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# 案例分析 # 通过案例分析说明亚马逊产品迭代差异化维度如何确认？KANO模型在选品需求确认的使用流程！选品除去拍脑袋决定法，需要逻辑和数据统计的方法都复杂。你更愿意拍脑袋还是有理论有方法支撑呢？
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AI 摘要
本文适合亚马逊等跨境电商的卖家与选品分析团队，关注利润提升与需求优先级分析。
本文通过一个办公椅案例，讲解如何用 Kano 模型识别并排序选品需求，辅助持续迭代。关键点如下：
1.
方法论要点：
Kano 模型对需求进行分类（魅力、必备、期望、无差异、反向），帮助确定迭代方向。2.
问卷设计与数据收集：
通过对5个需求点正反两面提问来获取量化的 Kano 分类并映射优先级。3.
数据解读与结论：
通过 Better/Worse 指标计算得到各需求的分类，前两项为期望型，第三项为魅力型，后两项为不做型，结论指向优先实施1、2。4.
对比与落地建议：
相较于拍脑袋，数据与理论更能提升选品成功率，先模仿再融合以降低复杂度。5.
落地路径与行动要点：
将 Kano 维度嵌入选品流程，结合站外引流、差异化与品牌化进行系统落地与迭代。
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AI 摘要
千字用心贴：通过案例分析说明亚马逊产品迭代差异化维度如何确认？KANO模型在选品需求确认的使用流程！
最近2年亚马逊各类费用的涨价真的让卖家苦不堪言，确实利润率下降太严重了。那如何破局呢？先简单介绍下几个突破利润率的方法。
1. 引流成本。比如一般卖家都是聚焦站内，导致站内cpc价格越来越高，转化率也不高。如果你具有站外的资源，这里说的站外资源不是说去FB上去发个帖子这么简单。而是真正在博客论坛有影响力，或者在油管ins上有精准粉丝。你的获客成本低了，利润自然高一些。
2. 差异化。做到真正的差异化，某产品的某个需求，只有你的产品能实现，那你自然可以卖高价。因为在这个维度你是没有竞争对手的。
3. 品牌化。比如anker的产品，除去某些专利，一摸一样的产品还是有不少工厂可以做出来的，但是他们的售价一定卖不了anker的高单价。这就是品牌效应。
以上3点都是长期的工作，所以需要长期主义，但是现在的跨境圈子都在追求速度，追求成效。我心里跟自己说了很多次，我要现在能活下去，未来赚更容易的钱。所以我拒绝所有黑科技，虽然我也去研究但是我不会去使用。
下面就针对差异化再分享一些内容吧。很多卖家在做产品迭代或者差异化的时候，一定会遇到一个问题，就是产品迭代的点有很多个，我们到底选择什么方向去做迭代呢？
这里就需要用到KANO 模型。KANO 模型是对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。要了解理论的卖家朋友，可以去百度下。下面直接讲KANO 模型在选品需求点确认的应用。
这里以一个办公椅的需求点进行KANO模型建立，第一步需要设置问卷调查，对需求点进行正反2次提问，让客户选择满意程度。
问题1:
如果这个办公椅坐垫加厚，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅坐垫没有加厚，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
问题2:
如果这个办公椅手把可以升降，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅手把不可以升降，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
问题3:
如果这个办公椅增加头枕，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅没有增加头枕，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
问题4:
如果这个办公椅爪子改成铝合金，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅爪子没有改成铝合金，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
问题5:
如果这个办公椅颜色改成白色，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅颜色没有改成白色，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
设置这5个问题的原因就是因为需要确认“坐垫加厚”，“椅手把可以升降”“增加头枕”“爪子改成铝合金”“颜色改成白色”这个5个需求点的优先顺序。
然后将问卷调查发放给目标客户进行填写，结果如下：
再将调研问卷的结果结论进行计算，并计算出A魅力O期望M必备I无差异和反向。计算方式是对应颜色区域的数据之和。
必备型需求：当优化此需求，用户是中立的，用户满意度不会提升，当不提供此需求，用户满意度会大幅降低。
期望型需求：与用户满意度正相关，当提供此需求，用户满意度会提升，当不提供此需求，用户满意度会降低。
魅力型需求：用户意想不到的（自己不知道自己有这个需求），如果不提供此需求，用户满意度不会降低，但当提供此需求，用户满意度会有很大提升。 无差异需求：无论提供或不提供此需求，用户满意度都不会有改变，用户根本不在意。
反向型需求：这类需求刚好与用户满意度反向相关，用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而会下降。
同时计算出Better和Worse，Better-Worse系数表示的是某个功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。
Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)
Worse/DSI=-1*（O+M）/(A+O+M+I)
Average(better)=40.28%
Average(worse)=－10.89%
最后把各个需求的，Better-Worse系数的绝对值填坐标轴填入，其中Better-Worse系数的绝对值作为原点划分坐标轴。
Batter-Worse系数，本质上是计算2个坐标值，将相关的结果对应的象限，即可得出该功能属于哪一属性需求（一个功能只计算一个）其实是从数据上解释了kano模型不同类型需求具备程度，对于用户满意度的影响程度。
