從混沌到清晰：觀止KANO，AI產品決策的終極羅盤

最近團隊里總有一種氛圍，挺奇特的，一半是火焰，一半是海水。火焰是大家對各種新出來的AI模型興奮得不行，每天群里都在轉各種酷炫的演示，感覺未來就在眼前。海水呢，就是我們這些做產品的，一落到具體工作上就頭疼，拿著這么厲害的錘子，滿世界找不到合適的釘子。

我一直在想，問題到底出在哪。是我們不夠懂AI嗎，還是用戶太挑剔。后來我慢慢琢磨明白了，可能不是工具不行，也不是人不行，是我們連接工具和人的那套方法論，有點跟不上時代了。

過去我們做需求分析，搞個用戶訪談，發一堆問卷，然后用KANO模型分分類，基本就能八九不離十。哪個是必須有的，哪個是有了更好的，哪個是能讓用戶尖叫的，清清楚楚。可AI這東西不一樣，它太模糊，太動態了。用戶自己都不知道AI能干嘛，你怎么去問他的需求。很多時候，一個AI功能到底是驚喜還是雞肋，完全取決于它在什么場景下被使用。

孤立地去談一個AI功能是好是壞，就像脫離劑量談毒性，毫無意義。所以，我感覺我們缺的不是一個新的需求分類工具，而是一個能把AI技術、用戶場景和商業決策串聯起來的思考框架。一個能幫我們在AI的混沌和不確定性中，找到一條清晰路徑的分析范式。

這幾個月，我和團隊就在摸索這樣一套方法，我們內部把它叫做“觀止KANO”場景分析法。它不是什么驚天動地的發明，更像是一種工作流程的重組和思考方式的升級。核心就是把KANO模型這個老朋友，從需求分類的神壇上請下來，讓它深度融入到我們對每一個具體場景的分析和決策里去。今天就是想把這些不成熟的想法分享出來，和大家聊聊，看看能不能給你一些啟發。

聊這個方法之前，我想先拆解一下這個名字，“觀止KANO”。“觀止”取自成語“嘆為觀止”，但在這里，我更愿意把它理解成一個動作的組合，“觀察”與“終止”。觀察用戶的真實場景，終止無價值的盲目創新。它代表了一套結構化的分析流程。而“KANO”就是我們都熟悉那個需求模型，它是這個流程里的靈魂。

“觀止”之核：結構化場景分析四步法

“觀止”方法論的核心，其實就是四個字，定義、洞察、決策、協同。聽起來是不是有點像公司里那些方法論黑話。別急，我用大白話給你解釋一下，它其實就是一個完整的閉環，確保我們做的每件事都踩在地上，而不是飄在空中。

這一步就是要搞清楚，我們到底在為誰、在什么樣的場景下解決什么問題。我特別喜歡用5W1H或者AEIOU這類框架，逼著自己把場景描述得像電影分鏡一樣具體。不是“給用戶做一個智能推薦”，而是“給一個剛下班、很累、想放松一下的年輕白領，在他打開我們APP的首頁時，推薦一部不超過二十分鐘的搞笑短劇”。你看，場景越具體，需求就越清晰。

場景定義好了，我們就要鉆進去，看看這個場景里的用戶，他到底想干嘛，他的情緒是怎么變化的。這里可以用JTBD理論去挖他要完成的核心任務，用5E模型去描繪他的體驗地圖。他從接觸到我們的產品，到完成任務，再到結束離開，整個過程是開心的，還是焦慮的，還是沮喪的。這些洞察是后面做決策的情感基礎。

這是最關鍵的一步，也是花錢的一步。我們基于前面的洞察，想出了一堆點子，到底先做哪個。這時候，KANO模型就登場了。但它不是孤立存在的，它要和RICE這類優先級排序模型結合起來。KANO幫我們判斷一個功能在這個場景下的戰略屬性，是必須做，還是可以錦上添花。RICE幫我們在同一屬性的功能里，做量化的取舍。

產品經理不是一個人在戰斗。你的想法再好，工程師不理解，業務方不支持，都是白搭。所以，要把前面的分析結果，用大家都能看懂的語言翻譯出來。故事板就是個好東西，把用戶的場景、痛點、和我們提供的解決方案畫出來，一目了然。再配上一個SWOT分析，告訴大家這個方案的優勢、劣勢、機會和威脅。這樣，整個團隊才能心往一處想，勁往一處使。

這四步連起來，就是“觀止”的核心。它的思想很簡單，就是把所有的需求分析，都死死地錨定在“具體場景”這個基石上。離開場景談需求，都是耍流氓，尤其是在AI時代。

現在我們來聊聊KANO。很多人對KANO的理解，還停留在把它當成一個問卷工具，用來給需求功能打標簽。做個調研，然后把功能分成基本型、期望型、興奮型、無差異型和反向型。分完類，畫個四象限圖，匯報給老板，工作就結束了。

