產品優化不靠運氣！狩野模型（Kano Model）教你當決策狠角色
前言
在各類專案中，我們經常會收到來自業主的各式需求。
面對有限的時間與預算，該如何有效辨識並決定優化的優先順序？
又該鎖定哪些項目，才能帶來「顯著的正面影響」並提升用戶滿意度？
這時，狩野分析法（Kano Model）便能派上用場。
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適用情境
業主提出許多需求，但時間/預算有限，難以取捨。
待改進/新增的項目繁多，不知該如何排序。
希望了解哪些功能優化能顯著提升顧客滿意度。
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理論背景
狩野分析法由日本學者狩野紀昭於 1984 年提出，主要用於產品開發與顧客滿意度管理。
狩野教授指出：「單純不斷增加新功能，並不能有效提升客戶滿意度。」
透過有系統的調查與分類，我們可以釐清哪些功能或特性是真正影響滿意度的關鍵，
進而幫助開發團隊作出更有效的資源分配與設計決策。
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狩野分析法的特性
狩野分析以正向與反向提問的方式了解受測者的真實感受，並透過「品質要素分類表」歸納結果。
問題設計範例
- 正向問題：如果「LINE App」保留貼圖服務，你會有什麼感覺？
- 反向問題：如果「LINE App」取消貼圖服務，你會有什麼感覺？
品質要素分類
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品質要素的重要程度(優先度)排序：
基本 (Must-be) > 期望 (One-dimensional) > 魅力 (Attractive) > 無差別 (Indifferent)
注意：在產品設計上，必須優先滿足「基本需求」，其次才是期望項目與加分魅力。
（想想汽車一定要能開動，外型炫不炫是其次。）
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實際應用流程
Step 1 — 問卷設計
每個調查項目必須設計一對正向與反向問題。
範例：
- 正向提問：如果「全家App」提供咖啡寄杯服務，你覺得如何？
- 反向提問：如果「全家App」不提供咖啡寄杯服務，你覺得如何？
回答選項固定為：
- 喜歡
- 應該的
- 沒意見
- 能忍受
- 不喜歡小提醒：問題表達需簡潔清楚，避免誤解導致無效問卷。
Step 2 — 進行調查
進行問卷發放或訪談，並紀錄每位受測者的反應。
（建議使用表格紀錄，方便後續分析。）
- 訪談紀錄表
- 結果分析表
Step 3 — 分析結果
將受測者回答結果依照「品質要素分類表」歸類。
- 品質要素分類表
- 訪談結果(範例)
以「全家App咖啡寄杯服務」調查為例：
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訪談結果分析表(範例)
由上述範例圖表可知：
4 位受測者視為基本需求（Must-be）。
1 位認為是期望要素（One-dimensional）。
2 位認為是魅力要素（Attractive）。
另有 1 位因理解錯誤出現矛盾（Questionable）回答，需進一步確認。
綜合分析後，若大部分用戶將此功能視為「基本」、或「魅力」，
提供與否會影響滿意度的要素類型，即建議優先開發或優化。
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結語
運用狩野分析法，不僅能明確掌握客戶對產品功能的期待，
也能在資源有限的情況下，做出最有影響力的產品優化決策。
