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首先感謝各位客官對《別走！沒有想到你是這樣的用戶！——流失用戶預警》的抬舉，在這里發文更多是為了整理這一年來的學習與收獲，一年前的今天，我也在這個平臺接受了很多前輩的指導才能在這條路上走得更好。現在也希望能幫助同樣的朋友，能在這條路上有一些幫助~予人玫瑰，手有余香。

今天和大家分享的是關于產品功能上線和合理定價的問題。記得一個產品姐姐在晨會分享的時候說過一句話受益匪淺“一個產品從出生到長大，要先保證能用，再保證好用。”是的，在產品功能選擇上，什么功能是保證用戶能用的，什么功能是為了讓用戶好用的，每類功能會帶給用戶什么樣的體驗。這個問題一直也是我們在做產品過程中不斷整理和思考的，用戶說什么就做什么，功能豐富且齊全，但最終還是做死了的例子不勝枚舉。那么一個新的功能到底上不上，這個功能/服務如果收費，價格應該是怎樣的。今天就來給大家分享一下關于我之前項目遇到的這些問題和我們的解決辦法。

一、功能到底要不要上——KANO模型

KANO模型大家應該都很熟悉。我不太喜歡把能百度一下的“個人簡介”貼上來湊字。簡單說就是N個功能擺在這里，我們如何判定該功能符合基本型需求、期望型需求還是興奮型需求？KANO模型就可以幫助我們解決這個問題。但是這里有必要說一下，評定一個需求的優先級絕對不是僅僅根據這個就直接判定的。其他吧啦吧啦的問題也是要考慮在其中的。（PS：我常常覺得產品經理是一個瞬間老10歲的崗位）

直接分享我之前的項目，如果有小伙伴不太了解KANO模型是什么，建議大家可以直接百度，我就不在這班門弄斧了。

項目背景：因為臨近一個關鍵節日，我司產品希望能增加功能A、功能B、功能C、功能D、功能E，那么如何判定哪一些功能是可以排在前面，哪些可以稍微排后？我們設置了調研問卷來讓用戶對這5個功能進行評價。具體問卷形式如下圖。

（為保護我司隱私，對具體內容進行隱藏。啊哈哈，我價值觀很正的?。?/p>

這樣一份問卷收到之后呢，你將會得到這樣一個格式的數據。數據已經過處理。

這是一份“如果提供功能A五選項的選擇人數*如果不提供功能A五選項的選擇人數”的交叉表。分別是交叉選擇人數和人數在該選項總人數的占比。

這個圖表怎么用嘞。這下我就必須要找一個解釋圖上來了。請見下圖：

大家看到了這里面AQIRMO之類的標記了。后續的所有指數都是這些類別的求和。比如：所有分布在Q的格子里的值相加，就是Q的總體系數。所有R的格子里的值相加，就是R的總體系數。和我上面一張數據圖一一對應。解釋的夠清楚了昂~

下面解釋一下這些神奇AQIRMO都是什么意思：

• A–魅力屬性
• O–期望屬性（一維屬性）
• M–必備屬性
• I ?–無差異屬性（次要屬性）
• R –反向屬性
• Q–可疑結果

得分最高的屬性就是這個功能的最后屬性歸屬。

最后，增加了這個功能或者沒有這個功能又會對用戶滿意度造成什么影響呢？這就是better-worse系數

• 增加后的滿意系數（better）：（魅力屬性+期望屬性）/(魅力屬性+期望屬性+必備屬性+無差異因素）
• 消除后的不滿意系數（worse）：(期望屬性+必備屬性）/(魅力屬性+期望屬性+必備屬性+無差異因素×（-1）
• 注：系數越接近于1或-1，說明對提供后產生滿意或不提供后產生不滿的影響越大

就醬紫，我們得到了這樣的一些系數。就可以畫一個逼格比較高的象限圖啦。橫坐標worse系數，縱坐標better系數。把四類屬性分布于各個象限中。這個是用SPSS做的散點圖。

