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榮耀標識面試題講解 ：如何分析功能優先性？
編輯導語：由于資源、成本有限，面對眾多功能，開發團隊并不能兼顧所有，此時便需要進行功能排序，在綜合考慮用戶需求、市場環境、企業發展策略等多個方面后，優先開發重要功能。這一問題在面試場景中也十分常見。本文作者便對如何確定功能優先性做了總結和梳理，一起來看一下。
一、面試題
某直播APP規劃上線多個功能（包含短視頻、訂閱主播游戲裝備、直播間跳轉、陪玩大神等）。
如何根據用戶需求，科學地確定功能優先性？
二、分析思路
1. 理解業務場景
日常業務中，由于公司資源、開發人員的時間和精力有限，需求優先性問題十分常見。
一般而言，功能排序需要綜合考慮公司、產品、用戶和社會效應等。
遇到這類分析功能優先性問題，怎么辦呢？
可以根據不同影響因素組合，選擇對應的分析模型。
舉幾個例子，普通二維分析模型（功能的重要性+緊急性）：
WSJF模型（老板+戰略+業績+需求評分+上線所需時間）：
Kano模型（用戶需求與接受度）：
這里的面試題要求根據用戶需求確定優先性，因此選擇使用Kano模型。
2. 理解分析方法
1）模型介紹
Kano法由東京理工大學教授狩野紀昭提出，他以用戶為導向將需求分為5類：魅力型、期望型、必備型、無差異型和反向型。
不同類別需求對應產品品質的不同階段：
因此多數情況下，產品需要先滿足用戶的必備需求，繼而期望需求，最后通過魅力需求超越顧客預期。
那么什么是必備/期望/魅力/無差異/反向功能呢？
① 必備功能
產品理所應當具有的功能。不具備會使用戶體驗受到明顯影響。
② 期望功能
用戶期待APP擁有這一類功能，上線后能提升用戶滿意度；否則用戶會不滿意。
當這一功能（如招聘APP的線上課程）普遍化后，期待功能可能降級為必備功能。
③ 魅力功能
通常是一些新穎/情感化的設計。
微信拍一拍功能即使不上線，也不會影響用戶滿意度；功能上線后引發了用戶的交互熱情。當然隨著時間推移和新鮮感下降，魅力功能可能退化為期待/必備功能。
④ 無差異功能
具備/不具備都不會改變用戶滿意度。
電商平臺的虛擬種果樹游戲火熱后，部分其他行業APP直接復制了這一功能。由于未考慮平臺屬性和用戶需求，結果用戶大多直接略過該板塊。
⑤ 反向功能
反向功能會使用戶滿意度下降。
如惡意誘導的開屏廣告，通過模糊實際的“跳過”按鈕，誘使用戶點擊廣告。對于產品方可能提升了廣告收入，但影響了多數用戶的體驗和滿意度。
2）模型作用
Kano模型能解答面試題，通過將功能分為必備/期望/魅力/無差異/反向，確定功能優先性。
同時模型需要調研用戶，產品部門參與問卷設計和調研，因此可以促進團隊共識；而調研過程有助于用戶發聲。
3）模型步驟
對應模型作用，模型使用需要由團隊共同設置調研問卷，通過調研過程讓用戶表達需求。
隨后統計問卷結果，通過Kano系數將需求歸類為必備/期望/魅力/無差異/反向。
最后將分析結果可視化，獲得結論，評估和調整。
三、具體操作
1. 問卷調研
1）設計問卷
Kano模型需要調研：各功能具備/不具備時，用戶的滿意度情況。
舉個例子：當直播平臺提供了陪玩大神功能時，用戶是喜歡/覺得理應如此/無所謂/勉強接受/不喜歡？當直播平臺不提供短視頻功能時，用戶感受又如何？
問卷題目和選項措辭需要和業務部門確認，同時確定如何向用戶解釋問卷內容。
具體內容包含正向/反向問題+選項。問卷解釋部分為調研人員自用。
2）確定樣本
① 確定渠道
需要在調研過程中解釋內容，且調研樣本不會過大時——優先采用線下問卷調研。
② 樣本數量
為確保問卷結果有統計學意義，樣本量要求≥30。
另外可能存在部分樣本數據不符合要求，需預留容錯，實際調研用戶數保證在35/40以上。
③ 樣本要求
樣本要求需要重點和業務部門溝通。此次調研是針對產品所有目標用戶？或是核心用戶？或是多類型用戶？
- 如果針對所有產品用戶，則隨機從產品用戶中抽樣調查；
- 如果針對核心用戶，則根據核心用戶要求，篩選后再抽樣調查；
- 如果是針對多類型用戶，則需要保證各類型樣本比例。如產品有1/2/3三個數量相近的用戶群，樣本可以分為30（用戶群1樣本）+30（用戶群2樣本）+30（用戶群3樣本）。
