Das Kano-Modell
Produktmerkmale zuverlässig anhand der Kundenzufriedenheit bewerten

Mit dem Kano-Modell stellen Designer und Entwickler (digitaler) Produkte sicher, dass sie ihr Produkt nicht an den Wünschen des Kunden vorbei entwickeln. Eine Kano-Analyse zeigt den direkten Zusammenhang zwischen Eigenschaften des Produkts und der resultierenden Kundenzufriedenheit. Dabei hängen die Ergebnisse nicht von der Einschätzung der Produktentwickler oder theoretischen Modellen ab. Die Kano-Analyse basiert auf der Befragung realer Nutzer. Außerdem unterscheidet Kano nicht nur zwischen positivem und negativem Einfluss auf die Kundenzufriedenheit sondern berücksichtigt fünf verschiedene Arten des Zusammenhangs. Denkbare Einsatzgebiete für Kano sind
  • nutzerzentrierte Anforderungsanalyse,
  • Analyse der Nutzermeinung zu bestehenden Produkten,
  • Bewertung neuer Produktideen,
  • Feature- und Backlog-Priorisierung für die weitere Entwicklung
  • und Entscheidungshilfe in Trade-off-Situationen.
Im Folgenden werden wir das Modell sowie die Durchführung und Auswertung einer Kano-Studie beschreiben, damit Product Manager, User Researcher und andere Interessierte sich umfangreich über diese Methode informieren und sie in ihren Methodenkoffer aufnehmen können. Tipps in den blauen Kästen beschreiben unsere Erfahrungen mit dem Kano-Modell.

Das Modell

Das Kano-Modell [1] zeigt den Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit der Kunden (y-Achse) und der Feature-Funktionalität (x-Achse) auf. Die Feature-Funktionalität meint hier den Grad der Erfüllung, d.h. wie gut ein bestimmtes Feature eines Produkts funktioniert. Die Funktionalität des Features “Akkuleistung” ist beispielsweise umso höher, je länger ein Gerät mit einer Akku-Ladung läuft. Im Vergleich zu anderen Modellen, welche sich mit der Zufriedenheit von Kunden beschäftigen, geht das Kano-Modell nicht davon aus, dass eine bestimmte Eigenschaft eines Produkts die Kundenzufriedenheit entweder linear positiv oder linear negativ beeinflusst. Das bedeutet, dass Vorhersagen darüber, wo angesetzt werden muss, um Kunden zu gewinnen und zu halten, wesentlich genauer getroffen werden können. Kano betont, dass die Verbesserung eines beliebigen Features nicht automatisch zu höherer Kundenzufriedenheit führt.

Feature Kategorien

Die Kano-Methode unterscheidet zwischen fünf Arten, auf welche die Feature-Funktionalität die Zufriedenheit der Kunden beeinflussen kann. Wie das Schaubild zeigt, beeinflussen manche Features je nach Funktionalität die Zufriedenheit positiv, negativ oder gar nicht. Allerdings gibt es auch Features, welche lediglich zu weniger Unzufriedenheit, aber nie zu Zufriedenheit führen und solche, die Kunden mehr oder weniger Glücklich machen, aber nie zu Unzufriedenheit führen.
Basis
Fehlen diese Features, nehmen Kunden das Produkt als unvollständig oder einfach schlecht wahr.
Die Bremsen am Auto
Leistung
Umso besser dieses Feature funktioniert oder umgesetzt ist, desto zufriedener sind die Kunden.
Benzinverbrauch beim Auto
Begeisterung
Kunden erwarten diese Features nicht. Sind sie im Produkt vorhanden, erzeugen sie einen starke positive Reaktion.
Sonderzubehör beim Auto
Indifferent
Dieses Feature hat bei Vorhandensein und Nichtvorhandensein keinen Einfluss auf die Zufriedenheit der Kunden.
Ein Schiebedach am Auto
Ablehnung
Kunden haben kein Interesse an diesem Feature. Tatsächlich sind sie froh, wenn es abwesend ist.
Automatisches Teilen des Standorts

Gewöhnungseffekt und zeitliche Abhängigkeit

Neben der vielschichtigen Sicht auf die Kundenzufriedenheit berücksichtigt das Kano-Modell auch, dass diese Zusammenhänge zeitlich nicht fix sind. Kano sagt einen Gewöhnungseffekt auf Seiten der Kunden voraus. Wird ein Feature im Rahmen einer Kano-Studie als Begeisterungs-Feature identifiziert, ist das keine Garantie dafür, dass dieses Feature die Nutzer auch nach einem Jahr noch begeistert. Der vorhergesagte zeitliche Verfall ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass Kunden sich schnell an Features gewöhnen. Nutzt man ein Produkt mit einem außergewöhnlich nützlichem oder innovativen Feature, begeistert dieses bei den ersten paar Nutzungen. Mit der Zeit gewöhnt man sich allerdings an das Vorhandensein des Features. Dann wird das Feature vom Begeisterungs-Feature zum Leistungs- oder Basis-Feature. Wie genau dieser Gewöhnungseffekt eintritt, hängt von der Art des Features und den Usern ab. Beispiele sind z.B. Airbags im Auto oder Touchscreens bei Smartphones.
Tipp: Entwicklungen im Auge behalten
Um zu erkennen, wenn ein Feature von einer Kategorie in eine andere wechselt, sollte man Kano-Tests regelmäßig (alle paar Monate) durchführen.

