用戶問卷調查

咱們以前作過好屢次問卷調研，那爲何有些問卷調研用戶會認認真真填完，而有些倒是直接叉掉，這是爲何呢？失敗的問卷調研背後有哪些問題？
「用戶調研有啥難的，不就搞個問卷，弄幾個題目讓你們隨便填一下？」

在沒有接觸問卷調研前，相信不少人都以爲調研是一個門檻低、簡單且價值不大的活兒，直到後來通過了年會的大型調查問卷、和培訓部配合組織調查問卷填寫、單獨門店小範圍調研甚至是針對單獨個體的詢問式調研等屢次問卷調研，合做了很多同事以後發現：一份問卷調研，並不是看起來「弄幾個題目」那麼簡單，反而須要不斷打磨和修改，才能達到「差強人意」（基本讓人滿意）的狀態。

特別是收到幾回不錯的成果後，我開始意識到：一份好的用戶調研價值不小，不只可以瞭解到用戶真實想法，產生較高質量的用戶反饋，從而有機會推進產品和業務側的優化。

用戶調研有章可循，那麼如何才能作出一份至少70分的問卷？通過無數次問卷修改後，我才明白這樣一個道理：「先求無過」。

簡單來講，大多數人（包括以前的我），都會因爲先入爲主的想法（「搞個問卷=弄幾個題目」）掉以輕心，在問卷上犯很多同類型的錯誤，從而致使最終的調研結果不盡如人意甚至失敗。

因而我把這些錯誤概括了起來，有了下面的總結：問卷調研6宗罪。

問卷調研6宗罪

問卷調研六宗罪之一：使用專業名詞和術語

• 「您使用這個Tab的頻率大概是」
• 「請問《XXXXXXX》這條內容，是符合您預期的內容嗎？」
• 「對於這個ICON的設計，您是否喜歡」

「TAB、ICON，這些都是大家作IT的專業名詞和術語，你讓我怎麼看得懂？我又不是作互聯網當產品吹牛X，作設計P圖，搞運營打雜的？」

一個優秀的互聯網產品/運營是具備必定「同理心」，能站在其它人（好比用戶）角度來考慮問題或情景。好比上面的例子，「TAB、ICON」這樣的專業術語和名詞，只適合平時和同事（或者一樣作互聯網的朋友）交流，若是拿去給普通用戶，極可能就是對牛彈琴。

用戶顯然不會有耐心，去百度一下而後再回來填問卷，更大可能性是他發現看不懂，而後隨便選。不懂亂填的用戶一多，這道題基本就做廢了。

因此，問卷題目中儘可能避免出現各類專業名詞和術語。

問卷調研六宗罪之二：過於追求問卷數量

• 「咱們的要求不高，先來400份問卷吧」
• 「300份問卷OK麼，儘可能多一些」

問卷數量越多=用戶反饋越全面 ? =最終結論越可靠 ?

這多是個思惟盲區：相比「數量」而言，問卷調研更注重「質量」。

簡單來講就是：問卷獲得的是否都是有效的用戶反饋。

而這須要從問卷設計、投放用戶等多個方面去考慮：好比參與調研的是否是更精準的目標用戶。

舉個例子
假設你負責相似於打車、資訊等高頻業務，一樣是收到了2份問卷調研，一是200份「每天使用產品用戶」的問卷，二是500份「1個月用1次產品用戶」的問卷，你以爲哪一個價值會越大？

某種程度上，調研的目標用戶越精準，獲得的用戶反饋纔可能更有效。

問卷調研六宗罪之三：問卷題目描述抽象

什麼是模糊、抽象的題目，問卷中爲何儘可能不要這麼描述（除非你真的只想瞭解總體狀況）。下面我將以網易雲音樂爲案例，來進行說明。

好比如今要作一份有關於網易雲音樂App滿意度的問卷調研，第1題可能會是：

請問您對網易雲音樂app滿意度評分是：
1分
2分
3分
4分
5分
然而這樣的題目，用戶第一眼看很是懵：「什麼滿意度，App哪方面的滿意度？是總體滿意度？仍是使用體驗流暢、仍是歌曲音質清晰或者歌曲推薦功能很準？」

很顯然這麼問得不到好的回答，因而進行優化：

請問您對網易雲音樂app【每日推薦】功能的滿意度評分是：
1分（很不滿意）
2分（不滿意）
3分（感受通常）
4分（比較滿意）
5分（很滿意）
此次優化雖然具體到了細分的功能點，但從普通用戶的視角看，會在評分選擇上仍是會無從下手：5分（很滿意）的標準是什麼，1分（很不滿意）的標準又是什麼？我到底該怎麼選？

最終版題目大體以下：

請問您對網易雲音樂app【每日推薦】功能的滿意度評分是：
1分（推薦的歌曲基本沒什麼興趣，很不滿意）
2分（推薦的歌曲不太感興趣，不滿意）
3分（推薦的歌曲有些感興趣，感受通常）
4分（推薦的歌曲比較感興趣，比較滿意）
5分（推薦的歌曲很感興趣，很滿意）
網易雲音樂【每日推薦】功能，好很差用，大概只有一個標準：推薦的歌曲，用戶是否感興趣，或者符合我的口味。

