网站需求分析模型是一种用于确定和量化网站需求的工具。它可以帮助开发人员、设计师和业务人员更好地理解用户需求和期望，从而创建出高质量的、满足用户需求的网站。

网站需求分析模型通常包括以下几个步骤：

1. 确定目标：明确网站的目标和目的，以便为后续的需求分析奠定基础。

2. 确定用户群体：识别网站的目标用户，了解他们的需求、期望和行为。

3. 收集需求：通过调查、访谈、观察等方法收集用户需求信息。

4. 分类和优先级排序：将收集到的需求进行分类和优先级排序，以便在有限的时间和资源内完成关键任务。

5. 文档化：将需求分析结果整理成文档，以便团队成员和利益相关者共享和理解。

6. 评估和验证：与用户代表或利益相关者讨论需求分析结果，确保其准确性和可靠性。

7. 制定实施计划：根据需求分析结果，制定网站开发和设计的实施计划。

8. 监控和调整：在网站开发过程中，持续监控需求实现情况，并根据实际情况进行调整。

通过使用网站需求分析模型，可以确保网站满足用户需求，提高网站的质量和用户体验。

数据分析方法8—KANO分析模型

1）绘制关联图：绘制系统关联图是用于定义系统与系统外部实体间的界限和接口的简单模型。同时它也明确了通过接口的信息流和物质流。

2）创建开发原型：创建用户接口原型当开发人员或用户不能确定需求时，开发一个用户接口原型，这样使得许多概念和可能发生的事更为直观明了。用户通过评价原型将使项目参与者能更好地相互理解所要解决的问题。注意要找出需求文档与原型之间所有的冲突之处。

3）分析可行性：分析需求可行性在允许的成本、性能要求下，分析每项需求实施的可行性，明确与每项需求实现相联系的风险，包括与其它需求的冲突，对外界因素的依赖和技术障碍。

4）确定需求优先级：确定软件工程需求的优先级别应用分析方法来确定使用实例、产品特性或单项需求实现的优先级别。以优先级为基础确定产品版本将包括哪些特性或哪类需求。当允许需求变更时，在特定的版本中加入每一项变更，并在那个版本计划中作出需要的变更。

5）为需求建立模型：为需求建立模型需求的图形分析模型是软件需求规格说明极好的补充说明。它们能提供不同的信息与关系以有助于找到不正确的、不一致的、遗漏的和冗余的需求。这样的模型包括数据流图、实体关系图、状态变换图、对话框图、对象类及交互作用图。

6）编写数据字典：创建数据字典数据字典是对系统用到的所有数据项和结构的定义，以确保开发人员使用统一的数据定义。在需求阶段，数据字典至少应定义客户数据项以确保客户与开发小组是使用一致的定义和术语。分析和设计工具通常包括数据字典组件。

7）应用质量功能调配：使用质量功能调配质量功能调配是一种高级系统技术，它将产品特性、属性与对客户的重要性联系起来。该技术提供了一种分析方法以明确那些是客户最为关注的特性。它将需求分为三类：期望需求，即客户或许并未提及，但如若缺少会让他们感到不满意；普通需求；兴奋需求，即实现了会给客户带去惊喜，但若未实现也不会受到责备。

需求会因人而异，会因文化差异而不同，也会随着时间的变化，作为产品设计者，应该持续调研需求，对产品进行迭代优化

对于各种各样的产品来说，都会有一堆不同的功能，所以会涉及到很多不同的需求，而那个需求对用户来说最为重要，用户对于新开发出来的需求是否满意，还有如何从众多需求中排出优先级。为了避免直接拍脑袋给出解决方案，就需要一套科学的分析方法，真正从用户需求出发来梳理出需求层次以及需求的优先级，并能进一步判断需求实现对用户影响程度，如何科学地判断功能的优先级，在这里就需要使用KANO分析模型，通过此模型结合现实场景给出更科学的决策。

