1.前言
12月份馬上就結(jié)束了，這也意味著這個(gè)雙月的體驗(yàn)OKR也到了復(fù)盤(pán)的階段。想趁這個(gè)機(jī)會(huì)復(fù)盤(pán)一下自己這么久以來(lái)的體驗(yàn)經(jīng)歷，幫助我拓寬了設(shè)計(jì)職能的邊界，站在整個(gè)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的角度，思考當(dāng)前產(chǎn)品遇到的問(wèn)題和解決方案。
所以打算分幾篇文章輸出一些關(guān)于我在體驗(yàn)中遇到的問(wèn)題和解決方案，以及一些個(gè)人感悟。
之所以會(huì)先從問(wèn)卷入手，一方面是因?yàn)槲覀冊(cè)趩?wèn)卷的設(shè)計(jì)的過(guò)程中，很難找到全面分析問(wèn)卷設(shè)計(jì)的文章。另一方面是因?yàn)槔斫庥脩?hù)，才能理解體驗(yàn)。真正好的體驗(yàn)一定來(lái)自于用戶(hù)，且以幫助用戶(hù)解決問(wèn)題為目的。
接下來(lái)，本文會(huì)通過(guò)大量問(wèn)卷案例，把實(shí)際過(guò)程中的落地經(jīng)驗(yàn)分享給大家。
1.1 問(wèn)卷的使用場(chǎng)景
問(wèn)卷還是訪(fǎng)談？
在實(shí)際的工作中，常用的用戶(hù)調(diào)研方式有兩種：?jiǎn)柧碚{(diào)研和用戶(hù)訪(fǎng)談。
那么，我們這次體驗(yàn)調(diào)研，為什么使用問(wèn)卷調(diào)研而不是用戶(hù)訪(fǎng)談呢？
想要回答這個(gè)問(wèn)題，可以從問(wèn)卷和訪(fǎng)談的差異性上進(jìn)行對(duì)比：
當(dāng)一個(gè)問(wèn)題沒(méi)有明確答案的時(shí)候，很適合做訪(fǎng)談，因?yàn)闆](méi)有確定的參考變量，不知道方向在哪，訪(fǎng)談可以幫助我們找到目標(biāo)方向。甚至你的訪(fǎng)談對(duì)象可以不是產(chǎn)品用戶(hù)，但是他一定要有相同的產(chǎn)品需求。比如一個(gè)用戶(hù)沒(méi)有使用過(guò)微信，但是他有明確的社交需求，那么這個(gè)用戶(hù)就有被訪(fǎng)談的價(jià)值，因?yàn)樗軌驇椭覀冋业疆a(chǎn)品后續(xù)的迭代方向。
而問(wèn)卷是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)，向用戶(hù)求證問(wèn)題的過(guò)程。當(dāng)公司產(chǎn)品經(jīng)歷了冷啟動(dòng)階段之后，后臺(tái)已經(jīng)記錄了足夠的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，這其中包括各功能的使用情況、用戶(hù)行為等，都為問(wèn)卷設(shè)計(jì)提供了很好的參考變量。所以，這個(gè)時(shí)候調(diào)研對(duì)象控制在使用過(guò)我們產(chǎn)品的用戶(hù)，可以幫助我們快速定位問(wèn)題。
當(dāng)然，上述觀點(diǎn)并不絕對(duì)，根據(jù)公司業(yè)務(wù)、使用場(chǎng)景、成本預(yù)算等因素，問(wèn)卷和調(diào)研一起使用的情況也是有的，所以找到適合自己公司的調(diào)研方式最重要。
補(bǔ)充：?jiǎn)柧硎且环N常用的定量分析工具，使用場(chǎng)景主要分為收集用戶(hù)數(shù)據(jù)和需求驗(yàn)證：
收集用戶(hù)數(shù)據(jù)
收集用戶(hù)數(shù)據(jù)主要是為了判斷我們對(duì)用戶(hù)的的定位是否精準(zhǔn)。具體表現(xiàn)為收集用戶(hù)的基本信息、和用戶(hù)的體驗(yàn)反饋（吐槽、好評(píng)），主要作為了完善用戶(hù)畫(huà)像。
需求驗(yàn)證
需求驗(yàn)證主要是調(diào)研產(chǎn)品功能是否符合用戶(hù)預(yù)期，以及判斷現(xiàn)有功能是否有優(yōu)化的價(jià)值和空間（判斷優(yōu)化空間的依據(jù)主要以后臺(tái)數(shù)據(jù)為根本立足點(diǎn)）。
舉個(gè)例子：平臺(tái)上架了一個(gè)xx功能，新功能的觸達(dá)路徑從首頁(yè)到目標(biāo)頁(yè)需要三步，通過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的追蹤發(fā)現(xiàn)，在第二步的時(shí)候，觸達(dá)人數(shù)驟降。那么針對(duì)新功能的問(wèn)卷重點(diǎn)之一，就會(huì)放在這個(gè)頁(yè)面觸達(dá)率為什么這么低上，以此尋找解決方案。
1.2 問(wèn)卷的特點(diǎn)：
問(wèn)卷調(diào)研屬于間接調(diào)查，即被調(diào)查者填寫(xiě)問(wèn)卷是在調(diào)查者不在場(chǎng)的情況下進(jìn)行的，即調(diào)查者與被調(diào)查者一般不見(jiàn)面。
問(wèn)卷的優(yōu)點(diǎn)：
問(wèn)卷的缺點(diǎn)：
1.3 問(wèn)卷流程
在工作中，問(wèn)卷的設(shè)計(jì)流程通常被分為四個(gè)階段：準(zhǔn)備階段、設(shè)計(jì)階段、發(fā)放并回收階段，分析報(bào)告階段。
2. 問(wèn)卷設(shè)計(jì)前
2.1 關(guān)鍵目的
確定問(wèn)卷目的是為了聚焦問(wèn)題的范圍和方向。
每一個(gè)產(chǎn)品調(diào)研問(wèn)卷都應(yīng)該圍繞著至少1-2個(gè)核心目標(biāo)進(jìn)行拆分，過(guò)多的核心目標(biāo)會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題數(shù)量沒(méi)法控制和調(diào)研方向不清晰。
2.2 問(wèn)卷說(shuō)明
在向用戶(hù)提出問(wèn)題之前，有個(gè)最重要也是最容易忽略的地方，就是問(wèn)卷的說(shuō)明部分，通常這些說(shuō)明會(huì)包括以下內(nèi)容：
2.3 確定問(wèn)卷的目標(biāo)用戶(hù)
用戶(hù)分群：
用戶(hù)分群其實(shí)就是通過(guò)權(quán)衡來(lái)讓調(diào)研目的和用戶(hù)的需求相匹配，忽略和調(diào)研目的不相關(guān)的用戶(hù)，從而更好的調(diào)研目標(biāo)用戶(hù)的需求，本質(zhì)是為了提升效率。
常用的用戶(hù)分群維度由時(shí)間、用戶(hù)行為和用戶(hù)屬性三個(gè)維度組合完成：
-
完成了登錄注冊(cè)的用戶(hù)
-
沒(méi)完成登錄注冊(cè)的用戶(hù)
-
完成了登錄注冊(cè)，并且點(diǎn)擊了首頁(yè)廣告位的用戶(hù)
下圖是我們用的用戶(hù)分群工具：
選擇的維度越多，用戶(hù)越精準(zhǔn)
我們?cè)谶M(jìn)行用戶(hù)分群時(shí)，定位的精準(zhǔn)程度，和維度的選擇數(shù)量是正相關(guān)的。時(shí)間范圍越窄，用戶(hù)行為越多，用戶(hù)屬性越多，定位到的用戶(hù)越精確。
舉個(gè)例子：“近7天使用xx功能的男性用戶(hù)”，一定比“近7天使用xx功能的用戶(hù)”更加精準(zhǔn)，因?yàn)槎嗔艘粋€(gè)“性別”的維度。
當(dāng)然，每一個(gè)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)模式和用戶(hù)群體都是復(fù)雜的，根據(jù)商業(yè)模式、產(chǎn)品功能、用戶(hù)使用習(xí)慣和目的不同，這些因素都可能成為用戶(hù)細(xì)分的維度。
樣本數(shù)量
樣本的數(shù)量，主要取決于我們想要回收多少份有效問(wèn)卷，也就是回收率。
所以，在回收率固定不變的情況下，樣本數(shù)量越大，問(wèn)卷回收的數(shù)量越多，反之，樣本數(shù)量越小，問(wèn)卷回收的數(shù)量越少。
影響樣本數(shù)量的因素
影響樣本數(shù)量的因素主要分為響應(yīng)率和完成率：
舉個(gè)例子：平臺(tái)通過(guò)渠道向100人發(fā)放問(wèn)卷，只有50人打開(kāi)了問(wèn)卷，那么調(diào)查的響應(yīng)率為50 / 100 × 100% = 50%
舉個(gè)例子：有100人點(diǎn)開(kāi)了問(wèn)卷，最終有50個(gè)人填寫(xiě)完成，那么完成率為50 / 100 × 100% = 50%
相同的調(diào)研樣本數(shù)量，用戶(hù)響應(yīng)率和完成率越高，有效問(wèn)卷的回收率也就越高。所以，除了增加樣本數(shù)量外，也可以通過(guò)提高用戶(hù)的響應(yīng)率和完成率，來(lái)提高問(wèn)卷的回收數(shù)量。
舉個(gè)例子：
樣本數(shù)量的邊際效益
問(wèn)卷數(shù)量的價(jià)值是存在邊際效應(yīng)的，因?yàn)殡S著樣本數(shù)量的增多，回收的答案是趨于一致的，參考價(jià)值較低，所以問(wèn)卷的樣本數(shù)量并不是越多越好。
