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1. 基本型需求：
顾客认为产品“必须有”的属性或功能。满足客户最基本的期待，就算满足了我也不见得开心，但是一旦不满足，我会很不开心；当其特性不充足时，顾客很不满意；当其特性充足时，对客户满意度没有多少影响，顾客充其量是满意。
比如当我带着老婆孩子，兴致勃勃的打开度假酒店的房间门，发现房间根本没有收拾，满屋烟味，抽水马桶竟然还没有冲！ 基本型需求通常是标准服务的一部分，是客户的底线期待。2. 期望型需求：
客户心里有较为明确的期待，满足程度越高，越满意；比如用打车软件叫了一辆车，司机师傅准时到达，服务态度好，又认识路，一下就到了；我要给他5星好评！绝大部分的差异化服务在这里。 期望型需求又叫做线性需求，这类需求越多越好。线性需求在产品中实现的越多，顾客就越满意，当没有满意这些需求时，顾客就不满意。因此，产品的价格通常和线性特性相关。如果酒店有健身器材，我会更加高兴，相比没有这类器材的酒店，我下次可能就会在此入住这里。
3. 兴奋型需求：
提供给顾客一些完全出乎意料的产品属性，使顾客产生惊喜。兴奋点和惊喜点常常是一些未被用户了解的需求，客户在看到这 些功能之前并不知道自己需要它们。当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当产品提供了这类需求中的服务时，顾客就会对产品非常满意，从而提高顾客的忠诚度。这类需求可以为产品增加额外价格。
4. 无差异需求：
无差异需求是指有没有都无所谓的这部分需求，不论提供或者不提供，对用户体验无影响，换言之，即使不做，也不会让客户不满意。
这部分需求，往往是我们要避免的 “多余动作”，虽然是这样说，但在工作上，我们却极为容易做出这样的事情。 避免无差异需求的原因在于，其会占用我们宝贵且不可再生的资源。5. 反向需求
反向需求同时也是无差异需求的升级版本，我们所谓的无差异需求，是做不做都没影响，反向需求恰恰就属于，做了就会产生负面影响。
6. kano数据采集及分析
（1）Kano分析的数据采集问题
在为Kano分析进行数据采集时，首先需要询问被访者一组正向和反向的配对问题。（2）Kano分析的一种典型属性分类方式
7.Better-Worse 系数分析结果
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。
根据Better-worse系数，优先满足系数绝对分值较高的功能或需求。 Better系数=（期望+魅力）/（必备+期望+魅力+无差异） Worse系数= -（必备+期望）/（必备+期望+魅力+无差异）
Better系数：有了这个功能可以更满意的程度
越高越优先满足 Worse系数（负数）：Worse系数的绝对值是 没有这个功能时不满意的程度 绝对值越高越优先满足