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Análise de pesquisa pelo modelo Kano
Cole as respostas funcionais e disfuncionais ou envie um CSV do Google Forms, Typeform ou Excel. O analisador passa cada par de respostas pela tabela de avaliação Kano, define a categoria de cada funcionalidade, calcula os coeficientes Better e Worse e mostra tudo em um gráfico.
Escala: 1 — gosto, 2 — espero isso, 3 — tanto faz, 4 — posso tolerar, 5 — não gosto. Palavras também funcionam.
Se as respostas já estão classificadas, informe quantas há em cada categoria para cada funcionalidade.
| Funcionalidade | A | O | M | I | R | Q | Ações |
|---|
—
| Funcionalidade | n | A | O | M | I | R | Q | Categoria | Better | Worse |
|---|
A — atrativa, O — unidimensional, M — obrigatória, I — indiferente, R — reversa, Q — questionável. A categoria fica destacada quando supera claramente a segunda (teste de Fong).
Fórmulas. Better = (A + O) / (A + O + M + I); Worse = −(O + M) / (A + O + M + I). Respostas R e Q ficam fora dos coeficientes.
Tudo é calculado no seu navegador — nada do que você digita é enviado para lugar nenhum.
Como usar
- Aplique a pesquisaFaça duas perguntas por funcionalidade: como você se sentiria se o produto tivesse isso e como se sentiria se não tivesse. As respostas usam a escala Kano de cinco pontos.
- Cole as respostasCopie as colunas de uma planilha ou envie um CSV. O analisador detecta o formato e reconhece números e frases.
- Leia as categoriasPara cada funcionalidade você vê o percentual de A, O, M, I, R e Q, a categoria dominante e se ela supera claramente a segunda.
- Compare no gráficoBetter e Worse mostram quanto uma funcionalidade aumenta a satisfação e quanto a ausência dela incomoda. O canto superior direito reúne as candidatas mais fortes.
O que é o modelo Kano
O modelo Kano foi apresentado pelo pesquisador japonês de qualidade Noriaki Kano e colegas em 1984. A ideia central: a satisfação não cresce de forma linear com as funcionalidades. Algumas só são notadas quando faltam; outras encantam mesmo sem ninguém ter pedido. O modelo classifica os requisitos em cinco categorias:
- M — obrigatórias (must-be). A ausência gera forte insatisfação; a presença é vista como óbvia. Exemplo: exportar dados em um produto B2B.
- O — unidimensionais (de desempenho). Quanto melhores, mais satisfeitos: velocidade, número de integrações, precisão da busca.
- A — atrativas (delighters). Ninguém sente falta, mas a presença encanta. Com o tempo viram unidimensionais e depois obrigatórias.
- I — indiferentes. Tanto faz para os usuários.
- R — reversas. Incomodam quem as tem, como notificações insistentes.
A categoria Q — questionável reúne respostas contraditórias: a pessoa gosta tanto de ter quanto de não ter a funcionalidade. Aparece quando a pergunta não é clara ou a resposta é desatenta.
O questionário Kano e a tabela de avaliação
Cada funcionalidade recebe um par de perguntas com a mesma escala:
O par de respostas vira uma categoria pela tabela de avaliação. O analisador usa a versão padrão publicada por Berger e colegas em 1993: a linha é a resposta funcional e a coluna, a disfuncional.
| Funcional ↓ / Disfuncional → | Gosto | Espero | Neutro | Tolero | Não gosto |
|---|---|---|---|---|---|
| Gosto | Q | A | A | A | O |
| Espero | R | I | I | I | M |
| Neutro | R | I | I | I | M |
| Tolero | R | I | I | I | M |
| Não gosto | R | R | R | R | Q |
Por exemplo, “gosto” com “não gosto” dá O, enquanto “tanto faz” com “não gosto” dá M. Para cada funcionalidade contam-se os percentuais e vence a categoria mais frequente; empates seguem a regra M > O > A > I.
