編輯導(dǎo)語：調(diào)查問卷對于互聯(lián)網(wǎng)公司收集資料十分重要，那么大廠的調(diào)查問卷是如何設(shè)計的呢？本篇文章作者從多個方面介紹了調(diào)查問卷的設(shè)計方法以及注意點(diǎn)，一起來看一下吧。

一、什么是調(diào)查問卷

調(diào)查問卷是互聯(lián)網(wǎng)公司用來收集用戶資料和驗(yàn)證產(chǎn)品需求的一種常用調(diào)研工具。其他常用的調(diào)研工具還有可用性測試、A/B測試、用戶訪談、競品分析等等。

1. 使用場景

適用于后臺已經(jīng)記錄了各功能的使用情況、用戶行為等數(shù)據(jù)的產(chǎn)品。這時使用問卷對我們的用戶進(jìn)行調(diào)研，可以幫助我們快速定位問題。

2. 問卷的特點(diǎn)

和其它調(diào)研方法比起來，問卷的成本很低，幾乎不怎么動用其它資源，而且問卷的設(shè)計和發(fā)放都可以在線上完成，對時間和精力的耗費(fèi)較少。

3. 定量研究和定性研究

在查閱相關(guān)資料的時候我發(fā)現(xiàn)，有的作者將問卷調(diào)查歸為定量研究工具，這一觀點(diǎn)是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。其?shí)問卷既可以做定性研究，也可以做定量研究。

定量研究：通過研究用戶的三日留存、人均消耗量等數(shù)據(jù)，得到精確的某一群體的需求現(xiàn)狀和趨勢。

定性研究：通過對用戶進(jìn)行訪談，詢問“上次使用某功能有什么體驗(yàn)”“上次使用時遇到了哪些問題”等問題進(jìn)行研究，其目的更多是探索用戶需求的深層心理原因。

4. 調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)

問卷一般由標(biāo)題、卷首語、問題和答案、編碼、結(jié)束語幾個部分組成。

其中卷首語是需要特別注意的。

卷首語應(yīng)該包括：調(diào)查者信息（即平臺方）、調(diào)查的目的和主要內(nèi)容、填寫問卷所需時間、獎勵說明、以及調(diào)查的匿名和保密原則等。

編碼：就是將問卷中所有的問題和答案都加上編號，方便后期的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。設(shè)計傳統(tǒng)紙質(zhì)問卷需要了解編碼，線上的問卷工具會自動編碼，不需要學(xué)習(xí)。

5. 調(diào)查問卷的流程

問卷的設(shè)計流程通常分為四個階段：前期準(zhǔn)備、設(shè)計問卷、問卷的收發(fā)，分析報告。

二、前期準(zhǔn)備

1. 明確研究的目標(biāo)

我們在確定目標(biāo)的時經(jīng)常犯的一個錯誤是目標(biāo)的制定過于籠統(tǒng)，例如：

提高用戶留存率了解用戶使用習(xí)慣以及產(chǎn)品的滿意度建議反饋、吐槽、好評優(yōu)化產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)······

諸如此類寬泛的主題會讓問卷的設(shè)計無從下手，為了更好地聚焦問題的范圍和方向，我們要圍繞著至少1-2個核心目標(biāo)進(jìn)行拆分細(xì)化。

舉個例子：某平臺下單模塊耗時較長，年輕用戶流失率上升且對官方軟件吐槽較多，品牌影響較為負(fù)面。本次調(diào)研，主要針對年輕用戶在平臺的購票路徑，分析該用戶群體在下單過程中的操作節(jié)點(diǎn)與關(guān)注點(diǎn)，探索用戶流失與差評的原因。

2. 確定目標(biāo)用戶

為了讓調(diào)研目標(biāo)和用戶的需求相匹配，忽略調(diào)研目的不相關(guān)的用戶，我們首先需要將用戶分群。除了用戶分群，我們還經(jīng)常聽到另一個概念：用戶分層。這兩者是什么關(guān)系？有什么區(qū)別嗎？