最終版的問卷題目，經過增長【備註】把【評分標準說明】清楚，把抽象的題目變爲具體形象，讓用戶清晰作出選擇， 儘可能避免題目不清致使用戶困惑，最終拿到一手無效數據。

問卷調研六宗罪之四：設置敏感性題目

「敏感性題目」是指：有些問題會比較敏感，基於自尊、道德等，用戶可能會作出「違心」不符合平常的選擇。

好比背景是想了解用戶對於視頻質量喜愛度，其中有道題是關於【低俗視頻】。最初的題目，爲了描述清楚，加上了一張「男女牀上相擁」的低俗示意圖，另外還有幾個選項可供選擇：

A、「喜歡此類視頻且會點開」；B、「不喜歡此類視頻但會點開」；C、「反感此類視頻且不會點開」。

發給幾個用戶測試的時候，立刻有用戶對此提出質疑：「這一項大家是讓我違心填呢，仍是違心填呢？」

很顯然，因爲題目設置和描述過於敏感，爲了維護我的形象，沒有用戶會傾向選擇A和B（但現實中並不是如此），則該題回收數據會大打折扣。

問卷調研六宗罪之五：題目設置太多

題目設置太多，每每會出如今一些剛接觸用戶調研不久的同窗身上（包括以前的我）：

「既然好不容易搞一次，就這一次就搞清楚目前產品存在的全部問題！」

好比我曾經接觸到一份問卷，大概是我迄今爲止看到過最長的：一共設置了20道題目，題目選項除了產品體驗、還涉及內容質量、交互設計等…填到一半，我差點想直接放棄。

問卷過於繁瑣，後果無非2個：一是填寫門檻過高，很多用戶紛紛放棄或者隨意亂填；二是沒有調研重心，一味貪全，最後一看：「什麼都想要，什麼都得不到」。

而我漸漸發現，這些在問卷調研中「求大求全」的人，錯誤的源頭每每只有一個：根本沒想清楚調研目的。

問卷調研六宗罪之六：調研目的模糊不清

若是你要問我，作了屢次問卷調研，合做很多同事，最怕哪一種狀況？

調研目的模糊不清。由於這意味着不只僅是要作問卷修改、投放&回收等工做，更要投入很多時間和精力，幫助對方追根溯源，理清調研目的，甚至可能事倍功半。

仍是用網易雲音樂舉個例子，一樣是調研目的，「對於網易雲音樂的【每日推薦】功能評分」顯然就比「你有多喜歡網易雲音樂」要合適的多。

簡單來講，調研目的儘可能不要大而空，一聽感受像漂浮在空中，而是具體清晰，一看就能指導後續動做。
換句話說，若是調研目的頭緒不清，後面出來的結論大概事與願違，不能滿意。

爲何要作用戶調研？

咱們爲何要作用戶調研？它對咱們的價值或者目的到底是什麼？ 我我的來看，作用戶調研，目的無非三個：尋找用戶需求、進行用戶洞察、接收用戶建議。

1. 尋找用戶需求

尋找用戶需求主要有3個方面：

• 挖掘新需求
• 排除僞需求
• 驗證需求強弱

一個互聯網產品，會面對成百上千個用戶需求，而開發和技術資源都有限，那該優先作哪些呢？很顯然，經過用戶調研去挖掘、排除和驗證，是種不錯的方式，用戶反饋多、佔比大的強需求要給予更高的處理優先級。

2. 進行用戶洞察

經過調研，除了可以瞭解用戶喜愛、滿意度等，最重要是有機會了解用戶的真實想法，從而進行用戶洞察。

舉個最多見的例子：用戶想說要一匹更快的馬，其實真正想要的是更快的交通工具（好比汽車）

3. 接收用戶建議

經過調研接收（注意不是「接受」）用戶的反饋建議，包括有機會作成功能（或其餘優化），從而讓產品變得更好。

總結

最後，爲了讓你們都能儘可能避免失敗，能設計出有效問卷，不浪費時間和精力，我的總結如下7點建議：

• 問卷不在多，而在於精。找到你的精準目標用戶，適當選擇數量並進行調研。
• 儘可能不用專業術語。好比「tab，icon」，若是不得已要用，加上文字解釋或圖示說明（「百文不如一圖」。）
• 題目不要設置太多。通常來講儘可能不超過10個，實在沒法刪減，建議走【邏輯設置】。
• 避免敏感型題目。避免敏感型題目，它會讓用戶作出「違心」選擇。
• 題目描述具體形象。寬泛的題目，只能獲得模糊的回答。
• 注意題目斟酌用詞。嘗試讀幾遍，看是否會有尷尬或卡殼。
• 正式發佈前小範圍測試。問卷正式發佈前，讓小部分用戶先測試，補缺糾錯查漏。