Durchführung einer Kano-Studie
Von der Definition der Features bis zur Datenerhebung

Vor der Durchführung einer Kano-Studie gilt es, die zu untersuchenden Features festzulegen. Features können mit Hilfe verschiedener Methoden festgelegt werden (z.B. Design Thinking Workshops; tiefgehende Analyse der Probleme, welche das Produkt lösen soll; Betrachtung des Nutzungskontextes und verwandter Probleme, usw.). Anschließend muss die Zielgruppe und deren Charakteristika definiert werden. Falls vor der Studie bereits bekannt ist, dass in der Zielgruppe bestimmte Cluster existieren, sollte entsprechend segmentiert und jeweils eine Studie durchgeführt werden. Schließlich wird für eine Kano-Studie eine kurze Beschreibung des Endproduktes (z.B. “Ein Sportschuh für Langstreckenläufer”) sowie eine Erklärung der einzelnen Features benötigt. Die Beschreibung der Features sollte aus Kundensicht und möglichst verständlich verfasst sein (z.B. “Der Schuh ist wasserabweisend.” und nicht “Das Obermaterial ist nanotechnologisch beschichtet”).
Tipp: Feature-Anzahl begrenzen
Oft möchte man so viel wie möglich auf einmal testen. Allerdings sollte man sich auf zehn oder weniger Features pro Studie beschränken. In der Regel sinkt die Ergebnisqualität mit steigender Länge des Fragebogens deutlich.

Der Fragebogen

Die Kano-Methode verwendet einen standardisierten Fragebogen, welcher die Meinung der Teilnehmer implizit erfasst. Die Probanden werden also nicht direkt gefragt, welche Features sie von einem Produkt erwarten, oder was sie begeistern würde. Stattdessen sieht der Fragebogen im Bezug auf jedes Feature ein Fragenpaar vor. Die "funktionale" Frage erfasst, wie Kunden auf ein Vorhandensein des Features reagieren würden, die "dysfunktionale" Frage ermittelt die Einstellung zur Abwesenheit des Features. Antwortmöglichkeiten sowohl auf die funktionale, als auch auf die dysfunktionale Frage sind “Würde mich sehr freuen”, “Setze ich voraus”, “Ist mir egal”, “Könnte ich in Kauf nehmen” und “Würde mich sehr stören”.
Tipp: Kontinuität der Antworten
Im Gegensatz zur weit verbreiteten Likert-Skala sind die Antwortmöglichkeiten einer Kano-Studie nicht als Kontinuum zu verstehen. Die Antwortmöglichkeiten spiegeln lediglich die Kategorien, nicht eine direkte Wertigkeit des Features.
(Feature nicht vorhanden)
(Feature vorhanden)
FraglichBegeisterungBegeisterungBegeisterungLeistung
AblehnungFraglichIndifferentIndifferentBasis
AblehnungIndifferentIndifferentIndifferentBasis
AblehnungIndifferentIndifferentFraglichBasis
AblehnungAblehnungAblehnungAblehnungFraglich

Zuordnung zu den Kategorien

Es existieren verschiedene Ansätze zur Zuordnung der Features zu den Kategorien. Gebräuchlich ist die von Walden [2] beschriebene, nach welcher die Kategorie pro Feature anhand der Antworten der Befragten aus der unten stehenden Tabelle abgelesen werden kann. Ein Feature gehört immer derjenigen Kategorien an welche an der Kreuzung zwischen der funktionalen Antwort (Zeilen) und der dysfunktionalen Antwort (Spalten) steht. Während Walden eine etwas andere Version der Evaluationstabelle nutzt (lediglich die Ecken der Tabelle gehören zur Kategorie "fraglich"), ist es heutzutage üblich, die oben abgebildete erweiterte Evaluationstabelle nach Pouliot [3] zu verwenden.