通常為了保證最終的有效問(wèn)卷回收能滿(mǎn)足研究報(bào)告，應(yīng)該在理想的樣本數(shù)量上，進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄U(kuò)充。
舉個(gè)例子：通過(guò)觀察平臺(tái)用戶(hù)的響應(yīng)率和完成度，估算出抽取1000數(shù)量的樣本數(shù)量能夠支撐最終的研究產(chǎn)出，但是考慮一些特殊情況的產(chǎn)生，此時(shí)會(huì)再加上200的樣本數(shù)量，來(lái)確保問(wèn)卷的回收率。
3. 問(wèn)題和答案的設(shè)計(jì)
3.1 MECE原則
MECE是一種將一個(gè)具體事物進(jìn)行"拆分"的原則，該原則由麥肯錫顧問(wèn)巴巴拉·明托（Barbara Minto）在《金字塔原理》一書(shū)中首次提出，隨即被奉為咨詢(xún)解決思路的圭臬。其目的在于分析問(wèn)題時(shí)盡量做到對(duì)問(wèn)題點(diǎn)進(jìn)行不重疊且不遺漏的分類(lèi)，而且能夠借此有效把握問(wèn)題的核心，并成為有效解決問(wèn)題的方法。
MECE原則可以分為兩個(gè)部分：
互斥性原則是指在問(wèn)卷答案的設(shè)計(jì)中，同一問(wèn)題的若干個(gè)答案之間關(guān)系時(shí)是互相排斥的，不能有重疊、交叉、包含等情況。
完備性原則是指在問(wèn)卷答案的設(shè)計(jì)中，所排列出的答案應(yīng)包含問(wèn)題的全部情況，不能有遺漏。特別是針對(duì)封閉題而言的，必須做到窮盡。
MECE的步驟
了解完MECE原則后，接著從以下四個(gè)步驟來(lái)說(shuō)一下它的實(shí)際用法：
步驟一：確定范圍
明確問(wèn)題是什么，比如說(shuō)我們當(dāng)前產(chǎn)品的問(wèn)題是：“為什么新用戶(hù)搭訕次數(shù)低？”，所以我們的問(wèn)題就會(huì)聚焦在搭訕數(shù)低的原因上，這也是“完全窮盡”的基礎(chǔ)，只有當(dāng)問(wèn)題有了邊界，才能窮盡。
步驟二：尋找切入點(diǎn)
切入點(diǎn)指的是按什么方向進(jìn)行拆分，還是以“為什么新用戶(hù)搭訕次數(shù)低？”這個(gè)問(wèn)題來(lái)舉例，我們從搭訕數(shù)低的原因出發(fā)，選擇的切入點(diǎn)是“角色”。即：在整個(gè)業(yè)務(wù)中，會(huì)涉及到的“用戶(hù)方”和“產(chǎn)品方”兩個(gè)角色：
步驟三：繼續(xù)細(xì)分
考慮當(dāng)前問(wèn)題是否可以繼續(xù)細(xì)分，比如說(shuō)用戶(hù)方可以分為男性和女性，但是這對(duì)搭訕數(shù)并沒(méi)有直接的影響，可能還要繼續(xù)細(xì)分為年齡、地區(qū)、職業(yè)等屬性，直到找到影響“搭訕”的因素。
步驟四：檢查確認(rèn)
細(xì)分完成之后，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行檢查，看看是否有明顯遺漏或者重復(fù)的問(wèn)題。
怎么檢查提出的問(wèn)題是否已經(jīng)滿(mǎn)足相互獨(dú)立和完全窮盡呢？這里提供以下兩個(gè)方法：
*注：MECE原則同時(shí)適用于問(wèn)題和答案的設(shè)計(jì)。
MECE原則的拆分方法
MECE的拆分方法具體分為以下五種：
二分法
二分法指的是把信息分成A和非A的兩個(gè)部分，也就是說(shuō)在找出事物的某一維度后，繼續(xù)找出一個(gè)相反的維度，通俗來(lái)說(shuō)就是找出他的反義詞。常見(jiàn)的例子在我們生活中隨處可見(jiàn)，比如說(shuō)：未婚和已婚、成年和未成年、黑和白、上和下等等。
象限法
找到一個(gè)事物的兩個(gè)維度，進(jìn)行坐標(biāo)系劃分，變成4個(gè)象限。
比如我們一次性接到了很多迭代的設(shè)計(jì)需求，可以根據(jù)任務(wù)的重要性和緊急程度兩個(gè)維度，確定所有迭代需求的優(yōu)先級(jí)。
-
P0：重要且緊急，該問(wèn)題未得到解決，用戶(hù)無(wú)法順利完成任務(wù)，這種需要馬上開(kāi)始進(jìn)行優(yōu)化解決的，比如一個(gè)電商軟件，用戶(hù)付款時(shí)總是失敗。
-
P1：重要但不緊急，這種一般指用戶(hù)在操作時(shí)可能感到麻煩，但仍然可以繼續(xù)完成任務(wù)，比如說(shuō)按鈕、反饋很不顯眼，需要仔細(xì)查找。可以過(guò)段時(shí)間交付的內(nèi)容也算在這個(gè)范圍內(nèi)，比如國(guó)慶大型活動(dòng)這種需求一般都要提前很久準(zhǔn)備，可能交付時(shí)間在一兩個(gè)星期之后。
要素法
要素法是根據(jù)一個(gè)事物的做成要素行劃分的。比如說(shuō)我們作為設(shè)計(jì)師，都知道體驗(yàn)很重要，但是什么樣的體驗(yàn)才能被稱(chēng)之為好呢？于是很多公司會(huì)制定自己的體驗(yàn)度量標(biāo)準(zhǔn)，比如Ant rDesign的PTECH模型，就把體驗(yàn)拆分成了性能體驗(yàn)、任務(wù)完成度、參與度、清晰度和滿(mǎn)意度。
*題外話(huà)補(bǔ)充：
HEART模型更多是用來(lái)度量C端產(chǎn)品的體驗(yàn)，并不太適用于B端產(chǎn)品。B端產(chǎn)品多是提高效率的工具類(lèi)產(chǎn)品，業(yè)務(wù)比較復(fù)雜且用戶(hù)需要付費(fèi)才能使用，比較注重任務(wù)的完成效率和邏輯的清晰度。
公式法
按照現(xiàn)有公式中的要素進(jìn)行去分類(lèi)，比如說(shuō)銷(xiāo)售額 = 銷(xiāo)售量 x 價(jià)格，CTR = 點(diǎn)擊數(shù) / 曝光數(shù)（根據(jù)不同業(yè)務(wù)和場(chǎng)景會(huì)有細(xì)微差異）。
這種時(shí)候，我們就可以把銷(xiāo)售額拆分為銷(xiāo)售量和價(jià)格，CTR拆分為點(diǎn)擊數(shù)和曝光數(shù)。
流程法
流程法指的是把一個(gè)事物，按照進(jìn)行的流程進(jìn)行劃分。拿我自己的上班日常來(lái)舉例：8個(gè)活動(dòng)組成一個(gè)流程。
3.2 問(wèn)題設(shè)計(jì)
問(wèn)題的四種形式
在提出的每個(gè)問(wèn)題下面給出若干個(gè)答案，讓被調(diào)查者選出其中的一個(gè)或若干個(gè)問(wèn)題來(lái)回答的問(wèn)卷形式。封閉式問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)在于，用戶(hù)在看到問(wèn)題和答案的時(shí)候，很快就能理解提問(wèn)者的目的。
a. 是非型：有且只有兩個(gè)備選答案，受訪(fǎng)者只能從中選擇一個(gè)答案。
b. 并列型：提供兩個(gè)及以上的并列答案，讓用戶(hù)在其中選擇最適合自己的答案。
c. 等級(jí)型：對(duì)兩個(gè)及以上分成等級(jí)的答案進(jìn)行選擇的題型，只能從中選擇一個(gè)答案。
d. 排序型：讓用戶(hù)從備選答案中選出全部或者部分答案，根據(jù)用戶(hù)選擇順序?qū)Υ鸢高M(jìn)行排列的一種方式。
開(kāi)放式問(wèn)卷是問(wèn)卷設(shè)計(jì)者提供問(wèn)題，由被調(diào)查者自行構(gòu)思自由發(fā)揮，從而按自己意愿答出問(wèn)題的問(wèn)答題型為主，也就是我們常說(shuō)的填空題。
開(kāi)放式的優(yōu)勢(shì)是經(jīng)常會(huì)收集到一些意料之外的信息，且都是用戶(hù)直觀的感受。但正是由于它的開(kāi)放性，會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題的答案很不規(guī)范，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)用戶(hù)的回答和問(wèn)題不相符的情況。這類(lèi)不規(guī)范的回答無(wú)法使用數(shù)據(jù)分析方法，嚴(yán)重影響最后的分析效率。
比如說(shuō)我們本次的問(wèn)卷目標(biāo)是調(diào)研影響用戶(hù)搭訕率和回復(fù)率的因素，其中有道填空題：
問(wèn)題：您在搭訕聊天的過(guò)程中，有什么不滿(mǎn)意的地方？或有什么建議？
回答：不太清楚、不知道等詞語(yǔ)。
問(wèn)題產(chǎn)生的依據(jù)
*問(wèn)題的產(chǎn)生要有理有據(jù)。
我們本次調(diào)研的目的，主要是為了幫助用戶(hù)解決問(wèn)題，所以在問(wèn)卷的設(shè)計(jì)過(guò)程中，要問(wèn)自己兩個(gè)問(wèn)題：
步驟一：通過(guò)用戶(hù)使用路徑差異，定位問(wèn)題
通過(guò)對(duì)比路徑和數(shù)據(jù)漏斗，發(fā)現(xiàn)并記錄用戶(hù)在使用過(guò)程中遇到的問(wèn)題。
如下圖，是一個(gè)簡(jiǎn)化的用戶(hù)路徑和漏斗數(shù)據(jù)，主要分析的是“首頁(yè) - 發(fā)送消息”這條核心路徑，可以發(fā)現(xiàn)：用戶(hù)流失最大的地方在“查看用戶(hù)資料 - 進(jìn)入IM頁(yè)”這一階段。