舉個例子：

如果按性別將用戶分為男女兩個群體，這兩個群體之間是平行關(guān)系，那就是用戶分群。

如果按照“AARRR模型”將用戶分成5個群體，即新用戶、下載用戶、活躍用戶、興趣用戶和付費(fèi)用戶，這5個群體之間是遞進(jìn)關(guān)系的，那就是用戶分層。

兩者本質(zhì)上都是在某些維度，將用戶劃分成不同群體的方法。所以，用戶分層其實(shí)是一種特殊的用戶分群方式。

常用的用戶分群維度有：數(shù)據(jù)范圍、用戶行為和用戶屬性三個維度。

1）數(shù)據(jù)范圍：時間范圍、次數(shù)范圍、消費(fèi)范圍等。

例如：最近14天內(nèi)登錄；下單大于7次；累計消費(fèi)金額大于1000元，或者給出一個其它的數(shù)據(jù)范圍。

2）用戶行為：圍繞調(diào)研目標(biāo)，明確用戶的核心行為路徑及分支路徑，然后根據(jù)是否完成核心路徑來對用戶分類。

例如：提交訂單的用戶；完成消費(fèi)的用戶；訂票中使用了搜索功能的用戶······

3）用戶屬性：一般會從業(yè)務(wù)流程的角度出發(fā)，基于產(chǎn)品的核心功能或者整運(yùn)營玩法，對用戶進(jìn)行屬性分類，比如：

例如：用戶的性別；用戶的職業(yè)；是否注冊會員。

4）特別注意：分類的原因一定要緊貼研究目標(biāo)，不能為了分類而分類。

無意義的分類不但不能幫助完成調(diào)研目標(biāo)，還會增加后期分析數(shù)據(jù)的任務(wù)量。

舉個例子：性別在以消費(fèi)為核心的產(chǎn)品中會有明顯的區(qū)別，男性和女性就是兩個相異的群體，應(yīng)該進(jìn)行分群，但是在某些工具類的APP中，或許就沒那么必要了。

3. 了解行業(yè)情況

閱讀相關(guān)的行業(yè)研究報告或做競品分析研究，通過吸取現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，可以提高問卷的制作效率、避免走錯方向，也能提供新思路。

給大家推薦一個整合網(wǎng)站，里面幾乎把互聯(lián)網(wǎng)所有常用的網(wǎng)站都做了整合，包括行業(yè)視野、數(shù)據(jù)查詢、素材資源等各大網(wǎng)站?；ヂ?lián)網(wǎng)人必備！

名稱：產(chǎn)品經(jīng)理導(dǎo)航 鏈接：https://www.pmbaobao.com/

4. 形成前期報告并提出假設(shè)

對調(diào)研結(jié)果進(jìn)行分析，并提出假設(shè)。之后的問題設(shè)計將圍繞著這些假設(shè)進(jìn)行。

舉個例子：

比如現(xiàn)在要為盲人設(shè)計一塊手表，通過大量的調(diào)研，我們得知大部分盲人用戶希望手表的外觀要簡單大氣，且不喜歡語音播報的功能。

這時我們就可以假設(shè)：

因?yàn)槊と诵枰?jīng)常獲取時間，所以他們希望在獲取時間的時候不要出聲、盡量不要打擾到別人，也不希望自己的隱私暴露，所以將手表設(shè)計的大氣普通能讓他們有更好的體驗(yàn)。

