KANOモデル：What is it & How it Works

マーケティング戦略、施策、立ち上げの基礎となるのは消費者行動です。企業のマーケティングチームは、設計や製造に入る前に、顧客の好みや魅力的な点を集中的に調べます。

今回は、狩野モデルについて、その背景、効果的な特徴、活用事例を検証してみましょう。

コンテンツインデックス

KANOモデルとは？
KANOモデルの仕組みは？
結論

マーケティングとプロダクトの両チームは、集めたデータをプライオリティフレームワークと呼ばれるモデルの形で検討します。組織が採用しているモデルにはいくつかあります。加納モデルもその一つです。

KANOモデルとは？

カノモデル（Kano Model）とは、製品ロードマップの中で、お客様に喜んでいただける可能性の高い機能に優先順位をつける手法のことである。評価の高い項目をロードマップに追加することが賢明な戦略的行動であるかどうかを評価するために、製品チームはその実装コストと使用コストを比較することができます。

加納モデルは、顧客の要望を詳細に把握することができるかもしれない。顧客の声は、生成された逐語表を翻訳し、修正するために使用することができ、これは品質機能展開（QFD）ハウスオブクオリティの優れたインプットとなる。

具体的には、このモデルには2つの次元があります：

達成度（横軸）は、提供者が全くやっていないものから、提供者がしっかり実行しているものまで様々です。
満足度（縦軸）は、製品・サービスに全く満足していない状態から、製品・サービスに完全に満足している状態まであります。

KANOモデルの仕組みは？

数多くのユーザーや機能を持つKanoモデルの仕組みについて基礎知識を得た今、それを活用することの意味を議論するときが来たのです。

このセクションでは、Kanoモデルを使用している実務家や研究者が、プロセスの各段階での経験や重要な収穫を共有したいくつかのエピソードに基づいています：

分析対象の属性やユーザーを選択する；
クライアントから最適な情報を得ること；
成果を分析する。

分析対象となる属性やユーザーを選択する

まず考えるべきは、機能やユーザーなど、調査の幅の広さです。

機能の選択

ユーザーにとって実質的なメリットがある機能を選ぶ。バックログは、技術的負債の支払い、セールス/マーケティング項目、レポートシステム、デザインの刷新などで構成されます。加納はこれらをカバーしていない。

製品の方が大きいのですが、外的要因でお客様の満足度を測ることができます。社内のステークホルダーからの要求に従わないことを防御するための数字が必要な場合、Kanoを使って行った研究は、チーム、顧客、そして自分自身にとって不利益なものとなります。

ボランティア参加者を利用する場合は、アンケートの特性数を制限してください。これにより、参加率や集中力が高まるはずです。

お客様の選定

アンケートに参加する消費者（または見込み客）が属する、何らかのデモグラフィック、論理的コホート、またはペルソナを検討する必要があります。そうでなければ、あなたのデータはおそらく広く分散してしまうでしょう。

あなたの顧客や見込み客は、おそらく一様ではなく、あなたの機能に対する彼らの意見も同じでしょう。しかし、それらが属するカテゴリーを考慮すれば、研究のノイズを大幅に減らすことができるかもしれません。

お客様から最適な情報を入手する

加納研究に貢献するための唯一のアプローチが、アンケートとその発表方法だったのですね。そのため、この段階をできるだけ成功させるようにする必要があります。

質問を明確にする

ストレートで簡潔な質問をするのがよいでしょう。それぞれ1つの特性を表すようにします。機能が複雑な場合は、クエリを分解してください。

お問い合わせは、製品の性能ではなく、ユーザーの利点を中心にお願いします。写真を自動的に補正できるとしたら、どのように感じますか？

極端な質問の組み合わせは避ける。機能不全の質問は、機能的な質問の裏返しではなく、機能性を欠いているのです。

機能を説明するのではなく、実演する。

直接質問するよりも、消費者に機能を見せて、どう感じるか聞く方がいい。

書面による問い合わせの代わりに、プロトタイプ、インタラクティブなワイヤーフレーム、またはモックアップを提供することもできます。消費者は、この視覚的でダイナミックな “説明 “によって、何を示唆しているのかをよりよく理解することができます。

この方法で問い合わせる場合は、詳細なテキストクエリのように、ユーザーが機能プロトタイプと対話した後に、従来の回答を求めるようにします。そうすることで、アンケートの要素を混乱させることなく覚えてもらうことができます。

フレーズや理解度に注意する。

加納の回答命令に戸惑う個人もいる。 “そうでなければならない “よりも、”そうであることが好きだ “のほうが優しい気がします。

反応は、快楽から不快回避の順に並んでいます。代替語の選択肢としては、以下のようなものがあります：

そういうのが好きなんです。
基本的な要件になると予想しています。
私は不偏不党です。
好きではないけど、対応できる。
嫌いで許せません。

これらの選択肢がどのように受け取られるかに注意し、回答者がアンケートの目的を把握できるようにする必要があります。最適な回答を選択し、参加者に伝えることで、成果を向上させることができるはずです。

その機能の意義について、お客様にお聞きします。

複数のチームから、機能的／機能不全的なペアの後に追加の質問を追加することが推奨されています。お客様には、その機能がどの程度重要なものなのかを聞いています。

この情報は、機能の差別化、お客様にとって最も重要な機能の判断に役立ちます。一次特性と二次特性を区別し、それらが消費者の選択にどのような影響を与えるかを理解することができます。

アンケートを調べる。

可能であれば、クライアントに配布する前に、チームメンバー数名でアンケートを確認する。外から来た人と話すと、内心不安はあるにせよ、間違いないでしょう。

成果を分析する

これで、研究の動機にたどり着きました。データを集計・分析した後、特徴を分類し、優先順位をつけてもよい。以下の2種類の分析方法を模索することができます。 離散的であり連続的である。 どちらも参加者の回答を加納のカテゴリーに結びつける数学的な概念である。それぞれの方法は、あなたが望む洞察力の種類に依存します。

離散解析

加納の結果を分析する上で、最もわかりやすいアプローチです：

回答者を最もよく表すデモグラフィックやペルソナの特徴に基づいて、回答者を分類します。
評価表を用いて、各回答者の回答を分類する。
各カテゴリーの特性（およびデモグラフィック）の返信をすべて追加する。
最も多い回答（＝モード）は、各機能のカテゴリーに対応したものとなります。
カテゴリー間で結果が近い場合は、一番左の勝利ルールを使用する：必需品> パフォーマンス> 美しい> 面白くない。
ある機能の重要性を評価するよう回答者に求めた場合、その回答は平均化した方がよいでしょう。

このような分析により、基礎的な知識を得ることができます。より徹底したアプローチが不要な多くの場面で役立ちます（例えば、デザインのアイデアをテストしたり、ロードマップのラフを作ったりする場合など）。

継続的な分析

離散分析にはいくつかの問題がありますが、スタート地点としては素晴らしいもので、結果の概要を理解することができます。ナマで：

この過程で、私たちは多くの情報を失ってしまうのです。まず、各回答者の25の可能な回答を、6つのグループのいずれかに割り当てる作業を行いました。そして、各回答者からの回答を統合して、各特徴の1つのカテゴリーとします。
データのばらつきはまったくわからない。ソフトな回答もタフな回答も同じ重みで評価される。機能不全に陥った「期待する」vs「耐える」姿勢を持つ魅力的な人を考えてみましょう。