當(dāng)定位問(wèn)題后，還需要通過(guò)福格模型來(lái)擬定問(wèn)題和答案。
步驟二：通過(guò)福格模型，分析影響因素
福格模型認(rèn)為，行為的發(fā)生，有 3 個(gè)關(guān)鍵的要素，并且需要 3 個(gè)要素同時(shí)發(fā)生才能產(chǎn)生作用，也就是動(dòng)機(jī)、能力和提示：
-
動(dòng)機(jī)：做出行為的欲望。
-
能力：去做某個(gè)行為的能力。
*之前的版本為 B=MAT，其中 T 是 trigger 觸發(fā)的意思，后續(xù)迭代成 B=MAP，P 是 Prompt 提示的意思，但是提示和觸發(fā)的差異并不大，不必糾結(jié)。
當(dāng)我們利用福格模型去分析“查看用戶(hù)資料 - 進(jìn)入IM頁(yè)”的流失問(wèn)題時(shí)，就變成了：
針對(duì)MAP這三個(gè)因素，預(yù)測(cè)用戶(hù)在各個(gè)使用場(chǎng)景會(huì)遇到的困難，總結(jié)成問(wèn)卷，向用戶(hù)求證。
問(wèn)題篩選
我們通過(guò)上述方法設(shè)計(jì)出很多的問(wèn)題后，時(shí)常會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題很多，“我全都要”的情況。
步驟一：通過(guò)屬性，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行歸類(lèi)
這里提供給大家一個(gè)思路：根據(jù)屬性不同，對(duì)所有問(wèn)題進(jìn)行歸類(lèi)。當(dāng)然，有時(shí)候會(huì)遇到這樣的情況：有一些問(wèn)題沒(méi)有明確的屬性進(jìn)行定義，但是又很重要，這種問(wèn)題可以統(tǒng)一概括為其他。
步驟二：?jiǎn)栴}篩選
歸類(lèi)完成后，從每一個(gè)屬性中，選出固定數(shù)量的問(wèn)題整合成問(wèn)卷，篩選的標(biāo)準(zhǔn)以目標(biāo)結(jié)果為導(dǎo)向，也就是每個(gè)問(wèn)題和本次問(wèn)卷目標(biāo)的關(guān)聯(lián)性，關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，則納入問(wèn)卷，反之則剔除。
這樣做的好處是在最后的問(wèn)卷結(jié)構(gòu)上，可以把相同屬性的問(wèn)題放在一起，保證上下問(wèn)題的邏輯性和相關(guān)性，用戶(hù)作答時(shí)不顯得別扭。
3.3 問(wèn)題數(shù)量
問(wèn)題的數(shù)量沒(méi)有固定的要求，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)、不同的問(wèn)卷目的，問(wèn)卷的數(shù)量都是不同的。
通常情況下，問(wèn)卷中的問(wèn)題越多，所得的數(shù)據(jù)就越詳細(xì)。但是問(wèn)題越多，用戶(hù)的投入成本也就越高，這樣就會(huì)導(dǎo)致填寫(xiě)意愿降低。
我們公司平時(shí)的問(wèn)題數(shù)量，基本會(huì)控制在15個(gè)左右，為的是讓用戶(hù)能夠在半小時(shí)內(nèi)填寫(xiě)完畢。因?yàn)橛脩?hù)填寫(xiě)問(wèn)卷的耐心和時(shí)間都是有限的，所以在問(wèn)題的數(shù)量上，不宜過(guò)多。
提問(wèn)技巧
由淺入深
提供場(chǎng)景預(yù)設(shè)，幫助用戶(hù)回憶
在設(shè)計(jì)問(wèn)題時(shí)，避免回憶性問(wèn)題，特別是長(zhǎng)時(shí)間以前的回憶，記憶的模糊會(huì)降低答題的準(zhǔn)確率。
因?yàn)槿说挠洃浭浅仕槠鎯?chǔ)在大腦里的，直接問(wèn)用戶(hù)是很難被搜索到的。但是，在實(shí)際調(diào)研中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)不得不讓用戶(hù)回憶的情況，針對(duì)這種場(chǎng)景，需要在問(wèn)題當(dāng)中構(gòu)建出一個(gè)具象的場(chǎng)景，這里的場(chǎng)景可以是時(shí)間、地點(diǎn)或者產(chǎn)品功能等，能夠幫助用戶(hù)串聯(lián)起回憶的都可以。
舉個(gè)例子：比如我現(xiàn)在想調(diào)研用戶(hù)使用發(fā)布模塊的情況，那么在問(wèn)題設(shè)計(jì)時(shí)，就會(huì)圍繞發(fā)布相關(guān)的場(chǎng)景進(jìn)行提問(wèn)。
保持客觀，避免導(dǎo)向型問(wèn)題
如果問(wèn)題中帶有偏向性的語(yǔ)境，這樣就可能引發(fā)“誘導(dǎo)”，會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)選擇問(wèn)題“暗示”的答案。
舉個(gè)例子：
避免范圍很大的問(wèn)題
如下圖，單看修改前的問(wèn)題是沒(méi)什么對(duì)錯(cuò)的，但聊天只是我們產(chǎn)品的功能之一，它由1v1聊天、群組聊天等多個(gè)功能組成。這樣就會(huì)造成用戶(hù)回答的內(nèi)容很寬泛，很難提取出有價(jià)值的信息。所以在問(wèn)題的修改上，我們需要更加具體的指向性?xún)?nèi)容。
避免一個(gè)問(wèn)句，兩個(gè)問(wèn)題
一個(gè)問(wèn)句中，出現(xiàn)兩個(gè)及以上的問(wèn)題。這個(gè)很簡(jiǎn)單，我們直接用上面學(xué)到的MECE原則進(jìn)行拆分就可以了，直接分成兩個(gè)問(wèn)題提問(wèn)。
避免術(shù)語(yǔ)、黑話(huà)
在設(shè)計(jì)問(wèn)題時(shí)要避免使用專(zhuān)業(yè)性術(shù)語(yǔ)，通俗易懂的語(yǔ)言容易被不同畫(huà)像的用戶(hù)理解，避免誤會(huì)而引起的問(wèn)答偏差。有些用戶(hù)可能因?yàn)椴恢馈八惴ā钡木唧w意思，導(dǎo)致問(wèn)卷無(wú)法進(jìn)行。
避免雙重否定句式
雙重否定就是否定兩次，即表示肯定的意思，如：不得不。這種句式的問(wèn)題，用戶(hù)通常不能一下子就讀懂句子的意思，增加答題成本。
敏感問(wèn)題
不直接詢(xún)問(wèn)用戶(hù)對(duì)某事的觀點(diǎn)，而是把問(wèn)題轉(zhuǎn)移到其他人身上，然后，請(qǐng)用戶(hù)以第三人稱(chēng)的視角，對(duì)他人的回答作出評(píng)價(jià)，更能得到用戶(hù)真實(shí)的想法。
首先假設(shè)某一情景或現(xiàn)象的存在，然后再詢(xún)問(wèn)用戶(hù)的看法。
3.4 答案設(shè)計(jì)
答案設(shè)計(jì)的注意事項(xiàng)
答案的設(shè)計(jì)最后會(huì)影響數(shù)據(jù)的有效性，所以在設(shè)計(jì)上需要注意以下三點(diǎn)事項(xiàng)：
3.5 問(wèn)卷評(píng)審
內(nèi)審和外審
在內(nèi)部評(píng)審之前，首先要自審一遍，這就要求我們?cè)谠O(shè)計(jì)問(wèn)卷后，最好是站在問(wèn)卷回答者的角度，試著自己做一遍問(wèn)卷，避免出現(xiàn)一些比較常規(guī)性質(zhì)的問(wèn)題，比如問(wèn)卷的邏輯性、用詞的通俗性、語(yǔ)意的表達(dá)等。
問(wèn)卷自審后沒(méi)什么問(wèn)題后，可以邀請(qǐng)項(xiàng)目組的人進(jìn)行內(nèi)審，最好可以拉上開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品一起，提供多角度的思考方向。
4. 問(wèn)卷發(fā)放
問(wèn)卷發(fā)放主要從時(shí)間、地點(diǎn)、人物三個(gè)維度出發(fā)。
4.1 時(shí)間：
在問(wèn)卷的發(fā)放和回收時(shí)間之間，需要考慮用戶(hù)看到問(wèn)卷的時(shí)間和答題時(shí)間。
根據(jù)問(wèn)卷的曝光程度，留有足夠的時(shí)間讓用戶(hù)能夠看到并點(diǎn)擊問(wèn)卷，如果發(fā)放和回收中間留的時(shí)間過(guò)短，會(huì)造成用戶(hù)可能沒(méi)看到問(wèn)卷，或正在答題中，就已經(jīng)開(kāi)始回收了。這種情況會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)在沒(méi)有完整閱讀題目或者充分思考的情況下，隨便作答，無(wú)法獲取足夠的樣本數(shù)據(jù)和用戶(hù)的真實(shí)想法。
當(dāng)然，發(fā)放和回收中間留的時(shí)間也不宜過(guò)長(zhǎng)，時(shí)間越長(zhǎng)，用戶(hù)忘記調(diào)研問(wèn)卷這回事的概率也就越大。
4.2 地點(diǎn)（投放方式）：
投放渠道，由于我們的體驗(yàn)工作一般圍繞APP進(jìn)行，所以我們的渠道主要分為以下幾種：
優(yōu)點(diǎn)：可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放
缺點(diǎn)：受限于設(shè)備的消息開(kāi)關(guān)，打擾性強(qiáng)