KANO模型主要是对用户需求分类和排序，通过分析用户对产品功能的满意程度，来对产品的功能进行升级，从而确定产品实现过程中的优先级。模型实施的主要形式是通过问卷进行调研完成的。KANO模型是一个典型的定性分析模型，一般不直接用户测量用户的满意度，常用于识别用户对新功能的接受度。

KANO模型根据用户对功能的满意度，将功能可划分为5个属性，即魅力属性，期望属性，无差异属性，必备属性，反向属性。

（1）魅力属性

即用户意向不到，需要挖掘/洞察，若不提供此需求，用户满意度不会降低，若提供此需求，用户满意度会有很大的提升。

当用户对一些产品没有明确的需求时，企业会提供给顾客一些完全出乎意料的产品属性或者服务行为，使用户产生惊喜，用户就会表现出非常满意，从而提高用户忠诚度

（2）期望型需求

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。它是处于成长期的需求，客户，竞争对手和企业自身都关注的需求，也是体现竞争能力的需求，对于这类需求，企业的做法应该是注重提高这方面的质量

（3）必备需求

对于用户而言，这些需求是必须满足的，当不提供此需求，用户满意度会大幅降低，但优化此需求，用户满意度不会得到显著性的提升。对于这类需求，是核心需求，也是产品必做的功能，企业的做法应该是注重不要在这些方面减分，需要企业不断地调查和了解用户需求，并通过合适的方法在产品中体现这些需求。

（4）无差异需求

用户根本不在意的需求，对用户体验毫无影响。无论提供或者不提供此需求，用户满意度都不会改变，对于这类需求，企业的做法应该是尽量避免

（5）反向型需求

用户根本没有此需求，提供后用户满意度反而下降

所以我们在做产品设计时，需要尽量避免无差异属性，反向属性，至少做好必备属性，期望型属性，努力做好魅力属性

1、问卷设计

KANO模型调研的每个功能/需求都有正向和负向两个问题，正向测量的是用户在面对具备这项功能时的满意度，负向测量的是用户在面对不具备这项功能时的满意度。问卷中的问题 一般采用五级选项，按照：喜欢，理应如此，无所谓，勉强接受，我不喜欢。进行评价，

例如：设计一下问卷

2、收集数据并清理

根据问题对用户进行问卷调查，筛除不合理的问卷，收集到可用问卷

3、根据KANO模型进行分类

名词解释：

A：魅力属性

O：期望属性

M：必备属性

I：无差异属性

R：反向属性

Q：可疑结果

4、量化分析（Better-Worse系数）

根据每个功能的属性分类百分比对照表，计算出Better-Worse系数，表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。

表中对应属性相同位置的百分比累加

Better系数：可以理解为满意系数，Better的数值通常为正，代表如果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，表示对用户满意上的影响越大，用户满意度提升的影响效果越强，上升的也就更快

Worse系数：可以理解为不满意系数，其数值通常为负，代表如果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，表示对用户不满意上的影响最大，满意度降低的影响效果越强，下降的越快

根据Better-Worse系数值，将散点图分为四个象限，以确立需求优先级

从中可以看出第一象限内的功能2是期望属性最优的，可以优先可以做此需求

虽然此模型可以将定性的功能进行定量化处理，更能科学的指导产品决策。但是在实际的应用过程中，如果对业务本身理解不够好的话，得出的结果就不会准确。而最容易出现问题的地方则是问卷调查部分，一种是问卷调查的问题，一种则是问卷调查的对象。对于问题则需要内部自己梳理，而对于用户调查的对象，则需要我们根据产品的功能特性以及服务对象去划分用户群体，只有好的问卷才能得出最优的决策。

此外需求也会因人而异，而我们要做的是满足目标用户人群中多数人的需求，需求会因为文化差异而不同，需求会随着时间变换，昨天的期望型需求，甚至魅力型需求，到今天可能以变成必备型需求，所以需要持续调研需求，产品需要持续迭代。