5. 將假設(shè)轉(zhuǎn)變?yōu)楣?/h3>

還是以盲人手表的設(shè)計為例：

盲人手表的設(shè)計=外觀+時間獲取方式+續(xù)航+質(zhì)量。

翻譯一下就是：盲人手表的外觀要簡單時尚，可以通過觸摸來獲知時間，產(chǎn)品的續(xù)航和質(zhì)量要強(qiáng)。

三、設(shè)計問卷

1. 問題的種類

問題按照內(nèi)容可分為四類，即背景性問題、客觀性問題、主觀性問題以及檢驗(yàn)性問題。

1）背景性問題：背景類問題通常想要了解用戶的個人資料有關(guān)的信息，旨在對調(diào)查的不同人群作分類統(tǒng)計，從而反映不同類型用戶的情況。

舉例：你的教育程度是？

A. 高中以下；B. 高中或中專；C. 大專或本科；D. 本科以上

2）客觀性問題：指實(shí)際發(fā)生的行為和事實(shí)。包括用戶的行為習(xí)慣和產(chǎn)品功能方面的實(shí)際問題。比如使用目的、用戶行為習(xí)慣，使用某功能的情況等。

舉例：在京東購物，物流配送時你會選擇哪種配送方式?

A. 自營物流配送；B. 第三方物流配送；C. 兩者都可。

3）主觀性問題：主觀性問題通常想要了解用戶對產(chǎn)品的了解程度和態(tài)度，反映的是用戶的主觀感受和認(rèn)識，包括意見、情感、動機(jī)、信念、價值觀以及滿意度等。

舉例：你認(rèn)為京東這種配送模式的前景如何？

A. 發(fā)展空間較大，容易接受；B. 兩種模式直接存在很多問題，不利于發(fā)展；C. 短期內(nèi)不會有較大發(fā)展D. 其他

4）檢驗(yàn)性問題：指通過兩道互斥的問題來判斷答題者是否認(rèn)真填寫問卷，目的是幫助篩選無效樣本，提高問卷的有效性。

案例解析：假設(shè)用戶在問題1中未選擇G選項(xiàng)(奢侈品)，但是在問題2中選擇了A/B/C選項(xiàng)，那么這個樣本就是無效的。

2. 問題的結(jié)構(gòu)

合理的排列組合方式更容易讓調(diào)查者回答，也利于對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，問題一般可采取以下幾種方式排列。

1）按難易度排序：

一般來說應(yīng)該先易后難，由淺入深，先描述客觀問題，后描述主觀問題，先一般性質(zhì)的問題，后特殊性質(zhì)的問題。特別是敏感性強(qiáng)的問題，更應(yīng)安排在問卷的后面。

2）按類型排序：

把相同類型的問題放在一起，這樣用戶可以一起回答，避免破壞用戶的思路。

3）按時間順序排序：

可以按照事情發(fā)生的時間，由遠(yuǎn)及近或者由近及遠(yuǎn)排序。無論哪一種排序，都應(yīng)該有連續(xù)性，不可來回跳躍。

下圖為《12306購票體驗(yàn)調(diào)查問卷》的排版參考。

3. 問題的表述方式

1）具體性原則：即問題的內(nèi)容要具體，不要提抽象、籠統(tǒng)的問題。

例如一個款應(yīng)用的聊天功能中還有許多其它功能，比如“匿名匹配”、“視頻匹配”。僅僅詢問對聊天功能的看法很難提取出有價值的信息。所以在問題的修改上，我們需要更加具體。

2）單一性原則：避免一個問句，多個問題。

避免在一個問題中提兩個及以上的問題。兩個及以上問題要拆開問。

3）通俗性原則：避免術(shù)語、黑話。

提問的語言要通俗，不要使用被調(diào)查者感到陌生的語言，特別是不要使用專業(yè)化的術(shù)語，如算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、負(fù)空間模塊等等。

4）準(zhǔn)確性原則：問題及答案一定要精確可度量。

比如“你的孩子是高是矮？”，高矮是相對的，同樣是180的身高，籃球運(yùn)動員可能會覺得有些矮，但一般的女生則會覺得正好。所以不要使用含糊不清或容易產(chǎn)生歧異的語言或概念。選項(xiàng)一定要精準(zhǔn)和可度量！否則數(shù)據(jù)無法衡量。

