Привет, Хабр! Меня зовут Тигран Басеян и я — руководитель МТС ЛИНК Доски, развиваю российскую методологию управления ИТ в организациях РИТМ, преподаватель ВШЭ и автор телеграм-канала Black Product Owner (Чёрный продакт), где рассказываю о продакстве, менеджменте и стартапах. В индустрии уже больше 15 лет. Руководил различными технологическими командами и продуктами, в том числе высоконагруженными.
И раньше я никогда правильно не использовал модель Кано. Это метод, который появился в Японии в 1980-х годах и используется для измерения эмоциональной реакции клиентов на отдельные функции.
Если бы в 2017 году, когда я работал над платформенным продуктом, я применил модель Кано грамотно, проект мог бы обойтись без лишних затрат времени и нервов. Но тогда мне казалось, что Кано — это какая-то скучная теория для учебников по менеджменту.
Спойлер: это не так. Модель Кано — один из самых мощных инструментов для управления ожиданиями пользователей и для приоритизации фич. Главное — уметь ей пользоваться на практике, а не просто пересказывать графики из Википедии.
В этой статье я разложу всё по полочкам: какие бывают категории фич, почему пользователи однажды перестают радоваться вашим «фишкам» и как построить опрос, чтобы Кано действительно заработала в ваших продуктах. Без воды — только факты, кейсы и практические советы.
Что такое модель Кано и из чего она состоит
Прежде чем говорить о том, как проводить исследование по модели Кано, важно разобраться в том, какие гипотезы лежат в её основе. Нориаки Кано выдвинул идею, что на функции продукта пользователи могут реагировать по-разному — от раздражения или неприязни до искреннего восторга. В отличие от многих коллег в 1984 году, он предположил, что лояльность клиентов напрямую связана с «эмоциональным профилем» восприятия функций продукта. Иными словами, именно удачная комбинация базовых ожиданий и неожиданных приятных сюрпризов способна вызывать у пользователей восторг и формировать приверженность продукту.
Чтобы подтвердить свою теорию, Кано провёл масштабное исследование, опросив 900 человек. Его цель была доказать, что разные типы эмоциональных реакций действительно существуют и могут быть чётко измерены.
Кано визуализировал пять эмоциональных реакций в виде кривых на графике, где ось Y — это эмоциональная реакция, а ось X — уровень сложности признака. Интенсивность эмоциональной реакции зависит от того, насколько полно представлена и сложна эта особенность.
Но я не хочу превращать этот пост в очередное пересказывание термина из википедии — будем говорить про факты.
Начнём с базовой схемы — ищите на картинке выше цифры, они соответствуют блокам ниже.
Оси удовлетворенности и функциональности (1). В модели всё вертится вокруг этих понятий.
В рамках шкалы удовлетворенности (3), снизу вверх идём от очень плохо, просто плохо, жить можно, до доволен и круто. То есть, какие-то фичи в нас вызывают реакцию жить можно, а какие-то — восторг
Похоже выглядит работа с функциональной шкалой (2) — на ней размечаются слева-направо следующие статусы: нет, что-то, база, хорошо, сказка. То есть чем больше/сложнее функционал, тем правее маркер.
Performance (4)
Базово мы реализовали X фичу и получили Y удовлетворения пользователей, это должно выражаться формулой Y = f(X). Такие функции являются линейными для нашего продукта.
Примеры: место на гугл драйве, скорость подключения к wifi, время работы от батареи на Mac. Чем больше измерение, тем пользователь удовлетворённее.
Помните, что чем правее расположена функция, тем больших инвестиций потребует её реализация. В то же время другие функции продукта просто ожидаются клиентами. Если у продукта их нет, он будет считаться неполным или плохим. Этот тип функций обычно называется обязательными или базовыми ожиданиями от продукта. Условно говоря, не важно насколько крутой дисплей на телефоне, если он не умеет звонить, то всё.
Обратите внимание, как ведёт себя кривая удовлетворения. Даже самые незначительные инвестиции вносят большой вклад в повышение удовлетворения. При этом, данная кривая никогда не перейдёт уровень «Жить можно», для Must-be функций предел – это асимптота Y=0. Поэтому вложились в базу, и большего не нужно.
Attractive (5) — неожиданные функции, которые при представлении вызывают положительную реакцию. Их обычно называют привлекающими, возбуждающими или восхищающими. На них могут быть реакции от умеренной привлекательности до абсолютного восторга — всё это отношение к удовлетворенности от сервиса.
