Комментарии 5
Как их потом отклассифицировать (смогут ли feature скопировать быстро конкуренты, насколько дёшево или дорого их сделать) — не проблема респондента, он этого не знает и знать не должен.
—
—
—
Модель Kano — дешёвый способ отприоритезировать сотню-другую features
1. Моделей Кано по факту несколько, так уж вышло
2. дешёвый способ — я бы не сказал что дешевый, если подход подразумевает исследование целевой аудитории, то провести его так чтобы самому доверять своим результатам — обычно дорого и трудно
3. сотню-другую features — опять же, для исследования аудитории можно говорить о десятках фичей, но уж точно не о сотне. Найти аудиторию которая станет усердно заполнять опросник из нескольких сотен вопросов, это кажется нереально.
Как их потом отклассифицировать (смогут ли feature скопировать быстро конкуренты, насколько дёшево или дорого их сделать) — не проблема респондента, он этого не знает и знать не должен.
4. Как их потом отклассифицировать не проблема респондента — действительно, подразумевается что респондент выражает свое отношение к фиче (важна она ему, или нет), а классификация — вопрос дальнейшего анализа
5. смогут ли feature скопировать быстро конкуренты, насколько дёшево или дорого их сделать — эти вопросы в большой степени лежат за пределами модели, уж точно нет смысла спрашивать об этом клиентов, тут вы правы
P.S. Спасибо за картинки))
Использовал в нескольких проектах оригинальный вариант и из самых интересных кейсов использования встречал исследование в целях повышения показателей HR (исследование по оценке что важнее сотрудникам). Поддерживаю что с точки зрения приоритизация идей это наиболее быстрый и простой способ приоритизировать несколько (десятков) фич/идей относительно друг друга. Интересно что модель имеет развитие в сторону упрощения, что указано в статье. Не совсем понятно как должна выглядеть в такой вариации матрица ответов. Кстати для интересующихся темой приоритизация и выбора категорий и свойств продуктов рекомендую ещё посмотреть в сторону модели представленной в книге Market Busters: с одной стороны усложнение модели Кано, но с другой позволяет определить позиционирование и как и любая другая модель позволяет сделать альтернативную оценку.
А если и вправду хочется посчитать результаты опроса по японской версии модели — Велком использовать бесплатный калькулятор https://kartashev.me/kano-calculator
Интересно что модель имеет развитие в сторону упрощения, что указано в статье. Не совсем понятно как должна выглядеть в такой вариации матрица ответов.
Не могу сказать совершенно достоверно, но у меня есть большое подозрение
что в калифорнийской модели реальное исследование целевой аудитории часто
заменяется экспертным мнением. Ну, ли часть спектра ответов просто игнорируется, если
исследование все же проводится.
Японская и Калифорнийская модели Кано