Home Mga toolKano survey analyzer

Kano model survey analyzer

I-paste ang functional at dysfunctional na sagot o mag-upload ng CSV mula Google Forms, Typeform o Excel. Ipinapasa ng analyzer ang bawat pares ng sagot sa Kano evaluation table, tinutukoy ang category ng bawat feature, kinakalkula ang Better at Worse coefficient, at ipinapakita ang mga ito sa chart.

● Libre, walang sign-upNa-update: Setyembre 17, 2026

Mga sagot: respondent, feature, functional, dysfunctionalAng isang row ay sagot ng isang tao tungkol sa isang feature. Maaari ding wide sheet mula form: dalawang column bawat feature, gaya ng “Export (F)” at “Export (D)”, isang row bawat respondent. Pinaghihiwalay ng comma, semicolon o tab.

Upload CSV

Scale ng sagot: 1 — gusto ko, 2 — inaasahan ko, 3 — neutral, 4 — matatanggap ko, 5 — ayaw ko. Maaari ding salita.

Kung nakaklasipika na ang mga sagot, ilagay ang bilang ng sagot sa bawat category para sa bawat feature.

Bilang ng sagot sa bawat Kano category bawat feature
Feature	A	O	M	I	R	Q	Mga aksyon

—

Mga feature—

Mga respondent—

Must-be—

Attractive—

Resulta: bahagi bawat category, dominant category at coefficient ng bawat feature
Feature	n	A	O	M	I	R	Q	Category	Better	Worse

A — attractive, O — one-dimensional, M — must-be, I — indifferent, R — reverse, Q — questionable. Naka-highlight ang category kapag malinaw na nangunguna sa ikalawa (Fong test).

Better / Worse charti-hover ang punto

malinaw na categoryhindi malinaw

Mga formula. Better = (A + O) / (A + O + M + I); Worse = −(O + M) / (A + O + M + I). Hindi isinasama ang R at Q sa coefficient.

Kinakalkula ang lahat sa inyong browser — hindi ipinapadala kahit saan ang inyong inilagay.

Paano gamitin

Isagawa ang surveyMagtanong ng dalawa bawat feature: paano ang pakiramdam kung may feature ang produkto, at kung walang. Gumagamit ang sagot ng limang-puntong Kano scale.
I-paste ang sagotKopyahin ang column mula spreadsheet o mag-upload ng CSV. Tinutukoy ng analyzer ang layout at kinikilala ang numero at salita.
Basahin ang categoryPara sa bawat feature, makikita ang bahagi ng A, O, M, I, R, Q, ang dominant category at kung malinaw na nangunguna ito.
Ihambing sa chartIpinapakita ng Better at Worse gaano nagpapataas ng satisfaction ang feature at gaano nakasasama kung walang. Nasa kanang itaas ang pinakamalakas na kandidato.

Ano ang Kano model

Ang Kano model ay ipinakilala ng Japanese quality researcher na si Noriaki Kano at mga kasamahan noong 1984. Ang pangunahing ideya: hindi linear na tumataas ang satisfaction kasabay ng dami ng feature. Ilang feature ay nararamdaman lamang kapag nawawala; ang ilan ay ikinatutuwa kahit hindi hiniling. Hinahati ng model ang mga requirement sa limang category:

M — must-be. Matinding dissatisfaction kung walang; itinuturing na normal kung may. Halimbawa: data export sa B2B na produkto.
O — one-dimensional (performance). Kung mas mahusay, mas nasisiyahan: bilis, bilang ng integration, katumpakan ng search.
A — attractive (delighter). Hindi hinahanap, ngunit ikinatutuwa kapag may. Sa paglipas ng panahon ay nagiging one-dimensional, pagkatapos must-be.
I — indifferent. Walang pakialam ang user.
R — reverse. Nakaiinis sa may-ari, gaya ng labis na notification.