5）客觀性原則：避免誘導(dǎo)性或傾向性問題。

問題帶有偏向性，會對被訪者產(chǎn)生“誘導(dǎo)”，導(dǎo)致其選擇出“暗示”的答案。

4. 特殊問題表述方式

對于某些敏感性強(qiáng)的特殊問題，在表達(dá)方式上應(yīng)該做些減輕被訪者敏感度的處理，以便他們更容易于面對這些問題，從而做出真實(shí)回答。對特殊問題的處理有以下幾種方法：

1. 釋疑法：即在問題前面寫一段消除疑慮的功能性文字，或在問卷的說明詞中表明此問卷絕對保密，并說明采取的保密措施。
2. 假定性：即用一個假言判斷作為問題的前提，然后再詢問被調(diào)查者的看法。如果視頻會員上調(diào)為10元/月，你是否會續(xù)訂會員服務(wù)？
3. 轉(zhuǎn)移法：即把活動問題的人轉(zhuǎn)移到別人身上，然后再請被調(diào)查者對別人的回答做出評價。

5. 分析問題的方法

分析問題的方法有很多，如SWOT 分析法、5W2H 分析法、麥肯錫 7 步分析法等等。下面我將介紹一下我最常用的MECE分析法及其使用步驟。

MECE原則：是巴巴拉·明托在《金字塔原理》（The Minto Pyramid Principle）中提出的一個很重要的原則。MECE的中文意思是“相互獨(dú)立，完全窮盡”。透過MECE 分析法，從達(dá)成目標(biāo)的最高層次開始，一層一層往下，能將問題拆成多個彼此獨(dú)立而完整的小問題，讓我們更好理解問題、也更容易進(jìn)行有效的分析與判斷。

相互獨(dú)立（ME）：同一個問題的若干答案之間是互斥關(guān)系，不能有重疊的情況。例如男性和小孩有重疊的部分，就是不可以的。

完全窮盡（CE）：所列出的答案應(yīng)該包含問題的所有情況。比如：實(shí)數(shù)可以分為正數(shù)、零、負(fù)數(shù)（夢回高中時代）。

MECE的操作步驟：使用MECE 解決問題的重點(diǎn)，首要是把問題拆小，讓我們能更好理解。如何做才能做到不重疊、不遺漏地拆分呢?我們以12306的調(diào)查問卷為例，介紹一下MECE的操作步驟。

第一步：確定范圍

明確當(dāng)下討論的問題到底是什么，以及我們想要達(dá)到的目的是什么。這個范圍決定了問題的邊界。這也讓“完全窮盡”成為一種可能。換句話說，MECE中的“完全窮盡”是指有邊界的窮盡。

舉個例子：某平臺下單模塊耗時較長，年輕用戶流失率上升且對官方軟件吐槽較多，品牌影響較為負(fù)面。本次調(diào)研，主要針對年輕用戶在平臺的購票路徑，分析該用戶群體在下單過程中的操作節(jié)點(diǎn)與關(guān)注點(diǎn)，探索用戶流失與差評的原因。

所以此次調(diào)研范圍就是：年輕用戶、購票路徑、用戶流失原因。

第二步：尋找符合MECE的切入點(diǎn)

所謂的切入點(diǎn)是指，你準(zhǔn)備按什么來分，或者說大家共同的屬性是什么。比如，是按顏色分、按大小分、按時間序列分還是按重要性分？

舉個例子：對購票路徑上我們可以從購票流程中的功能需求，以及購票的體驗(yàn)切入。對目標(biāo)用戶我們從用戶的年齡、行業(yè)、職業(yè)為切入點(diǎn)。

第三步：找出大的分類后考慮是否可以用MECE繼續(xù)細(xì)分

將上一步分出的大類繼續(xù)細(xì)分，讓目標(biāo)更加詳細(xì)明確。

舉個例子：功能需求上細(xì)分：購票時關(guān)注的內(nèi)容、是否使用過底部篩選欄功能、是否查詢過中轉(zhuǎn)車次。使用體驗(yàn)上我們細(xì)分為：購票中的不便、哪些信息消耗購票時長、購買中轉(zhuǎn)車次的困難、以及想要增加的功能。