Die Kategorie "Fraglich"

Viele Autoren sind sich einig, dass es sich bei “Fraglich” nicht wirklich um eine Kategorie handelt, welcher Features zugeordnet werden können. Vielmehr weist “Fraglich” auf methodische Fehler beim Durchführen der Analyse hin. Die Einordnung als “Fraglich” kommt nur zustande, wenn die Befragten widersprüchliche Antworten auf die funktionale und dysfunktionale Frage gegeben haben. In einem quantiativen Fragebogen einige Ausreißer zu haben ist normal, dennoch kann eine Häufung von widersprüchlichen Antworten darauf hindeuten, dass z.B. die Beschreibung des fraglichen Features missverständlich war.

Tipps für verlässliche Ergebnisse

Ist bekannt, dass sich die untersuchte Gruppe in mehrere Teilzielgruppen aufteilt, sollten diese unbedingt getrennt voneinander analysiert werden. Unterschiedliche Nutzergruppen können eine sehr unterschiedliche Einstellung zu verschiedenen Features haben [4]. Um Missverständnisse zu vermeiden, sollten Features so ausführlich wie möglich beschrieben werden. Ggf. kann es sogar sinnvoll sein, Bilder oder Videos vom Feature oder einem Prototypen zu zeigen. Bei der Kano-Analyse handelt es sich um eine quantitative Methode. Um statistisch signifikante Ergebnisse zu erheben, sollte mit 40 oder mehr Teilnehmern getestet werden. Kano-Studien auszuwerten ist prinzipiell nicht kompliziert. Theoretisch reichen die erhobenen Daten und ein Blatt Papier oder ein einfaches Tool zur Tabellenkalkulation. Allerdings ist die Auswertung – besonders bei großen Stichproben – sehr zeitaufwändig. Deshalb bietet es sich an, entsprechende Tools wie Kano+ zu nutzen.

Auswertung einer Kano-Studie

Das Zuordnen der Features zu einer der Kategorien ist der erste Schritt in der Auswertung einer Kano-Studie. Hier wird jedem Feature auf Basis der Kategorien, denen es von den einzelnen Probanden zugeordnet wurde, eine übergreifende Kategorie zugewiesen. Auch hier haben sich im Laufe der Zeit mehrere Methoden zur Auswertung entwickelt. Am gebräuchlichsten sind wohl die ursprüngliche diskrete Auswertung und die kontinuierliche Auswertung, die im Folgenden näher betrachtet werden.

Diskrete Auswertung

Die diskrete Auswertung ordnet jedes Feature klar einer der fünf Kategorien zu. Hierbei gehört ein Feature insgesamt derjenigen Kategorie an, mit der die meisten Befragten geantwortet haben. Diese klassische Methode hat einen häufig genannten Kritikpunkt: Durch die strikte Zuordnung nach Mehrheit gehen Informationen verloren. Es kann beispielsweise nicht nachvollzogen werden, ob 27 oder 48 von 50 Teilnehmern ein Feature einer bestimmten Kategorie zugeordnet haben. Die untenstehende Tabelle zeigt eine Beispielauswertung von 50 Teilnehmern für das Produkt "Smartphone".
Tipp: Zielgruppen segmentieren
Manchmal werden Features zwei verschiedenen Kategorien zugeordnet (z.B. von 42 Probanden der Kategorie “Begeisterung” und von 38 der Kategorie “Basis”). Das kann ein Hinweis darauf sein, dass in der Zielgruppe nicht berücksichtigte Muster vorliegen. Hier ist es oft sinnvoll, erneut zu segmentieren.

Fong-Test

Der Fong-Test [5] überprüft die statistische Signifikanz der Kategorisierung nach Kano. Zur Berechnung der Signifikanz nutzt der Fong-Test die folgende Formel: Dabei bezeichnet a die Häufigkeit innerhalb der Kategorie mit den meisten Nennungen (also der Kategorie, der das Feature zugeordnet wurde), b die Häufigkeit innerhalb der Kategorie mit den zweit-meisten Nennungen und n die Summer der Bewertungen oder Anzahl der Probanden, die in der Auswertung berücksichtigt werden. Ist der Fong-Test (d.h. die Ungleichung) erfüllt, kann davon ausgegangen werden, dass die Zuordnung eines Features zu einer Kategorie nicht auf zufällige Variation in den erhobenen Daten zurückzuführen ist. Der Testwert wird für jedes Feature einzeln berechnet.