優(yōu)點(diǎn)：由于是用戶(hù)主動(dòng)點(diǎn)擊進(jìn)行，所以有效性較高
缺點(diǎn)：廣告位多為全量投放，無(wú)法保證用戶(hù)參與度
4.3 人物：
用戶(hù)和問(wèn)卷的匹配關(guān)系：?jiǎn)柧淼恼{(diào)研對(duì)象必須是我們的用戶(hù)。也就是說(shuō)，如果投放的用戶(hù)和問(wèn)卷不匹配，那么最后得到的數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義。
并且在分發(fā)方式上，還會(huì)根據(jù)規(guī)模分為部分和全量。部分就是針對(duì)用戶(hù)分群后的具體用戶(hù)，有選擇性的進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放。全量則是針對(duì)平臺(tái)所有用戶(hù)的問(wèn)卷，這種由于平臺(tái)的用戶(hù)類(lèi)型很多，資源浪費(fèi)等問(wèn)題，基本不太用。
5. 問(wèn)卷整理：數(shù)據(jù)清洗
5.1 有效問(wèn)卷的數(shù)量影響最后分析的準(zhǔn)確性
在前文關(guān)于問(wèn)卷的特點(diǎn)中我們提到，用戶(hù)回答問(wèn)題的場(chǎng)景是不可控的，可能會(huì)出現(xiàn)瞎填的情況，如果我們回收問(wèn)卷后立馬進(jìn)行分析，會(huì)混入一些無(wú)效數(shù)據(jù)，大大降低我們調(diào)研結(jié)果的可靠性。
所以，在正式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，還有一個(gè)問(wèn)卷篩選的環(huán)節(jié)，以此保證數(shù)據(jù)的有效性，專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)叫做數(shù)據(jù)清洗。
5.2 篩選無(wú)效問(wèn)卷的標(biāo)準(zhǔn)
既然涉及數(shù)據(jù)清洗，那么就一定會(huì)有一套標(biāo)準(zhǔn)去判斷哪些數(shù)據(jù)是可以“被清洗”的，所以我們這里總結(jié)了以下幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)供大家參考：
檢查答案是否出現(xiàn)保持一致，或呈現(xiàn)某種規(guī)律的情況，出現(xiàn)的問(wèn)卷進(jìn)行刪除。
舉個(gè)例子：所有的答案都是“A-A-A-A”或”A-B-A-B”
嚴(yán)格來(lái)說(shuō)應(yīng)該將漏填的答卷全都進(jìn)行剔除，但有時(shí)候會(huì)遇到回收樣本量很少的情況，所以一般會(huì)設(shè)置漏答數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)。
常用的標(biāo)準(zhǔn)是總題數(shù)的2/3，例如問(wèn)卷一共設(shè)計(jì)了 10 個(gè)問(wèn)題，回答了 6 個(gè)以上的用戶(hù)即視為有效問(wèn)卷，反之，則視為無(wú)效問(wèn)卷。
有些用戶(hù)受主客觀因素影響，可能不會(huì)認(rèn)真選答案，所以需要檢查前后的選項(xiàng)是否矛盾。
在問(wèn)題的設(shè)計(jì)中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)多個(gè)問(wèn)題之間保持邏輯關(guān)系，如果用戶(hù)選擇了前一題“A”，則不應(yīng)該選擇后一道題的“B”。
舉個(gè)例子：用戶(hù)在前一題中選擇了“從未搭訕過(guò)”，后面卻又選擇了“搭訕后沒(méi)有人回復(fù)“，這種就可以視為前后邏輯不符的答卷。
如果問(wèn)卷中實(shí)在找不出可以用來(lái)表示邏輯關(guān)系的問(wèn)題，那么也可以設(shè)置一個(gè)明顯錯(cuò)誤的答案，最后統(tǒng)計(jì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)時(shí)，剔除該問(wèn)卷即可。
當(dāng)然問(wèn)題的迷惑性不能太強(qiáng)，我們只是想要檢驗(yàn)用戶(hù)是否在認(rèn)真答題，而不是為難用戶(hù)，所以認(rèn)真閱讀問(wèn)題和答案就不會(huì)出錯(cuò)。
舉個(gè)例子：第1題問(wèn)：「請(qǐng)問(wèn)您使用過(guò)語(yǔ)音功能嗎？若沒(méi)有，請(qǐng)忽略第 2 題」，如果用戶(hù)第1題選沒(méi)有的，卻仍回答了第2題，那么就可以把該問(wèn)卷視為無(wú)效。
在發(fā)放問(wèn)卷前，我們會(huì)進(jìn)行答題測(cè)試，目的是估算出答題所需要的總時(shí)長(zhǎng)，以此作為問(wèn)卷答題時(shí)長(zhǎng)的有效性依據(jù)，如果最后回收的問(wèn)卷答題時(shí)間比預(yù)估時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或過(guò)短，就可以判斷為答題不認(rèn)真，都可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求酌情剔除。
提交時(shí)間主要針對(duì)的是在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成答題，但超過(guò)了提交時(shí)間的用戶(hù)。比如說(shuō)我們回收問(wèn)卷的截止時(shí)間是12月7日，但是有的用戶(hù)是在12月8日完成答題并提交的，也會(huì)被視為無(wú)效問(wèn)卷。（市面上有些問(wèn)卷工具，可以回收設(shè)置時(shí)間，超過(guò)規(guī)定時(shí)間提交的問(wèn)卷不計(jì)入問(wèn)卷回收。）
6. 分析報(bào)告
統(tǒng)計(jì)各選項(xiàng)的數(shù)量、頻率是最常用到的分析方法，然后通過(guò)圖表展現(xiàn)出來(lái)，可以非常直觀的看出整體分布情況。具體可以分為趨勢(shì)分析和分組分析兩種方法。
6.1 分類(lèi)篩選
顧名思義，分類(lèi)篩選是根據(jù)類(lèi)別來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選的一種方法，常用的類(lèi)別有：
舉個(gè)例子：如下圖，選擇的篩選條件是問(wèn)題回答+提交日期。最終選擇的類(lèi)別為：年齡在21-30歲之間的用戶(hù)，且2021/12/23之前提交問(wèn)卷的用戶(hù)，最后得到的有效答卷是 44 份，這就說(shuō)明滿(mǎn)足該篩選條件的用戶(hù)有44人。
此時(shí)，系統(tǒng)會(huì)把這44個(gè)人回答的其他問(wèn)題也全部篩選出來(lái)，如下圖：
44個(gè)人當(dāng)中，有7個(gè)人搭訕過(guò) 1 次，9個(gè)人搭訕過(guò) 2-5 次，4個(gè)人搭訕過(guò)6-10次，5個(gè)人搭訕過(guò) 10 次以上，剩下19個(gè)人從未搭訕過(guò)。
6.2 交叉分析
除了分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，我們還可以通過(guò)交叉法，進(jìn)行差異分析，找出影響因素。
交叉分析法通常用于分析兩個(gè)及以上的變量關(guān)系，即同時(shí)將有一定聯(lián)系的變量及其值交叉排列在一張表格內(nèi)，形成交叉表，從而分析交叉表中變量之間的關(guān)系。
聽(tīng)上去有一些麻煩，但是現(xiàn)在的很多問(wèn)卷平臺(tái)都會(huì)提供交叉分析的功能，下面會(huì)以問(wèn)卷星為例，簡(jiǎn)單的了解一下交叉分析的具體流程。
步驟一：點(diǎn)擊問(wèn)卷后臺(tái)的統(tǒng)計(jì)頁(yè)面，選擇交叉分析，選擇自變量X和因變量Y，點(diǎn)擊交叉分析。
步驟二：得出“分析年齡和關(guān)注信息之間的關(guān)系”數(shù)據(jù)表現(xiàn)。
當(dāng)數(shù)據(jù)都放在一起分析時(shí)，很難看出年齡和關(guān)注信息這一行為的關(guān)系，但使用交叉分析之后，可以聚焦每個(gè)年齡段對(duì)于關(guān)注點(diǎn)的偏好，針對(duì)性的給出優(yōu)化方案。
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20歲以下的用戶(hù)中，最關(guān)注的是顏值，占比為63.64%。
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21-30歲的所有用戶(hù)中，最關(guān)注的是年齡，占比為67.86%。
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31-40歲的所有用戶(hù)中，最關(guān)注城市，占比為76.92%。
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其他年齡的信息偏好等等...