綜上所述，我們就確認了功能ABCDE的各個屬性歸類和優先級啦~昂。功能的優先級確定就醬紫結束了。

二、 確定了功能/服務，該如何為其定價

不是每個功能的出現都是為了實現用戶更好的操作而存在的，比如購物車、收藏夾之類的功能。還有一些功能的存在是為了能夠賺錢的！是不是很直接！是不是說到了很多人的心里去！比如說賣東西寄快遞，賣家愿意給你送貨上門，為你提供這個功能雖然是為了用戶體驗更好，說到底還是起碼不賺錢但不虧本的。那么快遞費定價多少合適？（我就是舉個例子，不要告訴我快遞費多少錢是快遞公司說的算）

就我司這次項目中，有一些功能是需要付一些費用的，那么要付多少錢能夠保本，多少錢可以盈利，多少錢用戶就覺得你有病了呢？比起拍腦袋猜，或者設置不同價格用市場來驗證，我更建議在最開始的時候能確定一個價格范圍值。那么用戶接受的價格到底在哪個區間呢？這里就給大家隆重介紹——PSM價格敏感度測試。

還是上面的話，能百度的基本不貼字。簡單說PSM就是幫助你能夠獲取到一個功能或者服務的用戶可接受價格區間，并確定最佳價格。為了保護我司的數據。我來舉個朋友賣水果的定價案例。一盒現切的水果拼盤，定價在多少最合適呢？市場容忍度是多少呢？首先，我們做了用戶調研。問卷結構見下圖。

（不用P圖的感覺真好）這里就是問卷的結構啦。用戶對每一檔價格進行4個選項的評價，價格從最低到最高，最好極值設置的高一點點避免天花板和地板效應。區間取得盡量細一點，這樣后面得到的結果會比較精準。

回收到問卷之后，我們將會得到這樣一份數據，再來一波圖。

這里需要注意的有幾點，因為我腦子對累計求和之類的東西總是繞不清，所以我寫的詳細一點。

我們得到了各類價格區間的“比較便宜、太便宜、有點貴可以忍、太貴了放棄”的頻率值。然后每個選項都計算累計總和，比如：比較便宜右邊，是從下往上的累計總和。為什么是從下至上求和呢？

因為，如果覺得8-10塊都是比較便宜的話，5-1塊錢當然都會覺得便宜啊。同理，如果覺得1-2塊錢都貴的話，3-10塊肯定都是覺得貴啊。

這里就是需要注意的點啦！很便宜和太便宜都是從下往上求和的，而有點貴和太貴了都是從上往下求和的。

求好了和值。計算當前這一行的和值的累計百分比（本行累計和值/累計總和）就闊以啦。舉例：比較便宜列，累計和值=6，百分比=6/20；累計和值=13，百分比=13/20.以此類推。醬紫是不是就有4列百分比了？然后腫么做呢？——畫圖！

數據是我為了演示隨便填的，圖畫的有點丑。好好統計出來的數據應該畫的比較好看。

• P1–比較貴*太便宜曲線交叉點
• P2–太貴*太便宜曲線交叉點
• P3–比較便宜*太貴交叉點
• P4–比較便宜*比較貴交叉點

可接受價格范圍：

P1–P3兩點之間的價格都是用戶可接受價格

低于P1——用戶會認為太便宜而懷疑質量問題，高于P3——用戶會覺得太貴而放棄

可接受價格點：P4——在此點，用戶覺得價位太高的比例和價位太低的比例相等

最優價格點：P2——在此點，用戶覺得價格既不會太貴也不會太便宜

就是這樣的計算之后，我們將會得到最優價格。并且在這樣一個合理的價格范圍里去不斷調試。這相對于直接拍腦袋來說，真的是靠譜多了呢~

本文參考資料：

1. 東京理工大學教授狩野紀昭(Noriaki Kano)和他的同事Fumio Takahashi于1979年10月發表了《質量的保健因素和激勵因素》(Motivator and Hygiene Factor in Quality)
2. 周達，梁英瑜，賀成功.基于KANO模型的顧客需求分析——以校園咖啡吧商品及服務項目篩選為例
3. PSM價格敏感度測試——2006.7.20 （百度文庫）

作者：王蕊 （微信號Xiaolan_psy），同程旅游用戶研究員。1年互聯網用戶研究經驗，曾主導同程旅游多款項目的產品調研與數據分析工作。

本文由 @王蕊 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。