Kontinuierliche Auswertung

Die kontinuierliche Auswertung nach DuMouchel [6] löst den größten Kritikpunkt der diskreten Auswertung und versucht alle erhobenen Informationen mit in die Kategorisierung einfließen zu lassen. Die grafische Darstellung der einzelnen Features und ihrer Zuordnung zu den Kategorien veranschaulicht auch subtile Tendenzen. Beispielsweise kann aus dem kontinuierlichen Schaubild schnell und intuitiv abgelesen werden, ob ein Feature zwischen zwei Kategorien steht (z.B. #4 und #3) oder ob die Zuordnung eindeutig ist (z.B. #5 und #9).
FunktionalDysfunktionalWert
Würde mich sehr störenWürde mich sehr freuen-2
Könnte ich in Kauf nehmenSetze ich voraus-1
Ist mir egalIst mir egal0
Setze ich vorausKönnte ich in Kauf nehmen2
Würde mich sehr freuenWürde mich sehr stören4
Während der klassische Auswertungsansatz vermeidet, den Features bestimmte Werte zuzuweisen (vgl. Tipp "Kontinuität der Antworten"), nutzt die kontinuierliche Analyse eine Skala zur Auswerung der Kano Befragung. Zur Zuordnung wird pro Feature jeder Antwort der funktionalen und dysfunktionalen Frage ein numerischer Wert zugeordnet und für die ingesamte Kategorie der Mittelwert gebildet. Dabei nutzt DuMouchel keine lineare Skala, sondern weist den positiven Antworten (würde sehr freuen bei Vorhandensein, bzw. würde sehr stören bei Nichtvorhandensein) eine höhere Bedeutung zu. Bei der Interpretation der kontinuierlichen Auswertung betrachtet man hauptsächlich die positiven Quadranten. Features der Kategorie “Ablehnung” liegen z.B. im negativen Bereich, d.h. außerhalb des Schaubilds.

Sonstiges

Herkunft des Modells

Noriaki Kano ist der Entwickler des Kano-Modells der Kundenzufriedenheit. Kano war als Professor an der Tokyo University of Science beschäftigt. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf Qualitätsmanagement – Kanos Forschung in diesem Bereich ist mehrfach international ausgezeichnet. Erste Grundsteine für das Kano-Modell der Kundenzufriedenheit legte er mit Kollegen in den späten 70er und frühen 80er Jahren. Der Mehrwert seines Modells im Vergleich zu damals bestehenden liegt in der Annahme, dass das Weiterentwickeln von Features nicht zwingenderweise zur Steigerung der Kundenzufriedenheit führt. Kano brachte erstmals den Gedanken auf, dass verschiedene Arten von Features die Stimmung der Nutzer mehr oder weniger stark beeinflussen. Die Erkenntnis, dass die Arbeit an einem beliebigen Feature ein Produkt aus Sicht der Kunden nicht unbedingt besser macht, hilft nach wie vor bei der Priorisierung in der Produktentwicklung.
Noriaki Kano
(credits: Mind The Product)

Features priorisieren mit Kano

Das Untersuchen von Features mit der Kano-Methode liefert eine wissenschaftlich fundierte Vorhersage darüber, wie eine Implementierung oder Verbesserung der Features die Kundenzufriedenheit beeinflusst. Allerdings ist das angestrebte Ziel in der Regel eine klare Priorisierung der geplanten Features. Aber was ist wichtiger? Das erfüllen aller Basis-Anforderungen, oder soll das Produkt die Kunden direkt begeistern? Die Literatur gibt eine klare Antwort auf die Frage, in welcher Reihenfolge Features der einzelnen Kategorie in der Produktentwicklung berücksichtigt werden sollten. “Offiziell” gilt: Basis > Leistung > Begeisterung. In indifferente Features zu investieren ergibt wenig Sinn, da sie die Zufriedenheit nicht beeinflussen. Features der Kategorie "Ablehnung" sollten weiter untersucht werden, da das Gegenteil dieses Features einem Leistungs-Feature entspricht. Natürlich spielen in der Realität noch andere Faktoren eine Rolle bei der Priorisierung. Denkbar sind beispielsweise Kosten- und Zeitaufwand für die Implementierung der Features, die Frage ob Features sich gegenseitig in der Entwicklung blockieren und die zu erwartende Gewinnsteigerung. Die Daumenregel, dass alle Basis-Features gegeben sein müssen und Beigeisterungs-Features helfen, sich von der Konkurrenz abzusetzen gilt nach wie vor.

Quellen

  • [1]   Kano, "Attractive quality and must-be quality.", Hinshitsu (Quality, The Journal of Japanese Society for Quality Control) 14 (1984)
  • [2]   Walden, "Kano Introduction", Center for Quality of Management Journal (1993)
  • [3]   Pouliot, "Theoretical issues of Kano's methods.", Center for Quality of Management Journal 2.4 (1993)
  • [4]   Sauerwein, Bailom, Matzler & Hinterhuber: "The Kano model: How to delight your customers", International Working Seminar on Production Economics (1996)
  • [5]   Fong, "Using the self-stated importance questionnaire to interpret Kano questionnaire results.", The Center for Quality Management Journal 5.3 (1996)
  • [6]   DuMouchel, "Thoughts on graphical and continuous analysis." Center for Quality of Management Journal 2.2 (1993)

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