上述的兩種分析方法（分類(lèi)篩選和交叉分析），都是我們常用且方便的分析方法。如果想要更加深入的進(jìn)行調(diào)研總結(jié)，可以使用一些專(zhuān)業(yè)的分析軟件，例如使用SPSS軟件，或者導(dǎo)入Excel表格做數(shù)據(jù)的處理，這都是目前使用比較廣泛的一些分析工具。
*重要的不是分析工具，而是對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度和分析能力。
7. 寫(xiě)在最后
至此，從問(wèn)卷設(shè)計(jì)到最后的數(shù)據(jù)分析就講解完了。
問(wèn)卷調(diào)研不是目的，目的是通過(guò)調(diào)研得出的結(jié)論，指導(dǎo)我們體驗(yàn)的優(yōu)化方向，問(wèn)卷調(diào)研本身只是了解用戶(hù)的手段之一，重要的是在問(wèn)卷設(shè)計(jì)過(guò)程中加深對(duì)手頭業(yè)務(wù)的理解。
1.前言
12月份馬上就結(jié)束了，這也意味著這個(gè)雙月的體驗(yàn)OKR也到了復(fù)盤(pán)的階段。想趁這個(gè)機(jī)會(huì)復(fù)盤(pán)一下自己這么久以來(lái)的體驗(yàn)經(jīng)歷，幫助我拓寬了設(shè)計(jì)職能的邊界，站在整個(gè)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的角度，思考當(dāng)前產(chǎn)品遇到的問(wèn)題和解決方案。
所以打算分幾篇文章輸出一些關(guān)于我在體驗(yàn)中遇到的問(wèn)題和解決方案，以及一些個(gè)人感悟。
之所以會(huì)先從問(wèn)卷入手，一方面是因?yàn)槲覀冊(cè)趩?wèn)卷的設(shè)計(jì)的過(guò)程中，很難找到全面分析問(wèn)卷設(shè)計(jì)的文章。另一方面是因?yàn)槔斫庥脩?hù)，才能理解體驗(yàn)。真正好的體驗(yàn)一定來(lái)自于用戶(hù)，且以幫助用戶(hù)解決問(wèn)題為目的。
接下來(lái)，本文會(huì)通過(guò)大量問(wèn)卷案例，把實(shí)際過(guò)程中的落地經(jīng)驗(yàn)分享給大家。
1.1 問(wèn)卷的使用場(chǎng)景
問(wèn)卷還是訪(fǎng)談？
在實(shí)際的工作中，常用的用戶(hù)調(diào)研方式有兩種：?jiǎn)柧碚{(diào)研和用戶(hù)訪(fǎng)談。
那么，我們這次體驗(yàn)調(diào)研，為什么使用問(wèn)卷調(diào)研而不是用戶(hù)訪(fǎng)談呢？
想要回答這個(gè)問(wèn)題，可以從問(wèn)卷和訪(fǎng)談的差異性上進(jìn)行對(duì)比：
當(dāng)一個(gè)問(wèn)題沒(méi)有明確答案的時(shí)候，很適合做訪(fǎng)談，因?yàn)闆](méi)有確定的參考變量，不知道方向在哪，訪(fǎng)談可以幫助我們找到目標(biāo)方向。甚至你的訪(fǎng)談對(duì)象可以不是產(chǎn)品用戶(hù)，但是他一定要有相同的產(chǎn)品需求。比如一個(gè)用戶(hù)沒(méi)有使用過(guò)微信，但是他有明確的社交需求，那么這個(gè)用戶(hù)就有被訪(fǎng)談的價(jià)值，因?yàn)樗軌驇椭覀冋业疆a(chǎn)品后續(xù)的迭代方向。
而問(wèn)卷是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)，向用戶(hù)求證問(wèn)題的過(guò)程。當(dāng)公司產(chǎn)品經(jīng)歷了冷啟動(dòng)階段之后，后臺(tái)已經(jīng)記錄了足夠的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，這其中包括各功能的使用情況、用戶(hù)行為等，都為問(wèn)卷設(shè)計(jì)提供了很好的參考變量。所以，這個(gè)時(shí)候調(diào)研對(duì)象控制在使用過(guò)我們產(chǎn)品的用戶(hù)，可以幫助我們快速定位問(wèn)題。
當(dāng)然，上述觀點(diǎn)并不絕對(duì)，根據(jù)公司業(yè)務(wù)、使用場(chǎng)景、成本預(yù)算等因素，問(wèn)卷和調(diào)研一起使用的情況也是有的，所以找到適合自己公司的調(diào)研方式最重要。
補(bǔ)充：?jiǎn)柧硎且环N常用的定量分析工具，使用場(chǎng)景主要分為收集用戶(hù)數(shù)據(jù)和需求驗(yàn)證：
收集用戶(hù)數(shù)據(jù)
收集用戶(hù)數(shù)據(jù)主要是為了判斷我們對(duì)用戶(hù)的的定位是否精準(zhǔn)。具體表現(xiàn)為收集用戶(hù)的基本信息、和用戶(hù)的體驗(yàn)反饋（吐槽、好評(píng)），主要作為了完善用戶(hù)畫(huà)像。
需求驗(yàn)證
需求驗(yàn)證主要是調(diào)研產(chǎn)品功能是否符合用戶(hù)預(yù)期，以及判斷現(xiàn)有功能是否有優(yōu)化的價(jià)值和空間（判斷優(yōu)化空間的依據(jù)主要以后臺(tái)數(shù)據(jù)為根本立足點(diǎn)）。
舉個(gè)例子：平臺(tái)上架了一個(gè)xx功能，新功能的觸達(dá)路徑從首頁(yè)到目標(biāo)頁(yè)需要三步，通過(guò)后臺(tái)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的追蹤發(fā)現(xiàn)，在第二步的時(shí)候，觸達(dá)人數(shù)驟降。那么針對(duì)新功能的問(wèn)卷重點(diǎn)之一，就會(huì)放在這個(gè)頁(yè)面觸達(dá)率為什么這么低上，以此尋找解決方案。
1.2 問(wèn)卷的特點(diǎn)：
問(wèn)卷調(diào)研屬于間接調(diào)查，即被調(diào)查者填寫(xiě)問(wèn)卷是在調(diào)查者不在場(chǎng)的情況下進(jìn)行的，即調(diào)查者與被調(diào)查者一般不見(jiàn)面。
問(wèn)卷的優(yōu)點(diǎn)：
問(wèn)卷的缺點(diǎn)：
1.3 問(wèn)卷流程
在工作中，問(wèn)卷的設(shè)計(jì)流程通常被分為四個(gè)階段：準(zhǔn)備階段、設(shè)計(jì)階段、發(fā)放并回收階段，分析報(bào)告階段。
2. 問(wèn)卷設(shè)計(jì)前
2.1 關(guān)鍵目的
確定問(wèn)卷目的是為了聚焦問(wèn)題的范圍和方向。
每一個(gè)產(chǎn)品調(diào)研問(wèn)卷都應(yīng)該圍繞著至少1-2個(gè)核心目標(biāo)進(jìn)行拆分，過(guò)多的核心目標(biāo)會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題數(shù)量沒(méi)法控制和調(diào)研方向不清晰。
2.2 問(wèn)卷說(shuō)明
在向用戶(hù)提出問(wèn)題之前，有個(gè)最重要也是最容易忽略的地方，就是問(wèn)卷的說(shuō)明部分，通常這些說(shuō)明會(huì)包括以下內(nèi)容：
2.3 確定問(wèn)卷的目標(biāo)用戶(hù)
用戶(hù)分群：
用戶(hù)分群其實(shí)就是通過(guò)權(quán)衡來(lái)讓調(diào)研目的和用戶(hù)的需求相匹配，忽略和調(diào)研目的不相關(guān)的用戶(hù)，從而更好的調(diào)研目標(biāo)用戶(hù)的需求，本質(zhì)是為了提升效率。
常用的用戶(hù)分群維度由時(shí)間、用戶(hù)行為和用戶(hù)屬性三個(gè)維度組合完成：
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完成了登錄注冊(cè)的用戶(hù)
-
沒(méi)完成登錄注冊(cè)的用戶(hù)
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完成了登錄注冊(cè)，并且點(diǎn)擊了首頁(yè)廣告位的用戶(hù)
下圖是我們用的用戶(hù)分群工具：
選擇的維度越多，用戶(hù)越精準(zhǔn)
我們?cè)谶M(jìn)行用戶(hù)分群時(shí)，定位的精準(zhǔn)程度，和維度的選擇數(shù)量是正相關(guān)的。時(shí)間范圍越窄，用戶(hù)行為越多，用戶(hù)屬性越多，定位到的用戶(hù)越精確。
舉個(gè)例子：“近7天使用xx功能的男性用戶(hù)”，一定比“近7天使用xx功能的用戶(hù)”更加精準(zhǔn)，因?yàn)槎嗔艘粋€(gè)“性別”的維度。
當(dāng)然，每一個(gè)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)模式和用戶(hù)群體都是復(fù)雜的，根據(jù)商業(yè)模式、產(chǎn)品功能、用戶(hù)使用習(xí)慣和目的不同，這些因素都可能成為用戶(hù)細(xì)分的維度。
樣本數(shù)量
樣本的數(shù)量，主要取決于我們想要回收多少份有效問(wèn)卷，也就是回收率。
所以，在回收率固定不變的情況下，樣本數(shù)量越大，問(wèn)卷回收的數(shù)量越多，反之，樣本數(shù)量越小，問(wèn)卷回收的數(shù)量越少。
影響樣本數(shù)量的因素
影響樣本數(shù)量的因素主要分為響應(yīng)率和完成率：
舉個(gè)例子：平臺(tái)通過(guò)渠道向100人發(fā)放問(wèn)卷，只有50人打開(kāi)了問(wèn)卷，那么調(diào)查的響應(yīng)率為50 / 100 × 100% = 50%
舉個(gè)例子：有100人點(diǎn)開(kāi)了問(wèn)卷，最終有50個(gè)人填寫(xiě)完成，那么完成率為50 / 100 × 100% = 50%