功能1，2：属于期望型；
功能3：属于魅力型；
功能4，5：属于不做型；
功能3：属于无差异型。
结论：该产品优先做功能1，2，这样的成功率最高。
这是KANO模型在选品需求端确认的案例分析，更多信息可以去自行百度研究学习。这仅仅抛砖引玉，给大家一个思路。也许很多卖家会不认可，觉得有必要这么复杂吗？其实选品除去拍脑袋决定法，其他需要逻辑和数据统计的方法都复杂。你更愿意拍脑袋还是有理论有方法支撑选品呢？
虽说这是个案例，但是真正在选品需求确认的时候需要把这些维度的考虑融入进去，这才是核心。不过融入以前，建议先模仿初步掌握最后才是融合。祝各位卖家选品成功，大卖！
最近2年亚马逊各类费用的涨价真的让卖家苦不堪言，确实利润率下降太严重了。那如何破局呢？先简单介绍下几个突破利润率的方法。
1. 引流成本。比如一般卖家都是聚焦站内，导致站内cpc价格越来越高，转化率也不高。如果你具有站外的资源，这里说的站外资源不是说去FB上去发个帖子这么简单。而是真正在博客论坛有影响力，或者在油管ins上有精准粉丝。你的获客成本低了，利润自然高一些。
2. 差异化。做到真正的差异化，某产品的某个需求，只有你的产品能实现，那你自然可以卖高价。因为在这个维度你是没有竞争对手的。
3. 品牌化。比如anker的产品，除去某些专利，一摸一样的产品还是有不少工厂可以做出来的，但是他们的售价一定卖不了anker的高单价。这就是品牌效应。
以上3点都是长期的工作，所以需要长期主义，但是现在的跨境圈子都在追求速度，追求成效。我心里跟自己说了很多次，我要现在能活下去，未来赚更容易的钱。所以我拒绝所有黑科技，虽然我也去研究但是我不会去使用。
下面就针对差异化再分享一些内容吧。很多卖家在做产品迭代或者差异化的时候，一定会遇到一个问题，就是产品迭代的点有很多个，我们到底选择什么方向去做迭代呢？
这里就需要用到KANO 模型。KANO 模型是对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。要了解理论的卖家朋友，可以去百度下。下面直接讲KANO 模型在选品需求点确认的应用。
这里以一个办公椅的需求点进行KANO模型建立，第一步需要设置问卷调查，对需求点进行正反2次提问，让客户选择满意程度。
问题1:
如果这个办公椅坐垫加厚，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅坐垫没有加厚，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
问题2:
如果这个办公椅手把可以升降，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅手把不可以升降，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
问题3:
如果这个办公椅增加头枕，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅没有增加头枕，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
问题4:
如果这个办公椅爪子改成铝合金，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅爪子没有改成铝合金，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
问题5:
如果这个办公椅颜色改成白色，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
如果这个办公椅颜色没有改成白色，你的评价是很满意，基本满意，无所谓，勉强接受，非常不满意？
设置这5个问题的原因就是因为需要确认“坐垫加厚”，“椅手把可以升降”“增加头枕”“爪子改成铝合金”“颜色改成白色”这个5个需求点的优先顺序。
然后将问卷调查发放给目标客户进行填写，结果如下：
再将调研问卷的结果结论进行计算，并计算出A魅力O期望M必备I无差异和反向。计算方式是对应颜色区域的数据之和。
必备型需求：当优化此需求，用户是中立的，用户满意度不会提升，当不提供此需求，用户满意度会大幅降低。
期望型需求：与用户满意度正相关，当提供此需求，用户满意度会提升，当不提供此需求，用户满意度会降低。
魅力型需求：用户意想不到的（自己不知道自己有这个需求），如果不提供此需求，用户满意度不会降低，但当提供此需求，用户满意度会有很大提升。 无差异需求：无论提供或不提供此需求，用户满意度都不会有改变，用户根本不在意。
反向型需求：这类需求刚好与用户满意度反向相关，用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而会下降。
同时计算出Better和Worse，Better-Worse系数表示的是某个功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。
Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)
Worse/DSI=-1*（O+M）/(A+O+M+I)
Average(better)=40.28%
Average(worse)=－10.89%
最后把各个需求的，Better-Worse系数的绝对值填坐标轴填入，其中Better-Worse系数的绝对值作为原点划分坐标轴。
Batter-Worse系数，本质上是计算2个坐标值，将相关的结果对应的象限，即可得出该功能属于哪一属性需求（一个功能只计算一个）其实是从数据上解释了kano模型不同类型需求具备程度，对于用户满意度的影响程度。
功能1，2：属于期望型；
功能3：属于魅力型；
功能4，5：属于不做型；
功能3：属于无差异型。
结论：该产品优先做功能1，2，这样的成功率最高。
这是KANO模型在选品需求端确认的案例分析，更多信息可以去自行百度研究学习。这仅仅抛砖引玉，给大家一个思路。也许很多卖家会不认可，觉得有必要这么复杂吗？其实选品除去拍脑袋决定法，其他需要逻辑和数据统计的方法都复杂。你更愿意拍脑袋还是有理论有方法支撑选品呢？
虽说这是个案例，但是真正在选品需求确认的时候需要把这些维度的考虑融入进去，这才是核心。不过融入以前，建议先模仿初步掌握最后才是融合。祝各位卖家选品成功，大卖！
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