A categoria é clara?
Se 9 pessoas escolheram A e 8 escolheram O, chamar a funcionalidade de atrativa é exagero. O teste de Fong (1996) verifica se a primeira categoria se distingue da segunda:
Se a condição falhar, a amostra provavelmente mistura grupos com expectativas diferentes. Divida as respostas por segmento — plano, cargo, tempo de uso — e analise cada um.
Coeficientes Better e Worse
Percentuais são difíceis de comparar entre funcionalidades, por isso Berger e colegas propuseram dois coeficientes de satisfação do cliente:
Better mostra quanto a satisfação sobe se você adicionar a funcionalidade; Worse, quanto cai se ela faltar. Respostas R e Q não entram no denominador.
O gráfico coloca |Worse| no eixo horizontal e Better no vertical. Os quadrantes, divididos em 0,5, espelham as categorias: superior esquerdo atrativas, superior direito unidimensionais, inferior direito obrigatórias, inferior esquerdo indiferentes.
- Entregue primeiro as obrigatórias, sem exagerar no investimento.
- Melhore as unidimensionais aos poucos e meça.
- As atrativas diferenciam com pouco investimento: mostre-as aos novos usuários com um tooltip ou um tour.
- As indiferentes são candidatas a sair do backlog. Pontue o resto na calculadora RICE e ICE.
Como fazer uma pesquisa Kano sem os erros comuns
- Descreva o benefício, não a implementação. “O relatório chega no seu e-mail toda segunda” é mais claro que “agendador de exportação”.
- No máximo 15–20 funcionalidades por pesquisa. Cada uma são duas perguntas; questionários longos aumentam as respostas Q.
- Pergunte ao seu público-alvo. Novatos e usuários avançados costumam avaliar a mesma funcionalidade de jeitos diferentes.
- Colete respostas suficientes. Com 20 por funcionalidade, dois votos mudam a categoria. A calculadora de tamanho de amostra diz quantas você precisa.
- Repita a pesquisa. As categorias mudam: o que hoje encanta vira obrigatório em alguns anos.
Fontes
- 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 — questionário, tabela de avaliação e coeficientes.
- 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.
Perguntas frequentes
Como analisar os resultados de uma pesquisa Kano?
Para cada respondente, converta o par de respostas (com e sem a funcionalidade) em uma categoria pela tabela de avaliação, conte os percentuais por funcionalidade e fique com a mais frequente. Depois calcule os coeficientes Better e Worse.
Quais perguntas uma pesquisa Kano faz?
Duas por funcionalidade: uma funcional (“Como você se sentiria se o produto tivesse isso?”) e uma disfuncional (“…se não tivesse?”). Respostas: gosto, espero isso, tanto faz, posso tolerar, não gosto.
Como calcular Better e Worse?
Better = (A + O) / (A + O + M + I) e Worse = −(O + M) / (A + O + M + I), em que as letras são as contagens de cada categoria.
E se duas categorias empatarem?
Formalmente vale a regra M > O > A > I. Mas um empate ou uma vantagem não significativa costuma indicar que grupos diferentes esperam coisas diferentes: analise cada segmento separadamente.
Quantos respondentes uma pesquisa Kano precisa?
Não há regra fixa. Como referência prática, pelo menos 30–50 respostas por funcionalidade dentro de um segmento; abaixo disso, dois votos mudam a categoria.
O que significam as categorias R e Q?
R é reversa: a funcionalidade incomoda e as pessoas preferem não tê-la. Q é questionável: a pessoa gosta tanto de ter quanto de não ter. Muito Q indica pergunta confusa.
Que formato de dados posso enviar?
Um CSV ou uma colagem de planilha: linhas “respondente, funcionalidade, funcional, disfuncional”, linhas “funcionalidade, funcional, disfuncional” ou uma planilha larga com duas colunas por funcionalidade. Respostas em números de 1 a 5 ou em palavras.
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