Например, сейчас я использую Bookmate как читалку и совершенно не ожидал фичу перехода из аудио в текст и обратно. Эта фича создает вау-эффект. При этом базовая функция чтения тоже реализована — её априори ожидают от подобных продуктов, это база.
Просто помните, что наш мозг не должен взрываться, чтобы что-то попало в эту категорию. Это может быть что угодно, что заставит вас воскликнуть: «Эй, это круто!». Обратите внимание на функцию, даже незначительные работы над этим типом функций добавит к продукту много удовлетворенности.
Indifferent (6) — есть функции, к которым мы чувствуем безразличие. Это означет, что их наличие (или отсутствие) не играет роли в нашей реакции на продукт. Эти функции попадают в середину измерения удовлетворенности (где горизонтальная ось пересекает её). Это означает, что неважно, сколько усилий мы вкладываем в них, пользователям все равно. Это ещё один способ показать, что действительно следует избегать работы над ними, потому что они, по сути, являются поглотителями денег и не приносят реального эффекта.
Итого, система предоставляет графическую интерпретацию положения фичи в размерности удовлетворенности и функциональности.
Возникает вопрос: а как этой моделью пользоваться?
Как использовать модель Кано на практике
Разберём, как работает модель Кано на определение функций и как с её помощью приложить желания пользователей к развитию продукта.
Теперь, когда у нас есть полная картина всех категорий признаков Кано, важно принять во внимание фундаментальный факт: они не статичны, а меняются со временем.
То, что нравится клиентам в функциях сейчас — совершенно точно не то, что им будет нравится в будущем. То, что привлекает пользователей сейчас, через некоторое время может стать обязательным для продукта на рынке.
Например, в 2019 году быстрая доставка товаров была скорее приятным дополнением к магазину, сейчас же, если нет доставки хотя бы за час – мы негодуем.
Как измерять восприятие пользователей? Для построения понимания продукта можно использовать опросник Кано.
По каждой функции у нас есть всего два вопроса:
что пользователи почувствуют, если у них появится эта функция?
что пользователи чувствовали бы, если бы у них не было этой функции?
Первый вопрос — для определения функциональности, а второй для понимания отношения к отсутствующим функциям ( ещё их называют позитивными или негативными по Яну Марману.
Важно понимать, что каждый вопрос имеет всего 5 вариантов ответа:
• Мне это нравится
• Я ожидаю этого
• Я нейтрален
• Я могу это терпеть.
• Мне это не нравится
При формировании вариантов следует учесть нюансы, но мы их рассмотрим позднее.
Проведя этот опрос среди пользователей как платной так и бесплатной версии продукта, можем классифицировать каждую функцию.
Одной из замечательных особенностей модели Кано является то, что она учитывает как наличие, так и отсутствие некоторых функций. Это помогает нам понять, а что вообще нужно нашим пользователям.
Для этого используем декомпозицию в таблице оценок. Давайте разберёмся в таблице:
P-функция. Если фича попадает в функциональном ответе в категорию «Нравится», а в Дисфункциональном — в «Не нравится», то это P-функция (смотри таблицу). Это те, которые клиенты любят иметь и не любят не иметь . Эта экстремальная реакция транслирует линейное отношение «больше — лучше» между этими двумя измерениями.
M-функция. Если фича в функциональном ответе в категорию «Ожидаю/ Не важно/ Можно жить», а в Дисфункциональном - в «Не нравится», то это M-функция. Обязательные функции — это оставшиеся случаи, когда клиенту не нравится их отсутствие . Клиенты переходят от терпения к ожиданию наличия функции.
A-функция. Когда ответы «Нравится», но этого нет, то в таком случае мы получаем привлекательные A-функции. Это ещё один способ сказать что то, что мы предлагаем, является одновременно новым и привлекательным.
I-функция или безразличные фичи. Они появляются для любого ответа «Я нейтрален» или «Живу с этим» как для функциональных, так и для дисфункциональных вопросов. То есть они занимают средние ячейки таблицы (исключая R и Q).
Учитывая тот факт, что мы задаем вопрос о наличии и отсутствии одной и той же фичи, то мы можем понять, если:
• Кто-то не до конца понял вопросы или фичу, которую мы описали;
• То, что мы предлагаем обратно тому, что нужно пользователям.
Понятно, что это не настоящие признаки Кано, это полезные артефакты опросника.
