Analiza Kano (model Kano, od nazwiska Noriaki Kano) to metoda klasyfikowania cech produktu według tego, jak wpływają na satysfakcję klienta. Trzy główne kategorie: must-be (podstawowe - ich brak wywołuje złość, obecność nikogo nie cieszy), performance (liniowe - im więcej, tym lepiej) i delighters (zachwycające - nikt ich nie oczekuje, ale budują entuzjazm). Do tego cechy obojętne i odwrócone (ich obecność przeszkadza).
Badanie robi się parą pytań o każdą cechę: funkcjonalnym („jak się czujesz, gdy to JEST?") i dysfunkcjonalnym („jak się czujesz, gdy tego NIE MA?"). Kombinacja odpowiedzi przypisuje cechę do kategorii.
Analityk sięga po Kano przy priorytetyzacji wymagań, gdy lista życzeń jest dłuższa niż budżet - czyli zawsze. Model chroni przed dwoma błędami: inwestowaniem w wodotryski, zanim podstawy działają, i przeznaczaniem budżetu na cechy, których nikt nie zauważy.
Przykład z MediFlow: ankieta Kano wśród pacjentów rejestracji online pokazała, że potwierdzenie wizyty SMS-em to must-be (bez niego ludzie dzwonią „czy na pewno jestem zapisany?"), liczba dostępnych terminów to performance, a automatyczna propozycja lekarza na podstawie historii wizyt - delighter. Kolejność wdrażania ustaliła się sama.
Dwie uwagi. Cechy migrują w dół z czasem: powiadomienia push były delighterem w 2015, dziś to standard. I częsta pomyłka - Kano to nie MoSCoW. Kano bada percepcję klienta, MoSCoW zapisuje decyzję zespołu o zakresie. Dobrze działają razem: wynik Kano jest argumentem przy nadawaniu kategorii MoSCoW.
Pojęcia powiązane: priorytetyzacja, MoSCoW, wymaganie, ankieta.