過去這么用，問題不大。但在AI產品里，這么用就很容易出問題。因為AI帶來的功能，它的屬性不是固定的，而是隨著場景和用戶預期的變化而劇烈變化的。

在“觀止KANO”這套方法里，KANO的角色發生了根本性的轉變。它不再是一個靜態的分類工具，而是一個動態的決策過濾器。它更像一個“科學翻譯器”，把我們在“洞察”階段挖出來的那些模糊的、感性的用戶需求，翻譯成在“決策”階段可以用來指導資源分配的、具有戰略屬性的語言。

什么意思呢。就是說，我們不再問“AI智能摘要這個功能屬于什么類型”，這是一個錯誤的問題。我們應該問，“在一個投資分析師需要在五分鐘內讀完一份百頁財報的場景下，AI智能摘要這個功能屬于什么類型”。答案可能就是基本型，沒有它，這個產品在這個場景里就毫無競爭力。

你看，同一個功能，在不同場景下，它的KANO屬性完全不同。所以，KANO分析必須嵌入到場景分析的流程中，成為“決策”環節的核心引擎。它的作用，就是評判一個特定的功能，在某個特定的場景下，到底扮演著什么樣的戰略角色。是“沒有就不行”的防御性投入，還是“做了就領先”的進攻性投入，或者是“做了也白做”的資源浪費。

把KANO模型從一個孤立的、靜態的分類工具，變成一個嵌入流程的、動態的決策過濾器，這就是“觀止KANO”方法論的靈魂所在。它讓我們的每一個產品決策，都有了場景的錨點和科學的依據。

理論說了一堆，可能還是有點虛。我們直接上干貨，看看這套方法在實際的AI項目里到底怎么用。我還是按照“觀止”那四步來展開，重點聊聊KANO在每一步里是怎么串聯起來的。

我一直覺得，做AI產品最難的不是技術實現，而是找對場景。很多時候我們覺得AI沒用，不是AI本身沒用，是我們把它用錯了地方。就像你拿一把削鐵如泥的寶劍去切菜，肯定覺得不如菜刀好用。找對場景，是AI成功的第一步，也是最重要的一步。

這一步的目標，就是把一個模糊的想法，變得像劇本一樣清晰。我常用的工具就是5W1H，也就是Who、When、Where、What、Why、How。別小看這幾個簡單的單詞，它能幫你過濾掉大量不靠譜的偽需求。

舉個例子，團隊想做一個“智能客服”。這個想法就太模糊了。用5W1H來刨根問底一下。

你看，這么一問，一個模糊的“智能客服”就被拆解成了無數個具體的場景。比如，“一個老用戶，在周末深夜，用手機，想解決一個復雜的支付失敗問題，他的目標是盡快挽回損失，他希望有人能立刻給他一個明確的解決方案”。這個場景就非常具體，可分析，可設計。

在AI項目里，這一步尤其重要。因為AI的能力是有邊界的。你定義清楚了場景，才能知道你需要的是一個擅長執行標準流程的問答機器人，還是一個能夠理解復雜意圖、并且有一定共情能力的對話式AI。把場景定義清楚，后面的路才不會走偏。

場景定義好了，我們就要帶上放大鏡和聽診器，去洞察這個場景里用戶的真實需求和體驗。這里我推薦兩個工具，JTBD和5E模型。

JTBD，Jobs to be Done，要完成的任務。它讓我們把目光從產品功能上移開，聚焦到用戶到底想“雇傭”我們的產品去完成什么“工作”。在剛才那個“深夜處理支付失敗”的場景里，用戶的JTBD不是“和客服聊天”，而是“快速定位失敗原因并挽回我的錢”。

這個視角的轉換非常關鍵。它能幫我們識別出什么是核心需求，什么是輔助需求。所有不能幫助用戶完成這個核心任務的功能，在這個場景里都是噪音。

接著是5E模型，Engage、Enter、Explore、Exit、End。它用來描繪用戶在這個場景里的完整體驗路徑和情感曲線。還是那個例子。

通過這個分析，我們就能清晰地看到用戶在每個環節的痛點和爽點。比如，在“探索”階段，用戶的核心痛點是“溝通效率低，感覺AI聽不懂人話”。這個洞察，就是我們下一步進行KANO分析和決策的寶貴輸入。

好了，最精彩的部分來了。我們帶著前面定義好的場景和洞察到的需求，進入決策環節。這一步的核心，就是用KANO模型給我們的AI功能創意點，進行一次基于場景的戰略屬性評估。

a. 應對AI的動態性

所以，用“觀止KANO”做分析，一定不能做完一次就萬事大吉。我們需要建立一個定期的回顧機制，每隔一個季度或者半年，重新審視我們的核心場景，重新對功能進行KANO分類。看看哪些興奮型需求已經“貶值”成了期望型，需要我們加大投入去打磨。又有哪些新的技術突破，可以在我們的場景里創造出新的興奮點。

b. 同一類別需求的量化排序

KANO幫我們做了戰略分類，但解決不了所有問題。比如，我們想出了三個都屬于興奮型的AI點子，但我們的研發資源只夠做一個，怎么辦。

這時候，就需要引入RICE模型來做量化排序了。RICE是四個單詞的縮寫，Reach覆蓋用戶數、Impact影響程度、Confidence信心指數、Effort投入成本。我們給每個點子從這四個維度打分。