Reverse. Если кто-то отвечает, что ему «не нравится» функциональная версия и «нравится» дисфункциональная, этот человек явно не заинтересован в том, что мы предлагаем, и, возможно, на самом деле хочет противоположного. Этот новый признак назван – R-Reverse. Это означает, что мы можем менять вопросы местами и задавать вопросы ещё раз.
Мы можем понять к какой характеристике относится фича, просто поменяв вопросы местами, перевернув значения Функциональный/Дисфункциональный. Таким образом мы определим к какому типу из выше перечисленных относится фича: I, A, M, P.
Questionable. Иногда мы получаем противоречивые ответы например, «Нравится» и «Нравится» на оба вопроса – возникает Questionable признак, то есть нам не ясно, что это значит. Если большинство пользователей дает Questionable ответы, вероятно, что-то не так с опросником.
Подобные ответы обычно собираются в диагонали в результирующей таблице, за исключением ячейки в середине
Итого, мы можем задавать всего 2 вопроса для каждой фичи и получать достаточно точное представление об отношении пользователей к этим фичам, как следствие работать с теми, которые находятся выше в приоритете.
Лучшие результаты достигаются, когда пользователи могут опробовать функции и немедленно записывать свои реакции. Текстовые описания или графические иллюстрации, которые вырывают функции из контекста использования, дают менее понятные и точные результаты.
Как модель Кано дополняет другие методы оценки
Популярный показатель Net Promoter Score (NPS) — это метрика, созданная Фредом Райхельдом из Bain & Company, чтобы измерять лояльность клиентов. Она основана на разнице между долей пользователей, которые готовы рекомендовать продукт другим, и долей тех, кто, наоборот, отговаривает от его использования.
Хотя NPS действительно помогает предсказать успех продукта или услуги на фоне конкурентов, сам по себе он не объясняет, что именно следует улучшить, чтобы этот успех обеспечить.
Именно здесь в игру вступает модель Кано. Она даёт инструмент для понимания того, какие конкретно характеристики продукта формируют положительные или отрицательные эмоции у пользователей, напрямую влияя на NPS. Почему это важно?
Потому что люди охотно рекомендуют те продукты, которые вызывают у них восторг или удовлетворение. И, наоборот, предостерегают других от использования тех, что оставили их неудовлетворенными.
Разобравшись, какие именно функции создают эти эмоции, можно осознанно расставить приоритеты в разработке, чтобы целенаправленно улучшать показатели NPS и повышать лояльность пользователей.
Выводы
Модель Кано — это реальный инструмент для понимания пользователей и умного управления продуктом. Её сила в том, что она помогает ответить на два ключевых вопроса: что действительно нужно вашим пользователям и где не стоит тратить лишние ресурсы.
Вот что важно запомнить:
- Все фичи разные. Не каждая новая функция — это повод для восторга. Must-be-функции просто должны быть, Performance-функции повышают удовлетворённость линейно, а Attractive-фичи дарят «вау-эффект» — но не вечный.
- Приоритеты пользователей меняются. То, что вчера было «фишкой», сегодня становится базовым ожиданием. Ваша продуктовая карта должна жить и обновляться вместе с рынком.
- Достаточно двух вопросов, чтобы понять суть. Опрос Кано позволяет с минимальными усилиями получить объёмную картину того, что важно пользователям. Если опрос проведён грамотно, он быстро покажет, какие фичи стоит развивать, а какие лучше не трогать.
- Сосредоточьтесь на эффекте, а не на количестве фич. Часто хочется «добавить всего понемногу», но Модель Кано учит нас быть избирательными и инвестировать усилия туда, где это реально приносит ценность пользователю и бизнесу.
- Не бойтесь странных ответов. Reverse и Questionable — это не ошибки пользователей, а подсказки для вас: возможно, фича непонятно описана или вовсе не нужна.
Мой собственный опыт показал: применять Кано нужно не только на этапе проектирования, но и регулярно возвращаться к ней в процессе развития продукта. Если вы ещё ни разу не пробовали применять эту модель — самое время начать. Достаточно всего двух вопросов. И немного честности с самим собой.
Если вам интересно разбираться в управлении продуктами, приоритизации фич и превращении теории в рабочие инструменты — подписывайтесь на мой канал Black Product Owner, чтобы не пропустить новые разборы, кейсы и практические советы из мира продакт-менеджмента. Будем учиться вместе превращать хаос в порядок!