできます。

結論

KANO モデルは、製品チーム向けの構造化された優先順位付け方法論です。このフレームワークは、クライアントを喜ばせると思われる機能に優先順位を付けるのに役立ちます。

これらのアプローチは、アイテムが棚のスペースと消費者の注目を奪い合うこの困難な市場で効果を発揮します。製品が開発段階に入る前であっても、kano 品質モデルは、必要な機能、時間枠、およびリソースへの投資を明確にするよう努めています。

KANO モデルのケーススタディでは、限られたリソースとタイミングの制約の下で新製品を発売する方法を示しました。

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