相同的調(diào)研樣本數(shù)量，用戶(hù)響應(yīng)率和完成率越高，有效問(wèn)卷的回收率也就越高。所以，除了增加樣本數(shù)量外，也可以通過(guò)提高用戶(hù)的響應(yīng)率和完成率，來(lái)提高問(wèn)卷的回收數(shù)量。
舉個(gè)例子：
樣本數(shù)量的邊際效益
問(wèn)卷數(shù)量的價(jià)值是存在邊際效應(yīng)的，因?yàn)殡S著樣本數(shù)量的增多，回收的答案是趨于一致的，參考價(jià)值較低，所以問(wèn)卷的樣本數(shù)量并不是越多越好。
通常為了保證最終的有效問(wèn)卷回收能滿(mǎn)足研究報(bào)告，應(yīng)該在理想的樣本數(shù)量上，進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄U(kuò)充。
舉個(gè)例子：通過(guò)觀察平臺(tái)用戶(hù)的響應(yīng)率和完成度，估算出抽取1000數(shù)量的樣本數(shù)量能夠支撐最終的研究產(chǎn)出，但是考慮一些特殊情況的產(chǎn)生，此時(shí)會(huì)再加上200的樣本數(shù)量，來(lái)確保問(wèn)卷的回收率。
3. 問(wèn)題和答案的設(shè)計(jì)
3.1 MECE原則
MECE是一種將一個(gè)具體事物進(jìn)行"拆分"的原則，該原則由麥肯錫顧問(wèn)巴巴拉·明托（Barbara Minto）在《金字塔原理》一書(shū)中首次提出，隨即被奉為咨詢(xún)解決思路的圭臬。其目的在于分析問(wèn)題時(shí)盡量做到對(duì)問(wèn)題點(diǎn)進(jìn)行不重疊且不遺漏的分類(lèi)，而且能夠借此有效把握問(wèn)題的核心，并成為有效解決問(wèn)題的方法。
MECE原則可以分為兩個(gè)部分：
互斥性原則是指在問(wèn)卷答案的設(shè)計(jì)中，同一問(wèn)題的若干個(gè)答案之間關(guān)系時(shí)是互相排斥的，不能有重疊、交叉、包含等情況。
完備性原則是指在問(wèn)卷答案的設(shè)計(jì)中，所排列出的答案應(yīng)包含問(wèn)題的全部情況，不能有遺漏。特別是針對(duì)封閉題而言的，必須做到窮盡。
MECE的步驟
了解完MECE原則后，接著從以下四個(gè)步驟來(lái)說(shuō)一下它的實(shí)際用法：
步驟一：確定范圍
明確問(wèn)題是什么，比如說(shuō)我們當(dāng)前產(chǎn)品的問(wèn)題是：“為什么新用戶(hù)搭訕次數(shù)低？”，所以我們的問(wèn)題就會(huì)聚焦在搭訕數(shù)低的原因上，這也是“完全窮盡”的基礎(chǔ)，只有當(dāng)問(wèn)題有了邊界，才能窮盡。
步驟二：尋找切入點(diǎn)
切入點(diǎn)指的是按什么方向進(jìn)行拆分，還是以“為什么新用戶(hù)搭訕次數(shù)低？”這個(gè)問(wèn)題來(lái)舉例，我們從搭訕數(shù)低的原因出發(fā)，選擇的切入點(diǎn)是“角色”。即：在整個(gè)業(yè)務(wù)中，會(huì)涉及到的“用戶(hù)方”和“產(chǎn)品方”兩個(gè)角色：
步驟三：繼續(xù)細(xì)分
考慮當(dāng)前問(wèn)題是否可以繼續(xù)細(xì)分，比如說(shuō)用戶(hù)方可以分為男性和女性，但是這對(duì)搭訕數(shù)并沒(méi)有直接的影響，可能還要繼續(xù)細(xì)分為年齡、地區(qū)、職業(yè)等屬性，直到找到影響“搭訕”的因素。
步驟四：檢查確認(rèn)
細(xì)分完成之后，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行檢查，看看是否有明顯遺漏或者重復(fù)的問(wèn)題。
怎么檢查提出的問(wèn)題是否已經(jīng)滿(mǎn)足相互獨(dú)立和完全窮盡呢？這里提供以下兩個(gè)方法：
*注：MECE原則同時(shí)適用于問(wèn)題和答案的設(shè)計(jì)。
MECE原則的拆分方法
MECE的拆分方法具體分為以下五種：
二分法
二分法指的是把信息分成A和非A的兩個(gè)部分，也就是說(shuō)在找出事物的某一維度后，繼續(xù)找出一個(gè)相反的維度，通俗來(lái)說(shuō)就是找出他的反義詞。常見(jiàn)的例子在我們生活中隨處可見(jiàn)，比如說(shuō)：未婚和已婚、成年和未成年、黑和白、上和下等等。
象限法
找到一個(gè)事物的兩個(gè)維度，進(jìn)行坐標(biāo)系劃分，變成4個(gè)象限。
比如我們一次性接到了很多迭代的設(shè)計(jì)需求，可以根據(jù)任務(wù)的重要性和緊急程度兩個(gè)維度，確定所有迭代需求的優(yōu)先級(jí)。
-
P0：重要且緊急，該問(wèn)題未得到解決，用戶(hù)無(wú)法順利完成任務(wù)，這種需要馬上開(kāi)始進(jìn)行優(yōu)化解決的，比如一個(gè)電商軟件，用戶(hù)付款時(shí)總是失敗。
-
P1：重要但不緊急，這種一般指用戶(hù)在操作時(shí)可能感到麻煩，但仍然可以繼續(xù)完成任務(wù)，比如說(shuō)按鈕、反饋很不顯眼，需要仔細(xì)查找?？梢赃^(guò)段時(shí)間交付的內(nèi)容也算在這個(gè)范圍內(nèi)，比如國(guó)慶大型活動(dòng)這種需求一般都要提前很久準(zhǔn)備，可能交付時(shí)間在一兩個(gè)星期之后。
要素法
要素法是根據(jù)一個(gè)事物的做成要素行劃分的。比如說(shuō)我們作為設(shè)計(jì)師，都知道體驗(yàn)很重要，但是什么樣的體驗(yàn)才能被稱(chēng)之為好呢？于是很多公司會(huì)制定自己的體驗(yàn)度量標(biāo)準(zhǔn)，比如Ant rDesign的PTECH模型，就把體驗(yàn)拆分成了性能體驗(yàn)、任務(wù)完成度、參與度、清晰度和滿(mǎn)意度。
*題外話(huà)補(bǔ)充：
HEART模型更多是用來(lái)度量C端產(chǎn)品的體驗(yàn)，并不太適用于B端產(chǎn)品。B端產(chǎn)品多是提高效率的工具類(lèi)產(chǎn)品，業(yè)務(wù)比較復(fù)雜且用戶(hù)需要付費(fèi)才能使用，比較注重任務(wù)的完成效率和邏輯的清晰度。
公式法
按照現(xiàn)有公式中的要素進(jìn)行去分類(lèi)，比如說(shuō)銷(xiāo)售額 = 銷(xiāo)售量 x 價(jià)格，CTR = 點(diǎn)擊數(shù) / 曝光數(shù)（根據(jù)不同業(yè)務(wù)和場(chǎng)景會(huì)有細(xì)微差異）。
這種時(shí)候，我們就可以把銷(xiāo)售額拆分為銷(xiāo)售量和價(jià)格，CTR拆分為點(diǎn)擊數(shù)和曝光數(shù)。
流程法
流程法指的是把一個(gè)事物，按照進(jìn)行的流程進(jìn)行劃分。拿我自己的上班日常來(lái)舉例：8個(gè)活動(dòng)組成一個(gè)流程。
3.2 問(wèn)題設(shè)計(jì)
問(wèn)題的四種形式
在提出的每個(gè)問(wèn)題下面給出若干個(gè)答案，讓被調(diào)查者選出其中的一個(gè)或若干個(gè)問(wèn)題來(lái)回答的問(wèn)卷形式。封閉式問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)在于，用戶(hù)在看到問(wèn)題和答案的時(shí)候，很快就能理解提問(wèn)者的目的。
a. 是非型：有且只有兩個(gè)備選答案，受訪(fǎng)者只能從中選擇一個(gè)答案。
b. 并列型：提供兩個(gè)及以上的并列答案，讓用戶(hù)在其中選擇最適合自己的答案。
c. 等級(jí)型：對(duì)兩個(gè)及以上分成等級(jí)的答案進(jìn)行選擇的題型，只能從中選擇一個(gè)答案。
d. 排序型：讓用戶(hù)從備選答案中選出全部或者部分答案，根據(jù)用戶(hù)選擇順序?qū)Υ鸢高M(jìn)行排列的一種方式。
開(kāi)放式問(wèn)卷是問(wèn)卷設(shè)計(jì)者提供問(wèn)題，由被調(diào)查者自行構(gòu)思自由發(fā)揮，從而按自己意愿答出問(wèn)題的問(wèn)答題型為主，也就是我們常說(shuō)的填空題。
開(kāi)放式的優(yōu)勢(shì)是經(jīng)常會(huì)收集到一些意料之外的信息，且都是用戶(hù)直觀的感受。但正是由于它的開(kāi)放性，會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題的答案很不規(guī)范，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)用戶(hù)的回答和問(wèn)題不相符的情況。這類(lèi)不規(guī)范的回答無(wú)法使用數(shù)據(jù)分析方法，嚴(yán)重影響最后的分析效率。
比如說(shuō)我們本次的問(wèn)卷目標(biāo)是調(diào)研影響用戶(hù)搭訕率和回復(fù)率的因素，其中有道填空題：
問(wèn)題：您在搭訕聊天的過(guò)程中，有什么不滿(mǎn)意的地方？或有什么建議？
回答：不太清楚、不知道等詞語(yǔ)。
問(wèn)題產(chǎn)生的依據(jù)
*問(wèn)題的產(chǎn)生要有理有據(jù)。
我們本次調(diào)研的目的，主要是為了幫助用戶(hù)解決問(wèn)題，所以在問(wèn)卷的設(shè)計(jì)過(guò)程中，要問(wèn)自己兩個(gè)問(wèn)題：
步驟一：通過(guò)用戶(hù)使用路徑差異，定位問(wèn)題
通過(guò)對(duì)比路徑和數(shù)據(jù)漏斗，發(fā)現(xiàn)并記錄用戶(hù)在使用過(guò)程中遇到的問(wèn)題。
如下圖，是一個(gè)簡(jiǎn)化的用戶(hù)路徑和漏斗數(shù)據(jù)，主要分析的是“首頁(yè) - 發(fā)送消息”這條核心路徑，可以發(fā)現(xiàn)：用戶(hù)流失最大的地方在“查看用戶(hù)資料 - 進(jìn)入IM頁(yè)”這一階段。