點子A，AI自動生成處置建議。覆蓋用戶可能沒那么廣，只有處理緊急事件的專員會用。但影響程度極高，能解決核心痛點。我們對技術實現和用戶價值的信心也很高。投入成本可能比較大。

點子B，AI能用語音播報預警信息。覆蓋用戶可能很廣，所有專員都能用。但影響程度一般，只是錦上添花。信心很高，實現也簡單。

把這些維度的分數量化，然后用公式 ReachImpactConfidence / Effort 算出一個總分。哪個分高，就優先做哪個。這樣，我們的決策就既有定性的戰略思考，又有定量的精細化排序，大大減少了拍腦袋的成分。

最后一步，就是把我們的決策結果，清晰地傳遞給整個團隊。我最怕的就是產品經理自己想得明明白白，但開發、設計、業務的同學完全不知道你在想什么，大家各說各話。

故事板是個特別好的溝通工具。我們把前面分析的場景、用戶的痛點、以及我們基于KANO決策要做的那個興奮型功能，畫成一個連環畫。

除了故事板，我還會做一個簡單的SWOT分析表。把我們這個基于場景的AI策略，它的優勢、劣勢、機會和威脅都列出來。比如，優勢是能解決行業核心痛點，建立技術壁壘。劣勢是技術實現難度大，前期需要大量數據標注。機會是國家政策支持，市場空間大。威脅是競爭對手可能也在做類似的研究。

把這些都擺在桌面上，和團隊一起討論，達成共識。這樣，我們做的就不僅僅是一個功能，而是一個有清晰戰略意圖的產品布局。整個團隊的目標一致了，執行力自然就上來了。

聊了這么多理論和案例，最后想給同樣在AI浪潮里摸索的你，提幾個實在的建議，算是我自己踩過一些坑之后的小結。

一個非常非常重要的點，一定要記住。我們在做KANO分析的時候，分析的對象永遠是“具體場景下的用戶可感知功能”，而不是底層的AI技術本身。你千萬不要去問用戶，“如果我給你一個基于Transformer架構的大語言模型能力，你覺得怎么樣”。用戶會覺得你有病。你應該問他，“如果有一個功能，能幫你把這篇長報告自動寫出摘要，你覺得怎么樣”。

用戶不關心你的技術有多牛，他只關心你的功能在那個具體的場景下，能不能幫他解決問題。把技術語言翻譯成用戶語言，翻譯成場景語言，是AI產品經理的基本功。

還有一個要警惕的坑，就是把偽場景或者無價值場景里的AI功能，誤判為興奮型需求。有些AI功能看起來很酷，也能讓用戶在第一次體驗時感到新奇。但如果它所在的場景本身就是低頻的，或者解決的不是真痛點，那這種“興奮”是不可持續的，它很快就會變成無差異需求。投入大量資源去做這種“一次性煙花”，是非常得不償失的。

前面也提到了，AI領域的需求屬性變化極快。所以，千萬不能把KANO分析當成一次性的工作。我強烈建議你，為你的核心AI產品建立一個定期的場景與KANO分類復盤機制。可以是一個季度一次，也可以是跟隨產品的重大版本迭代。

和你的團隊坐下來，重新審視你們定義的核心場景是否發生了變化，用戶的JTBD是否有了新的內涵。然后，把你們現有的和計劃中的功能，重新扔到KANO模型里過一遍。看看有沒有“通貨膨脹”的，有沒有新的“價值洼地”出現。保持這種動態的視角，才能讓你的產品始終踩在用戶需求的脈搏上。

為了方便你快速上手，我把“觀止KANO”方法論里涉及到的工具，按照AI產品開發的不同階段，整理成了一個速查表。你可以把它看作一個工具箱，在不同的階段，按需取用。

這個表只是一個參考。工具是死的，人是活的。最重要的，是理解每個工具背后的思考邏輯，然后靈活地把它們組合起來，解決你當前面臨的最棘手的問題。

寫到這里，感覺想分享的也差不多了。回頭看，“觀止KANO”這套方法論，它到底是什么呢。

我覺得，它的本質，就是試圖在冰冷的AI技術和有溫度的用戶場景之間，架起一座橋梁。它也是試圖在定性的需求洞察藝術和定量的產品決策科學之間，找到一個平衡點。

做產品，尤其是做AI產品，很多時候就像在迷霧中航行。你不知道用戶在哪里，不知道風會從哪個方向吹來。這套方法，它不能給你一張百分之百準確的航海圖，也沒有什么萬能的答案。但它能給你一套羅盤和聲吶系統。

它讓你在出發前，先系統性地思考要去哪里，為什么要去。它讓你在航行中，能不斷地探測周圍的環境，識別出哪些是冰山，哪些是寶藏。它能幫助你，和你的船員們，用同一種語言溝通，朝著同一個方向努力。最終，它能極大地減少你盲目試錯的成本，提升你抵達目的地的概率。

AI時代充滿了不確定性，這對我們產品人來說，既是挑戰，更是巨大的機遇。過去那些固化的流程和經驗，正在被打破。我們需要用更開放的心態，更科學的框架，去擁抱這種變革。