Модель Кано: сортировка запросов по реакции клиентов

Модель Кано сортирует функции по тому, как клиенты реагируют на их наличие и на их отсутствие, а не по числу людей, которые о них просили. Её предложил Норияки Кано в 1984 году, и она относит каждую функцию к одной из пяти групп: обязательные (must-be), линейные (performance), привлекательные (восхищающие), безразличные и обратные. Для команды с кучей запросов на функции полезно вот что: модель объясняет, почему запрос с десятками голосов может ничего не добавить к удовлетворённости, а запрос, за который никто не голосовал, способен изменить то, как люди говорят о продукте.

Какие бывают категории модели Кано?

Обязательные функции — те, которые клиенты считают самим собой разумеющимся. Их никто не хвалит, а когда они ломаются, замечают все. Линейные функции — те, где больше значит лучше по прямой, например более быстрые отчёты или более высокие лимиты. Привлекательные функции неожиданны, поэтому их отсутствие ничего не стоит, а присутствие вызывает настоящий энтузиазм. Безразличные функции ничего не двигают ни в одну сторону, а обратные делают часть клиентов счастливее, когда их убирают.

Категория — это свойство функции для определённой группы клиентов в определённый момент времени, поэтому одна и та же функция может попадать в разные группы у разных сегментов.

Как провести опрос по модели Кано?

По каждой функции задаются два вопроса. Функциональный вопрос: что клиент почувствует, если в продукте эта функция есть. Дисфункциональный: что он почувствует, если её нет. У обоих одни и те же пять вариантов ответа: мне нравится, я этого ожидаю, мне всё равно, я могу с этим смириться, мне это не нравится.

Объедините два ответа по стандартной оценочной таблице, чтобы классифицировать мнение каждого респондента о каждой функции:

M — обязательная, O — линейная (одномерная), A — привлекательная, I — безразличная, R — обратная, а Q — сомнительный ответ, который противоречит сам себе. Подсчитайте буквы по респондентам для каждой функции и возьмите самую частую как её категорию. Если две категории близки, указывайте обе: разброс 40/38 говорит о том, что сегмент разделился, а не о том, что один ответ победил.

Какие запросы на функции стоит включать в опрос по модели Кано?

Только те, которые вы действительно рассмотрели бы к разработке и не можете ранжировать на глаз. От пяти до пятнадцати функций — рабочая длина опроса, и каждой нужно описание в одно предложение, которое клиент способен представить без макета. Берите кандидатов из отслеживаемого бэклога после группировки дубликатов: десять запросов об одном и том же должны попасть в опрос как одна функция. Шаг группировки описан в статье отслеживание запросов на функции.

Не включайте исправления ошибок и всё, что уже обещано по договору. Опрос не подскажет, нужно ли чинить падение.

Кого опрашивать?

Людей, которые уже пользуются продуктом, разбитых по важным для вас сегментам. Опрос, разосланный по всей базе, обычно даёт среднее по нескольким разным группам, а среднее скрывает вывод. Бесплатные и платящие пользователи, новые и давние аккаунты, небольшие и крупные команды часто относят одну и ту же функцию к разным категориям. Храните результаты каждого сегмента отдельно и решайте, для какого сегмента делается следующий релиз.

В качестве стартовой аудитории возьмите тех, кто писал запросы, и добавьте случайную выборку активных пользователей, чтобы опрос не состоял только из самого громкого меньшинства. Как сформулировать и разослать просьбу, описано в статье как попросить обратную связь у клиентов.

Как превратить результаты Кано в порядок приоритетов?

Стройте в таком порядке: сначала пробелы в обязательных функциях, затем линейные функции, по которым вы отстаёте от альтернатив, с которыми вас сравнивают клиенты, затем одна-две привлекательные функции на релиз, а безразличные и обратные — в последнюю очередь или никогда. Порядок следует из того, что каждая категория делает с удовлетворённостью. Закрытый пробел в обязательной функции убирает причину уйти, работа над линейными функциями стабильно повышает удовлетворённость, а привлекательная функция — источник отличия от конкурентов.

Кано говорит, какого рода ценность несёт функция, но не говорит, сколько она стоит. Прежде чем вносить функцию в план, сопоставьте категорию с оценкой трудозатрат. Со стоимостью справляется метод оценки вроде RICE, и вместе они работают хорошо: Кано формирует короткий список, а RICE его упорядочивает. Более широкое решение разобрано в статье как приоритизировать запросы на функции.

Переходят ли функции между категориями со временем?

Да, и это самое полезное, что нужно помнить о модели. Привлекательные функции со временем дрейфуют к линейным, а затем к обязательным, по мере того как конкуренты их копируют, а клиенты привыкают. Двухфакторная аутентификация когда-то была приятным сюрпризом, а теперь это ожидание для бизнес-софта. Результат опроса — это снимок, поэтому повторяйте его для любой категории, на которую вы делаете ставку, через год или когда конкурент выпускает что-то близкое.

Сообщайте клиентам, когда выпускаете восхищающую функцию. Привлекательная функция радует только тех, кто о ней узнал, поэтому анонс — часть самой функции. Замыканию этой петли посвящена статья как написать анонс новой функции.

Каковы ограничения модели Кано?

Она измеряет заявленные чувства, а не поведение, поэтому может завышать то, чего люди хотят на словах. Ей нужно достаточно респондентов в каждом сегменте, чтобы увидеть закономерность, и несколько десятков часто оказываются практическим минимумом. Она также оценивает функции по одной и ничего не говорит об их взаимодействии. Относитесь к результату как к сильному аргументу для разговора о roadmap и кладите его рядом с данными об использовании и выручкой. О том, как превратить ранжированный список в план, читайте в статье как составить product roadmap.

FAQ

Что такое модель Кано простыми словами? Это метод, который сортирует функции по группам в зависимости от того, что чувствуют клиенты, когда функция есть и когда её нет. Группы такие: обязательные, линейные, привлекательные, безразличные и обратные, и каждая указывает на свой приоритет в разработке.

Сколько людей нужно для опроса по модели Кано? Фиксированного числа нет, но каждому сегменту, который вы хотите читать отдельно, нужно достаточно ответов, чтобы проявилась явно преобладающая категория. Несколько десятков на сегмент — обычный практический минимум, а разбросанный результат при меньшем числе ответов следует считать нерешённым.

Модель Кано лучше, чем RICE? Они отвечают на разные вопросы. Кано классифицирует тип ценности, которую функция даёт клиентам, а RICE ранжирует работу по охвату, влиянию, уверенности и усилию. Многие команды используют Кано для короткого списка, а метод оценки — для его упорядочивания.

Как часто нужно повторять анализ по модели Кано? Раз в год для стабильных продуктов и раньше, если конкурент выпустил похожую функцию. Восхищающие функции со временем превращаются в ожидания, поэтому старый результат может указать на функцию, которая уже ничем не выделяет продукт.

Технические утверждения в этой статье не проходили независимую проверку. Если здесь что-то не так, сообщите нам, и мы исправим.

По теме на changeloop: Документация для разработчиков, Сравнение инструментов changelog