當(dāng)定位問(wèn)題后，還需要通過(guò)福格模型來(lái)擬定問(wèn)題和答案。
步驟二：通過(guò)福格模型，分析影響因素
福格模型認(rèn)為，行為的發(fā)生，有 3 個(gè)關(guān)鍵的要素，并且需要 3 個(gè)要素同時(shí)發(fā)生才能產(chǎn)生作用，也就是動(dòng)機(jī)、能力和提示：
-
動(dòng)機(jī)：做出行為的欲望。
-
能力：去做某個(gè)行為的能力。
*之前的版本為 B=MAT，其中 T 是 trigger 觸發(fā)的意思，后續(xù)迭代成 B=MAP，P 是 Prompt 提示的意思，但是提示和觸發(fā)的差異并不大，不必糾結(jié)。
當(dāng)我們利用福格模型去分析“查看用戶(hù)資料 - 進(jìn)入IM頁(yè)”的流失問(wèn)題時(shí)，就變成了：
針對(duì)MAP這三個(gè)因素，預(yù)測(cè)用戶(hù)在各個(gè)使用場(chǎng)景會(huì)遇到的困難，總結(jié)成問(wèn)卷，向用戶(hù)求證。
問(wèn)題篩選
我們通過(guò)上述方法設(shè)計(jì)出很多的問(wèn)題后，時(shí)常會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題很多，“我全都要”的情況。
步驟一：通過(guò)屬性，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行歸類(lèi)
這里提供給大家一個(gè)思路：根據(jù)屬性不同，對(duì)所有問(wèn)題進(jìn)行歸類(lèi)。當(dāng)然，有時(shí)候會(huì)遇到這樣的情況：有一些問(wèn)題沒(méi)有明確的屬性進(jìn)行定義，但是又很重要，這種問(wèn)題可以統(tǒng)一概括為其他。
步驟二：?jiǎn)栴}篩選
歸類(lèi)完成后，從每一個(gè)屬性中，選出固定數(shù)量的問(wèn)題整合成問(wèn)卷，篩選的標(biāo)準(zhǔn)以目標(biāo)結(jié)果為導(dǎo)向，也就是每個(gè)問(wèn)題和本次問(wèn)卷目標(biāo)的關(guān)聯(lián)性，關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，則納入問(wèn)卷，反之則剔除。
這樣做的好處是在最后的問(wèn)卷結(jié)構(gòu)上，可以把相同屬性的問(wèn)題放在一起，保證上下問(wèn)題的邏輯性和相關(guān)性，用戶(hù)作答時(shí)不顯得別扭。
3.3 問(wèn)題數(shù)量
問(wèn)題的數(shù)量沒(méi)有固定的要求，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)、不同的問(wèn)卷目的，問(wèn)卷的數(shù)量都是不同的。
通常情況下，問(wèn)卷中的問(wèn)題越多，所得的數(shù)據(jù)就越詳細(xì)。但是問(wèn)題越多，用戶(hù)的投入成本也就越高，這樣就會(huì)導(dǎo)致填寫(xiě)意愿降低。
我們公司平時(shí)的問(wèn)題數(shù)量，基本會(huì)控制在15個(gè)左右，為的是讓用戶(hù)能夠在半小時(shí)內(nèi)填寫(xiě)完畢。因?yàn)橛脩?hù)填寫(xiě)問(wèn)卷的耐心和時(shí)間都是有限的，所以在問(wèn)題的數(shù)量上，不宜過(guò)多。
提問(wèn)技巧
由淺入深
提供場(chǎng)景預(yù)設(shè)，幫助用戶(hù)回憶
在設(shè)計(jì)問(wèn)題時(shí)，避免回憶性問(wèn)題，特別是長(zhǎng)時(shí)間以前的回憶，記憶的模糊會(huì)降低答題的準(zhǔn)確率。
因?yàn)槿说挠洃浭浅仕槠鎯?chǔ)在大腦里的，直接問(wèn)用戶(hù)是很難被搜索到的。但是，在實(shí)際調(diào)研中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)不得不讓用戶(hù)回憶的情況，針對(duì)這種場(chǎng)景，需要在問(wèn)題當(dāng)中構(gòu)建出一個(gè)具象的場(chǎng)景，這里的場(chǎng)景可以是時(shí)間、地點(diǎn)或者產(chǎn)品功能等，能夠幫助用戶(hù)串聯(lián)起回憶的都可以。
舉個(gè)例子：比如我現(xiàn)在想調(diào)研用戶(hù)使用發(fā)布模塊的情況，那么在問(wèn)題設(shè)計(jì)時(shí)，就會(huì)圍繞發(fā)布相關(guān)的場(chǎng)景進(jìn)行提問(wèn)。
保持客觀，避免導(dǎo)向型問(wèn)題
如果問(wèn)題中帶有偏向性的語(yǔ)境，這樣就可能引發(fā)“誘導(dǎo)”，會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)選擇問(wèn)題“暗示”的答案。
舉個(gè)例子：
避免范圍很大的問(wèn)題
如下圖，單看修改前的問(wèn)題是沒(méi)什么對(duì)錯(cuò)的，但聊天只是我們產(chǎn)品的功能之一，它由1v1聊天、群組聊天等多個(gè)功能組成。這樣就會(huì)造成用戶(hù)回答的內(nèi)容很寬泛，很難提取出有價(jià)值的信息。所以在問(wèn)題的修改上，我們需要更加具體的指向性?xún)?nèi)容。
避免一個(gè)問(wèn)句，兩個(gè)問(wèn)題
一個(gè)問(wèn)句中，出現(xiàn)兩個(gè)及以上的問(wèn)題。這個(gè)很簡(jiǎn)單，我們直接用上面學(xué)到的MECE原則進(jìn)行拆分就可以了，直接分成兩個(gè)問(wèn)題提問(wèn)。
避免術(shù)語(yǔ)、黑話(huà)
在設(shè)計(jì)問(wèn)題時(shí)要避免使用專(zhuān)業(yè)性術(shù)語(yǔ)，通俗易懂的語(yǔ)言容易被不同畫(huà)像的用戶(hù)理解，避免誤會(huì)而引起的問(wèn)答偏差。有些用戶(hù)可能因?yàn)椴恢馈八惴ā钡木唧w意思，導(dǎo)致問(wèn)卷無(wú)法進(jìn)行。
避免雙重否定句式
雙重否定就是否定兩次，即表示肯定的意思，如：不得不。這種句式的問(wèn)題，用戶(hù)通常不能一下子就讀懂句子的意思，增加答題成本。
敏感問(wèn)題
不直接詢(xún)問(wèn)用戶(hù)對(duì)某事的觀點(diǎn)，而是把問(wèn)題轉(zhuǎn)移到其他人身上，然后，請(qǐng)用戶(hù)以第三人稱(chēng)的視角，對(duì)他人的回答作出評(píng)價(jià)，更能得到用戶(hù)真實(shí)的想法。
首先假設(shè)某一情景或現(xiàn)象的存在，然后再詢(xún)問(wèn)用戶(hù)的看法。
3.4 答案設(shè)計(jì)
答案設(shè)計(jì)的注意事項(xiàng)
答案的設(shè)計(jì)最后會(huì)影響數(shù)據(jù)的有效性，所以在設(shè)計(jì)上需要注意以下三點(diǎn)事項(xiàng)：
3.5 問(wèn)卷評(píng)審
內(nèi)審和外審
在內(nèi)部評(píng)審之前，首先要自審一遍，這就要求我們?cè)谠O(shè)計(jì)問(wèn)卷后，最好是站在問(wèn)卷回答者的角度，試著自己做一遍問(wèn)卷，避免出現(xiàn)一些比較常規(guī)性質(zhì)的問(wèn)題，比如問(wèn)卷的邏輯性、用詞的通俗性、語(yǔ)意的表達(dá)等。
問(wèn)卷自審后沒(méi)什么問(wèn)題后，可以邀請(qǐng)項(xiàng)目組的人進(jìn)行內(nèi)審，最好可以拉上開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品一起，提供多角度的思考方向。
4. 問(wèn)卷發(fā)放
問(wèn)卷發(fā)放主要從時(shí)間、地點(diǎn)、人物三個(gè)維度出發(fā)。
4.1 時(shí)間：
在問(wèn)卷的發(fā)放和回收時(shí)間之間，需要考慮用戶(hù)看到問(wèn)卷的時(shí)間和答題時(shí)間。
根據(jù)問(wèn)卷的曝光程度，留有足夠的時(shí)間讓用戶(hù)能夠看到并點(diǎn)擊問(wèn)卷，如果發(fā)放和回收中間留的時(shí)間過(guò)短，會(huì)造成用戶(hù)可能沒(méi)看到問(wèn)卷，或正在答題中，就已經(jīng)開(kāi)始回收了。這種情況會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)在沒(méi)有完整閱讀題目或者充分思考的情況下，隨便作答，無(wú)法獲取足夠的樣本數(shù)據(jù)和用戶(hù)的真實(shí)想法。
當(dāng)然，發(fā)放和回收中間留的時(shí)間也不宜過(guò)長(zhǎng)，時(shí)間越長(zhǎng)，用戶(hù)忘記調(diào)研問(wèn)卷這回事的概率也就越大。
4.2 地點(diǎn)（投放方式）：
投放渠道，由于我們的體驗(yàn)工作一般圍繞APP進(jìn)行，所以我們的渠道主要分為以下幾種：
優(yōu)點(diǎn)：可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放
缺點(diǎn)：受限于設(shè)備的消息開(kāi)關(guān)，打擾性強(qiáng)
優(yōu)點(diǎn)：由于是用戶(hù)主動(dòng)點(diǎn)擊進(jìn)行，所以有效性較高
缺點(diǎn)：廣告位多為全量投放，無(wú)法保證用戶(hù)參與度
4.3 人物：
用戶(hù)和問(wèn)卷的匹配關(guān)系：?jiǎn)柧淼恼{(diào)研對(duì)象必須是我們的用戶(hù)。也就是說(shuō)，如果投放的用戶(hù)和問(wèn)卷不匹配，那么最后得到的數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義。
