的准确性。

    例如，在对一款新的社交媒体软件进行 KANO模型调研时，不同年龄、职业、兴趣爱好的用户对软件的功能需求差异较大。

    如果样本选择不能准确涵盖这些不同的用户群体，那么调研结果可能无法全面反映软件的真实需求情况，从而影响后续的产品决策和优化方向。

    用户主观性影响

    结果可能受到用户主观性和理解差异的影响，以及外部因素干扰。

    KANO模型完全由用户自行填写，用户的反馈可能受到个人情绪、期望等外部因素的影响，导致调研结果与实际需求存在一定的差距。

    比如，用户在填写问卷时可能因为当天心情好而对某些功能给予过高的评价，或者因为对某个品牌有特殊的偏好而影响对该品牌产品功能的判断。

    此外，用户对问题的理解也可能存在差异，不同的用户可能对同一问题有不同的理解和解读，从而影响调研结果的准确性。

    调研过程繁琐

    标准化问卷可能让用户感到乏味冗长，影响调研参与度和质量。

    KANO模型通常需要通过标准化问卷进行调研，当调查涉及的功能数量较多时，调查可能会变得相当令人疲惫。

    例如，一份关于智能手机功能需求的 KANO问卷，如果包含了数十个不同的功能选项，用户在填写过程中可能会感到厌烦，从而随意填写或者中途放弃，这样就会降低调研的参与度和质量。

    需求变化的挑战

    在预测未来需求方面存在局限性，需要持续关注市场动态。

    由于市场环境和技术的不断变化，用户需求也可能随之发生变化。

    然而，KANO模型在预测未来需求方面存在一定的局限性。

    比如，随着人工智能技术的快速发展，用户对智能手机的智能化需求可能会迅速增加，但 KANO模型可能无法及时准确地预测到这种变化。

    因此，企业需要持续关注市场动态和用户需求变化，以便及时调整产品策略。

    案例分析

    以美团点餐为例，多个小功能体现了“期待型”和“魅力型”特质，提升了用户体验。

    美团点餐中的好友拼单功能，发起人在商户详情页选择“好友拼单”，向微信好友/群发送拼单邀请链接，拼单人接受邀请后在微信外链中点餐，所有参与者选择的菜品由发起人统一提交、结算和支付。

    该功能在集体聚餐场景下，满足了便捷和社交的需求，可以快速收集所有人的点单需求，同时在拼单时可以了解其他人的饮食偏好，激发人们展开讨论交流；

    在个人点餐场景下，满足了省钱的需求，多人一起点餐分摊运费、凑满减。

    然而，个人点餐场景下拼单存在问题，如发起人需要负责提交订单到领外卖全过程，还需要为其他人代付，增加了个人拼单成本；

    参与人不能控制发起人是否或何时提交订单，比较被动，降低参与人拼单意愿；

    发起人点单后若退出拼单界面则不保留点单内容，需要等待其他人点单，导致发起人无法采用单独点单和好友拼单并行。

    针对这些问题，提出改进建议：发起人可自由设置拼单时间限制，如 15分钟内无人拼单，则可取消拼单，拼单链接失效。

    这样既控制了发起人的时间成本，也保证了参与人的下单效率，提高了拼单的成功率。

    美团点餐中的满减神器功能，当用户选餐后，点餐金额没有达到起送和满减门槛，会出现去凑单的按钮，推荐的菜品为店中的小菜、加料、饮品，价格从低到高。

    此外，美团外卖进入点餐详情页，有满减神器按钮，以套餐搭配的形式呈现，会显示热销菜品搭配和已点菜品搭配，并提供用餐人数建议。

    满减神器与凑单功能在档位解释上有所不同，外卖档位分为起送档、引客档、凑单档和拼单档，菜品价格与档位紧密联系。

    满减神器扩展了推荐菜品、用餐人数和档位，目的是提高客单价、促进多人点单，配合好友拼单功能，有利于实现外卖的社交属性。

    但满减神器只适用于美食，不能选择其他品类，需要考虑用户的需求和适用的场景。

    这些带有“期待型”和“魅力型”特质的小功能，贯穿了“用户点外卖场景”的整个「体验地图」，从而让整个 App在无形中更好用。

    虽然在“有用性”上美团 App和其他竞品没有同质性的区别，但“好用性”的特质让美团 App和其他产品形成了区分，提高了用户满意度，增强了企业竞争力。

    产品需求分析通过 KANO模型对产品功能进行分类和评估优先级，确定哪些功能需要更新。

    在产品需求分析中，KANO模型能够有效地对产品功能进行分类，帮助企业确定哪些功能需要更新。