Ang Q — questionable ay para sa magkasalungat na sagot: gusto ng tao ang pagkakaroon at kawalan ng feature. Nangyayari kapag hindi malinaw ang tanong o hindi nakatuon ang respondent.

Kano questionnaire at evaluation table

Ang bawat feature ay may pares ng tanong na may parehong scale:

Functional: “Paano ang pakiramdam kung may [feature] ang produkto?” Dysfunctional: “Paano ang pakiramdam kung walang [feature] ang produkto?” 1 — Gusto ko 2 — Inaasahan ko 3 — Neutral 4 — Matatanggap ko 5 — Ayaw ko

Ang pares ng sagot ay isinasalin sa category sa pamamagitan ng evaluation table. Ginagamit ng analyzer ang standard na bersyong inilathala nina Berger at mga kasamahan noong 1993: ang row ay functional na sagot, ang column ay dysfunctional.

Kano evaluation table
Functional ↓ / Dysfunctional →	Gusto	Inaasahan	Neutral	Matatanggap	Ayaw
Gusto	Q	A	A	A	O
Inaasahan	R	I	I	I	M
Neutral	R	I	I	I	M
Matatanggap	R	I	I	I	M
Ayaw	R	R	R	R	Q

Halimbawa, “gusto” at “ayaw” ay O, samantalang “neutral” at “ayaw” ay M. Para sa bawat feature, binibilang ang bahagi ng category at pinipili ang pinakamadalas; ang tabla ay sumusunod sa M > O > A > I.

Malinaw ba ang category?

Kung 9 ang pumili ng A at 8 ng O, labis na tawaging attractive ang feature. Sinusuri ng Fong test (1996) kung talagang naiiba ang pangunahing category sa ikalawa:

|a − b| ≥ 1.65 · √( (a + b) · (2n − a − b) / 2n ) a, b — sagot sa una at ikalawang category, n — lahat ng sagot

Kung hindi natugunan, maaaring pinaghalo ang mga grupong may magkaibang inaasahan. Hatiin ang sagot ayon sa segment — plan, role, tagal ng paggamit — at suriin ang bawat isa.

Better at Worse coefficient

Mahirap ihambing ang bahagi ng category sa pagitan ng mga feature, kaya iminungkahi nina Berger ang dalawang customer satisfaction coefficient:

Better = (A + O) / (A + O + M + I) 0 hanggang 1 Worse = −(O + M) / (A + O + M + I) −1 hanggang 0 Halimbawa: A = 13, O = 2, M = 0, I = 4 Better = 15 / 19 = 0.79 Worse = −2 / 19 = −0.11

Ipinapakita ng Better gaano tataas ang satisfaction kung idinagdag ang feature; ng Worse, gaano bababa kung walang. Hindi isinasama ang R at Q sa denominator.

Nasa horizontal axis ang |Worse| at nasa vertical ang Better. Ang apat na quadrant sa 0.5 ay tumutugma sa category: kaliwang itaas attractive, kanang itaas one-dimensional, kanang ibaba must-be, kaliwang ibaba indifferent.

I-ship muna ang must-be, nang hindi labis na namumuhunan.
Pagbutihin nang hakbang-hakbang ang one-dimensional at sukatin.
Ang attractive ay nagbibigay ng pagkakaiba sa maliit na halaga: ipakita sa bagong user gamit ang tooltip o tour.
Ang indifferent ay kandidatong alisin sa backlog. I-score ang natitira sa RICE at ICE calculator.

Paano magsagawa ng Kano survey nang walang karaniwang pagkakamali

Ilarawan ang benepisyo, hindi ang implementasyon. “Natatanggap ang report sa email tuwing Lunes” ay mas malinaw kaysa “export scheduler”.
15–20 feature bawat survey sa pinakamarami. Dalawang tanong bawat feature; mas mahabang questionnaire ay mas maraming Q.
Tanungin ang target user. Kadalasang magkaiba ang pagtingin ng bagong user at power user sa iisang feature.
Mangolekta ng sapat na sagot. Sa 20 sagot bawat feature, dalawang boto ay nagbabago ng category. Ipinapakita ng survey sample size calculator ilan ang kailangan.
Ulitin ang survey. Gumagalaw ang category: ang delighter ngayon ay must-be makalipas ang ilang taon.

