具体如何使用KANO模型指导工作呢？ KANO模型主要结合KANO questionnaire（KANO调查问卷）进行调研。 问卷设计一般是由一对问题来组成：
针对每一对问题，通过一些非常具体的描述满意程度选项来得到答案（参考李克特量表）。 
满意程度的选项描述可以根据实际问题灵活修改，如："非常满意、满意、无所谓、不满意、非常不满意"或者"非常喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢 " 根据我们收集到的问卷调查结果，可以制作一个KANO评价计算表： 
其中：A：魅力型需求 O：期望型需求 M：必备型需求 I：无差异型需求 R：反向结果 Q：可疑结果（一般不会出现，除非是问卷选项设置的问题或者用户理解出现了问题，或者用户在胡乱回答）。 在汇总了所有用户有效问卷后，我们需要针对某一需求点进行比例分析，分别得出这个需求点中用户的A/O/M/I/R/Q所占的比例，计算不同属性需求的比例之和，总值最高的为这个需求的属性归属。 应用举例如下（数据为编纂）： 
实际项目中经常会出现多个需求同属于一个类别，同类别中的多个需求进行优先级排序就要引入Better-Worse系数来进行分析，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。计算公式如下： 
通过计算，每一个需求点都会得到 Better/SI 和 Worse/DSI 两个系数， 其中 Better/SI 被理解为增加后的满意系数，数值通常为正数。代表如果产品提供某种功能属性的话，用户满意度会提升，正值越大/越接近1，则表示对用户满意度上的影响越大，对用户满意度提升的效果越强，满意度上升的越快。 Worse/DSI可以被叫做消除后的不满意系数，其数值通常为负，代表如果产品不提供某种功能属性的话，用户的满意度会降低，值越负向/越接近-1，表示对用户不满意度上的影响最大，满意度降低的影响效果越强，下降的越快。 取多个需求的Better/SI和Worse/DSI平均值作为横纵轴，我们可以做一个平面直角坐标系了。 
根据这个坐标系，我们可以按照如下排序规则进行排序：必备>期望>魅力>无差异。对于在同一象限中的功能点，以 Better系数/|Worse 系数|的大小排序，值越大越靠前，越优先做。 通过KANO模型工具对用户不同需求进行分类区分处理，了解不同层次的用户需求，帮助我们识别出影响用户满意至关重要的因素，为我们找到提高产品用户满意度的切入点。 以上我们讨论了需求的挖掘，以及运用KANO模型对用户需求进行分类及排序，这里我们有必要再明确一下需求包含的要素，简单来说明确的需求包含：目标用户和现存问题。目标用户很好理解，我们定义的产品就是为了解决一部分人的问题。现存问题指的是有实际场景，有切实遇到的问题。对用户需求的描述可以参考User Story（用户故事）标准模板。 当我们清晰的了解需求以后，就可以对产生的原因进行分析，然后制定相应的解决方案。对需求成因的分析可以运用HMW法进行详细拆解，HMW分析主要包括：积极、转移、否定、拆解、脑洞五个维度（这里不详细展开）。需求成因拆解完后，对所有提出的需求列出对应的解决方案，一个需求会对应不同的解决方案，这里注意，一开始思考解决方案的时候不要去考虑实现的可行性，尽管去提供。等所有的解决方案都列出来之后，再进行方案分析、评估、排序。 这里再介绍一种模型工具：从产品经理角度，如何对同一需求不同解决方案之间进行分析、评估、排序的工具-ICE排序法。通过从几个维度考虑进行打分，按总分高低去排序（得分越高越优先）。 ICE排序法包括3个维度：Impact（影响范围）、Confidence（自信程度）、Easy（实现难易）。 影响范围（Impact）:指这个功能完成后有多少用户可以感受和使用到。
自信程度（Confidence）:指该功能完成后对目标达成的效果预测，需要注意的是这个预测是基于单个用户的，而不是对整体效果的预测，是偏主观判断，后续要根据实际效果持续修正。
实现难易（Easy）:指功能的综合实现难度，包括开发成本、运营难度、推广成本等，越容易实现的得分越大。 打分方法释义：1-5的数字，影响范围大得分5，小为1。（分值的颗粒度大小以项目而定）
需求匹配 需求挖掘及分析解决发现和确认需求的问题，需求匹配就是要解决要不要做的问题。需求即便确定存在，但是需求是否在这个产品做、做到什么程度、什么时候做、做成什么形态，就是需求匹配要做的工作，主要从行业阶段和公司资源两大维度进行分析，篇幅所限，这里暂不过详细展开了。 做好
需求管理是输出精准产品定义的基础，没有捷径，掌握科学的方法论，多看、多想、多聊、多做，持续迭代，找到适合我们用户和公司产品的判断模型，希望对你有帮助。
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