并且在分發(fā)方式上，還會(huì)根據(jù)規(guī)模分為部分和全量。部分就是針對(duì)用戶(hù)分群后的具體用戶(hù)，有選擇性的進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放。全量則是針對(duì)平臺(tái)所有用戶(hù)的問(wèn)卷，這種由于平臺(tái)的用戶(hù)類(lèi)型很多，資源浪費(fèi)等問(wèn)題，基本不太用。
5. 問(wèn)卷整理：數(shù)據(jù)清洗
5.1 有效問(wèn)卷的數(shù)量影響最后分析的準(zhǔn)確性
在前文關(guān)于問(wèn)卷的特點(diǎn)中我們提到，用戶(hù)回答問(wèn)題的場(chǎng)景是不可控的，可能會(huì)出現(xiàn)瞎填的情況，如果我們回收問(wèn)卷后立馬進(jìn)行分析，會(huì)混入一些無(wú)效數(shù)據(jù)，大大降低我們調(diào)研結(jié)果的可靠性。
所以，在正式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，還有一個(gè)問(wèn)卷篩選的環(huán)節(jié)，以此保證數(shù)據(jù)的有效性，專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)叫做數(shù)據(jù)清洗。
5.2 篩選無(wú)效問(wèn)卷的標(biāo)準(zhǔn)
既然涉及數(shù)據(jù)清洗，那么就一定會(huì)有一套標(biāo)準(zhǔn)去判斷哪些數(shù)據(jù)是可以“被清洗”的，所以我們這里總結(jié)了以下幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)供大家參考：
檢查答案是否出現(xiàn)保持一致，或呈現(xiàn)某種規(guī)律的情況，出現(xiàn)的問(wèn)卷進(jìn)行刪除。
舉個(gè)例子：所有的答案都是“A-A-A-A”或”A-B-A-B”
嚴(yán)格來(lái)說(shuō)應(yīng)該將漏填的答卷全都進(jìn)行剔除，但有時(shí)候會(huì)遇到回收樣本量很少的情況，所以一般會(huì)設(shè)置漏答數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)。
常用的標(biāo)準(zhǔn)是總題數(shù)的2/3，例如問(wèn)卷一共設(shè)計(jì)了 10 個(gè)問(wèn)題，回答了 6 個(gè)以上的用戶(hù)即視為有效問(wèn)卷，反之，則視為無(wú)效問(wèn)卷。
有些用戶(hù)受主客觀因素影響，可能不會(huì)認(rèn)真選答案，所以需要檢查前后的選項(xiàng)是否矛盾。
在問(wèn)題的設(shè)計(jì)中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)多個(gè)問(wèn)題之間保持邏輯關(guān)系，如果用戶(hù)選擇了前一題“A”，則不應(yīng)該選擇后一道題的“B”。
舉個(gè)例子：用戶(hù)在前一題中選擇了“從未搭訕過(guò)”，后面卻又選擇了“搭訕后沒(méi)有人回復(fù)“，這種就可以視為前后邏輯不符的答卷。
如果問(wèn)卷中實(shí)在找不出可以用來(lái)表示邏輯關(guān)系的問(wèn)題，那么也可以設(shè)置一個(gè)明顯錯(cuò)誤的答案，最后統(tǒng)計(jì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)時(shí)，剔除該問(wèn)卷即可。
當(dāng)然問(wèn)題的迷惑性不能太強(qiáng)，我們只是想要檢驗(yàn)用戶(hù)是否在認(rèn)真答題，而不是為難用戶(hù)，所以認(rèn)真閱讀問(wèn)題和答案就不會(huì)出錯(cuò)。
舉個(gè)例子：第1題問(wèn)：「請(qǐng)問(wèn)您使用過(guò)語(yǔ)音功能嗎？若沒(méi)有，請(qǐng)忽略第 2 題」，如果用戶(hù)第1題選沒(méi)有的，卻仍回答了第2題，那么就可以把該問(wèn)卷視為無(wú)效。
在發(fā)放問(wèn)卷前，我們會(huì)進(jìn)行答題測(cè)試，目的是估算出答題所需要的總時(shí)長(zhǎng)，以此作為問(wèn)卷答題時(shí)長(zhǎng)的有效性依據(jù)，如果最后回收的問(wèn)卷答題時(shí)間比預(yù)估時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或過(guò)短，就可以判斷為答題不認(rèn)真，都可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求酌情剔除。
提交時(shí)間主要針對(duì)的是在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成答題，但超過(guò)了提交時(shí)間的用戶(hù)。比如說(shuō)我們回收問(wèn)卷的截止時(shí)間是12月7日，但是有的用戶(hù)是在12月8日完成答題并提交的，也會(huì)被視為無(wú)效問(wèn)卷。（市面上有些問(wèn)卷工具，可以回收設(shè)置時(shí)間，超過(guò)規(guī)定時(shí)間提交的問(wèn)卷不計(jì)入問(wèn)卷回收。）
6. 分析報(bào)告
統(tǒng)計(jì)各選項(xiàng)的數(shù)量、頻率是最常用到的分析方法，然后通過(guò)圖表展現(xiàn)出來(lái)，可以非常直觀的看出整體分布情況。具體可以分為趨勢(shì)分析和分組分析兩種方法。
6.1 分類(lèi)篩選
顧名思義，分類(lèi)篩選是根據(jù)類(lèi)別來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選的一種方法，常用的類(lèi)別有：
舉個(gè)例子：如下圖，選擇的篩選條件是問(wèn)題回答+提交日期。最終選擇的類(lèi)別為：年齡在21-30歲之間的用戶(hù)，且2021/12/23之前提交問(wèn)卷的用戶(hù)，最后得到的有效答卷是 44 份，這就說(shuō)明滿(mǎn)足該篩選條件的用戶(hù)有44人。
此時(shí)，系統(tǒng)會(huì)把這44個(gè)人回答的其他問(wèn)題也全部篩選出來(lái)，如下圖：
44個(gè)人當(dāng)中，有7個(gè)人搭訕過(guò) 1 次，9個(gè)人搭訕過(guò) 2-5 次，4個(gè)人搭訕過(guò)6-10次，5個(gè)人搭訕過(guò) 10 次以上，剩下19個(gè)人從未搭訕過(guò)。
6.2 交叉分析
除了分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，我們還可以通過(guò)交叉法，進(jìn)行差異分析，找出影響因素。
交叉分析法通常用于分析兩個(gè)及以上的變量關(guān)系，即同時(shí)將有一定聯(lián)系的變量及其值交叉排列在一張表格內(nèi)，形成交叉表，從而分析交叉表中變量之間的關(guān)系。
聽(tīng)上去有一些麻煩，但是現(xiàn)在的很多問(wèn)卷平臺(tái)都會(huì)提供交叉分析的功能，下面會(huì)以問(wèn)卷星為例，簡(jiǎn)單的了解一下交叉分析的具體流程。
步驟一：點(diǎn)擊問(wèn)卷后臺(tái)的統(tǒng)計(jì)頁(yè)面，選擇交叉分析，選擇自變量X和因變量Y，點(diǎn)擊交叉分析。
步驟二：得出“分析年齡和關(guān)注信息之間的關(guān)系”數(shù)據(jù)表現(xiàn)。
當(dāng)數(shù)據(jù)都放在一起分析時(shí)，很難看出年齡和關(guān)注信息這一行為的關(guān)系，但使用交叉分析之后，可以聚焦每個(gè)年齡段對(duì)于關(guān)注點(diǎn)的偏好，針對(duì)性的給出優(yōu)化方案。
-
20歲以下的用戶(hù)中，最關(guān)注的是顏值，占比為63.64%。
-
21-30歲的所有用戶(hù)中，最關(guān)注的是年齡，占比為67.86%。
-
31-40歲的所有用戶(hù)中，最關(guān)注城市，占比為76.92%。
-
其他年齡的信息偏好等等...
上述的兩種分析方法（分類(lèi)篩選和交叉分析），都是我們常用且方便的分析方法。如果想要更加深入的進(jìn)行調(diào)研總結(jié)，可以使用一些專(zhuān)業(yè)的分析軟件，例如使用SPSS軟件，或者導(dǎo)入Excel表格做數(shù)據(jù)的處理，這都是目前使用比較廣泛的一些分析工具。
*重要的不是分析工具，而是對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度和分析能力。
7. 寫(xiě)在最后
至此，從問(wèn)卷設(shè)計(jì)到最后的數(shù)據(jù)分析就講解完了。
問(wèn)卷調(diào)研不是目的，目的是通過(guò)調(diào)研得出的結(jié)論，指導(dǎo)我們體驗(yàn)的優(yōu)化方向，問(wèn)卷調(diào)研本身只是了解用戶(hù)的手段之一，重要的是在問(wèn)卷設(shè)計(jì)過(guò)程中加深對(duì)手頭業(yè)務(wù)的理解。
文章來(lái)源：站酷 作者：抓馬九七
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3）構(gòu)建自己的經(jīng)銷(xiāo)渠道，并通過(guò)電商系統(tǒng)做自己農(nóng)產(chǎn)品的軟文推廣。開(kāi)始在各類(lèi)自媒體上，聯(lián)合當(dāng)?shù)卣l(fā)布推介信息，爭(zhēng)取銷(xiāo)路和投資。