Mga sanggunian

Kano N., Seraku N., Takahashi F., Tsuji S. Attractive Quality and Must-Be Quality. Journal of the Japanese Society for Quality Control, 14(2), 1984.
Berger C., Blauth R., Boger D. et al. Kano’s Methods for Understanding Customer-defined Quality. Center for Quality of Management Journal, 2(4), 1993 — questionnaire, evaluation table, coefficient.
Fong D. Using the Self-Stated Importance Questionnaire to Interpret Kano Questionnaire Results. Center for Quality of Management Journal, 5(3), 1996.
Matzler K., Hinterhuber H. H. How to Make Product Development Projects More Successful by Integrating Kano’s Model of Customer Satisfaction into Quality Function Deployment. Technovation, 18(1), 1998.

Mga madalas na tanong

Paano suriin ang resulta ng Kano survey?

Para sa bawat respondent, isalin ang pares ng sagot (may at walang feature) sa category gamit ang evaluation table, bilangin ang bahagi bawat feature at piliin ang pinakamadalas. Pagkatapos kalkulahin ang Better at Worse coefficient.

Anong mga tanong ang nasa Kano survey?

Dalawa bawat feature: functional (“Paano ang pakiramdam kung may ito ang produkto?”) at dysfunctional (“…kung walang?”). Mga sagot: gusto ko, inaasahan ko, neutral, matatanggap ko, ayaw ko.

Paano kalkulahin ang Better at Worse?

Better = (A + O) / (A + O + M + I) at Worse = −(O + M) / (A + O + M + I), kung saan ang mga titik ay bilang ng sagot bawat category.

Kung tabla ang dalawang category?

Pormal na nagpapasya ang M > O > A > I. Ngunit ang tabla o hindi significant na pagitan ay kadalasang nangangahulugang magkaiba ang inaasahan ng mga grupo: suriin ang bawat segment nang hiwalay.

Ilang respondent ang kailangan ng Kano survey?

Walang mahigpit na patakaran. Praktikal na gabay: hindi bababa sa 30–50 sagot bawat feature sa isang segment; mas kaunti, dalawang boto ay nagbabago ng category.

Ano ang kahulugan ng R at Q?

R ay reverse: nakaiinis ang feature at mas gusto ang kawalan nito. Q ay questionable: gusto ng tao ang pagkakaroon at kawalan nito. Maraming Q ay tanda ng malabong tanong.

Anong format ng data ang maaaring i-upload?

CSV o paste mula spreadsheet: row na “respondent, feature, functional, dysfunctional”, row na “feature, functional, dysfunctional”, o wide sheet na may dalawang column bawat feature. Sagot bilang numerong 1–5 o salita.

Higit pa sa Product management

RICE at ICE prioritization calculator
Aling item sa backlog ang mauuna ayon sa RICE o ICE score?
Calculator ng activation at revenue
Gaano karaming revenue ang hatid ng pagtaas ng activation rate?
Feature adoption calculator
Ilang active user ang talagang gumagamit ng feature, at gaano bilis?
Time to value calculator
Gaano katagal bago umabot ang bagong user sa unang value, at saan humihinto?
Retention calculator
Ilang user ang nananatili pagkatapos ng day 1, 7 at 30, at ano ang sinasabi ng curve?
A/B test calculator
Significant ba ang pagkakaiba ng A at B, at ilang user ang kailangan ng test?
NPS, CSAT at CES calculator
Ano ang Net Promoter Score ng mga sagot na ito, kasama ang margin of error?
CSAT at CES calculator
Ano ang CSAT at Customer Effort Score ng mga resultang ito?
SUS calculator
Ano ang System Usability Scale score, at mahusay ba ang usability?