Модель Kano
Тема дорожной карты · Business Analysis
Модель Kano (Noriaki Kano, 1984) классифицирует фичи по реакции пользователя: Must-be (ожидаемое — отсутствие фрустрирует, присутствие не радует), One-dimensional (больше = лучше, удовлетворённость линейна вложениям), Delighters (неожиданная радость — отсутствие не фрустрирует, присутствие восхищает). Delighters становятся Must-be со временем — вчерашнее восхищение становится table stakes завтра.
Как это работает
Опросите пользователей парными вопросами: 'как бы вы себя чувствовали, если бы фича X была?' и 'как бы вы себя чувствовали, если бы фичи X не было?'. Шкала: нравится / ожидаю / нейтрально / могу жить / не нравится. Классифицируйте по паре ответов: Must-be (нейтрально если есть, не нравится если нет), Delighter (нравится если есть, нейтрально если нет), One-dimensional (нравится если есть, не нравится если нет). Запускайте на 20-50 пользователях; результаты информируют продуктовую стратегию больше, чем тактический roadmap.
Когда применять
Kano наиболее полезна для (а) стратегического позиционирования продукта — какие фичи дифференцируют нас vs табл-stakes, (б) конкурентного анализа — какие delighters не хватают конкурентам, (в) оценки зрелости — инвестируем ли мы ещё в delighters или просто подпираем Must-be. Менее полезна для приоритизации на уровне спринта; RICE или MoSCoW лучше подходят на этом масштабе.
Типичные ошибки
(1) Delighter decay — фичи, восхищавшие пользователей 2 года назад, теперь Must-be (например, бесплатная доставка перешла из delighter в expected в e-commerce). Перезапускайте Kano ежегодно. (2) Опрос не тех пользователей — power users имеют другую реакцию, чем casual. Сегментируйте опросы. (3) Kano как замена приоритизации — Kano информирует приоритизацию, не заменяет; вам всё равно нужно решить, что строить сейчас.