3）問卷填寫
問卷設計完畢+確定調研樣本后，邀約用戶填寫問卷，關注用戶填寫過程。
2. 結果統計
為了更全面展示結果，我們增加了部分功能項。統計結果是以下6個功能具備/不具備時，用戶的滿意度數據。
最終問卷結果按照二維形式統計：
舉個例子：陪玩大神功能的統計結果。
下圖中方框中的“16”代表：120個樣本中，有16名用戶喜歡產品提供該功能，且如果產品不提供該功能，他們覺得無所謂。
“13.3%”代表：16名用戶占總用戶數（120）的比例。
統計結果如何和功能類別（必備/期望/魅力/無差異/反向）聯系呢？我們需要用到Kano要素對照表。
給功能的統計數據標上顏色，紅色代表魅力品質，橙色代表期望品質，綠色代表必備品質，藍色代表無差異品質，紫色代表反向品質，灰色是可疑數據。
最后匯總陪玩大神功能的魅力/期望/必備/無差異/反向品質總數。
用同樣的方法，匯總訂閱游戲裝備/直播間跳轉/特權禮物/主播PK/短視頻功能的品質數據。
至此，結果統計工作就完成了。總計一下結果統計的步驟：
3. 可視化
雖然有了統計結果，但我們還未確定各功能的優先級順序。
需要通過better-worse系數（Kano模型的重要部分）確定各功能具備/不具備時用戶的滿意度，并通過可視化圖表輔助呈現結果。
1)? 確定Better-worse系數
Better系數和worse系數分別代表具備/不具備該功能時，用戶的滿意程度。
Better系數越接近1，表示具備該功能，對用戶滿意度的提升越明顯；worse系數越接近-1，表示不具備該功能，對用戶滿意度的降低越明顯。
計算各功能的better系數及worse系數：
2）統計圖確定功能分區
以worse系數絕對值為橫坐標，better系數為縱坐標，繪制各功能散點圖并劃分象限。
- 第一象限為期望功能，包含特權禮物、陪玩大神功能。
- 第二象限為魅力功能，包含直播間跳轉、訂閱游戲裝備。
- 第三現象為無差異功能，包含主播PK。
- 第四象限為必備功能，包含短視頻。
結論：
一般而言，必備功能優先于期望功能優先于魅力功能，無差異功能根據產品情況可以考慮不做。
同一象限內，Better系數越接近1，用戶滿意度的提升越明顯；worse系數越接近-1，用戶滿意度的降低越明顯。因此在魅力功能中，直播間跳轉優先于訂閱游戲裝備；在期望功能中，特權禮物優先于陪玩大神。
- 必備功能通常是用戶的基礎需求，優先滿足；
- 期望功能是用戶比較同類型產品的關注點，在滿足必要需求的基礎上也應盡量滿足；
- 魅力功能較難預測，但能帶來用戶忠誠度。
在實際業務中，功能的定義需要不斷更新。隨著市場和競品發展，期望功能和魅力功能可能演變為必備功能，產品方要挖掘新的用戶期望和驚喜點。
4. 模型調優
1）結合用戶其他信息，豐富結論
Kano的模型信息完全來源于用戶問卷。實際上問卷結果不能完全代表用戶的真實需求，用戶所說不等于用戶內在想法。
因此，以用戶需求為導向確定優先性時，可以將Kano分析結果與產品用戶畫像結合分析，確定最終結論。
（用戶畫像包含目標用戶的基本信息、使用場景、痛點和關鍵區分點。這些內容有助于確定用戶的內在訴求。）
2）日常數據的Kano建模
前面我們也提到，對功能的定義需要不斷更新。
同時，問卷的覆蓋面是有限的，而大量的問卷調查需要消耗較多人力。因此，運用python等軟件進行日常數據建模，有助于長線分析。
本篇我們主要介紹Kano模型的日常使用，不繼續展開建模分析。
四、結論
回歸前面的面試題，如何根據用戶需求，科學地確定功能優先性？
本篇內容，我們通過Kano模型四部曲（問卷調研-結果統計-可視化-調優），確定了各功能屬性和優先性：必備>期望>魅力>無差異功能（反向功能是產品需要避免的）。
同時為了結論更客觀，Kano分析結論可以與用戶畫像信息比對分析，綜合確定用戶內在需求；為了長線考慮，可以逐步建立Kano數據模型，后續通過評論數據直接判斷功能類別和優先級。
本文由 @猴子 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
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