能引起用户的兴奋，从而快速提升用户的满意度。

    兴奋型的需求有一种给人眼前一亮的感觉，是期望需求的升级版本，挖掘表面需求背后隐藏的需求便是指期望需求和兴奋型需求的关系。

    例如，在购买核桃时，打开包装后发现里面还附送了开壳器和湿纸巾，这一需求超出了顾客的预期，给顾客带来了惊喜，从而使顾客满意度急剧上升。

    但如果没有附送开壳器和湿纸巾，顾客也不会因此而对产品感到不满。

    四、无差异型需求

    无差异型需求是指有没有都无所谓的这部分需求，不论提供或者不提供，对用户体验无影响，换言之，即使不做，也不会让客户不满意。

    这部分需求往往是我们要避免的“多余动作”，因为会占用我们宝贵且不可再生的资源。

    以航空公司为乘客提供的没有实用价值的赠品为例，这些赠品对于乘客来说属于无差异型需求。

    无论航空公司是否提供这些赠品，乘客对航空公司的评价都不会因此而改变。

    如果提供了赠品，乘客可能不会特别关注；如果没有提供赠品，乘客也不会感到失望。

    这种需求在产品或服务中往往是我们要避免的“多余动作”，因为会占用我们宝贵且不可再生的资源。

    在产品设计和开发过程中，我们应该尽量识别和避免无差异型需求，将资源集中在更能影响用户体验和满意度的需求上。

    五、反向型需求

    反向型需求是指少数派需求，我们在做需求分析时，需要考虑需求的使用面积，以满足大部分人的需求为首要目的。

    反向需求是无差异需求的升级版本，做了就会产生负面影响，比如在需求评审时讨论某文案内容或参数设定等。

    假设某手机厂商在新推出的手机中加入了一项复杂的手势操作功能，而大部分用户习惯了传统的操作方式，对这项新功能感到困惑和不适应，甚至觉得它影响了正常使用体验，导致用户满意度下降。

    这就是一个反向型需求的例子。

    如果产品有反向型需求，会给产品带来负面影响，如降低用户满意度、影响产品口碑等，甚至可能导致用户流失。

    在产品设计和开发过程中，我们要尽量避免反向型需求，充分考虑用户的实际需求和使用习惯，以提升用户满意度和产品竞争力。

    优点

    科学的量化处理能够对定性的功能进行量化处理，为产品决策提供更精准的数据支持。

    KANO模型能够通过计算 Better-worse系数等指标，科学地评估用户需求的重要性和紧迫性。

    例如，在产品需求分析中，通过对不同需求类型的量化分析，可以确定哪些需求对用户满意度提升的影响效果更大，哪些需求对用户不满意度的影响最大，从而为产品决策提供更精准的数据依据。

    需求优先级排序帮助企业明确需求优先级，集中精力在重要需求上。

    该模型将用户需求分为五类，即基本型需求、期望型需求、兴奋型需求、无差异型需求和反向型需求，帮助企业明确哪些需求是用户最关心的，从而指导团队制定优先顺序，集中精力在那些能够为顾客带来“惊喜”的特性上。

    例如，在产品开发过程中，可以先满足基本型需求，确保产品的可用性；然后逐步满足期望型需求，提高用户满意度；如果有资源，可以进一步开发兴奋型需求，给用户带来惊喜。

    提升用户满意度通过满足不同类型需求，提高客户满意度，增强品牌忠诚度。

    KANO模型关注用户满意度与用户需求的满足程度之间的关系，通过满足用户的期望型需求和兴奋型需求，可以显著提高客户满意度，增强品牌忠诚度。

    例如，在酒店行业中，早于承诺的时间将餐送到客人房间属于期望型需求，当酒店能够满足客人的这一期望时，客人的满意度会显著提高，增加客人再次选择该酒店的可能性。

    而酒店员工看到客人咳嗽，主动送上一杯温开水，属于兴奋型需求，这种需求的满足能够快速提升顾客的满意度，给顾客留下深刻的印象。

    易于理解和操作概念相对简单明了，易于团队成员理解和应用。

    KANO模型的概念相对简单明了，易于团队成员理解和应用。

    同时，其实施周期较短，能够快速为企业提供有价值的用户反馈。

    例如，在产品需求分析中，团队成员可以通过问卷调查的方式收集用户对不同功能的反馈，然后根据 KANO模型的分类标准，将需求进行分类，确定需求的优先级，为产品决策提供参考。

    缺点

    样本选择难度

    样本的选择较难准确界定，因为不同功能对不同的用户群体接受度不一样。

    这可能导致调研结果存在一定的偏差，影响模型