用戶職業(yè)上細(xì)分：學(xué)生、企業(yè)白領(lǐng)、自由職業(yè)。

第四步：確認(rèn)有沒有遺漏或重復(fù)

分完類之后重新檢查一遍，看看是否有遺漏或重復(fù)。建議畫出一個金字塔結(jié)構(gòu)圖，用可視化的方式比較容易發(fā)現(xiàn)是否有重疊項(xiàng)。

6. MECE的拆分方法

MECE的拆分方法具體分為以下四種：

對稱二分法：最簡單的一種拆分方法，即把答案分為A和非A兩部分。

有個非常經(jīng)典的案例使用了這個分類方式，那就是7喜，它當(dāng)初打出的口號就是“非可樂”。另外，中國傳統(tǒng)文化中也有很多類似的二分法，比如陰陽、有無、黑白等。

流程法：按照發(fā)生的順序?qū)κ挛镞M(jìn)行拆解

還是以12306的購票路徑為例：

7. 通過福格模型，分析影響因素

動機(jī)：做出行為的欲望。能力：去做某個行為的能力。提示：提醒你做出某個行為的信號。

當(dāng)我們利用福格模型去分析“購票的流失問題”時，就變成了：

動機(jī)：購票頁面哪些信息對用戶的吸引力高？哪些信息不被關(guān)注？

能力：購票路徑是否過長？用戶在哪一步驟流失嚴(yán)重。

提示：用戶是否注意到了篩選欄功能？如何減少不重要信息在用戶購票過程中對用戶的干擾？

針對這三個因素，預(yù)測用戶在各個使用場景可能會遇到的困難，總結(jié)成問卷，向用戶求證。

公式法：將問題拆分成不同的構(gòu)成要素

公式法由加法拆解和乘法拆解構(gòu)成。

加法拆解：是種開放式拆解，用散點(diǎn)的方式列出子項(xiàng)目，把問題拆解成A+B+···+D 組成的方式，例如提升餐廳的營收，可以拆解為提升午間的營收＋提升晚上的營收。乘法拆解：是封閉拆解，通過把問題拆解為A x B x ···*D組成的方式，讓大問題能被完整拆解，比如：收入=單價X銷量。乘法拆解不容易發(fā)想，但較容易符合「MECE」的相互獨(dú)立、完全窮盡的原則。

舉個例子：

以電商的GMV計算為例：

屬性法：屬性法是根據(jù)一個事物的組成要素進(jìn)行劃分的

近些年來各大廠都在制定自己的產(chǎn)品體驗(yàn)度量標(biāo)準(zhǔn)，如谷歌 HEART 模型、阿里的UES模型，螞蟻金服的PTECH模型，58同城B-Metric以及酷家樂四象模型等等。

建議：面對緊急問題的時候，可以先以流程法快速分析該如何處理，緊接著以屬性法理清問題，思考解決方案。分析是為了推進(jìn)目標(biāo)，不要過分迷信某一種分析方法，各種分析法只是加分項(xiàng)。

8. 答案的種類

答案有三種基本類型，即開放型回答、封閉型回答和混合型回答。

回答問題的方式多種多樣，以騰訊問卷為例，常見題型有：

9. 答案的設(shè)計原則

答案的設(shè)計好壞會影響數(shù)據(jù)的有效性，所以在設(shè)計上需要注意以下幾點(diǎn)事項(xiàng)：

具體量化：

避免主觀描述，例如：經(jīng)常、幾乎、偶爾等。對于這種模糊的詞語，不同的用戶會有不同的理解。

保證答案的有效性：

不要設(shè)置類似“不知道”、“無所謂”這樣的中庸答案。如果不確定答案是否完整，可以將問題設(shè)置為半封閉式。

答案要在同一層級：

答案必須是互相排斥的，不能有重疊的情況：

尤其是在數(shù)字上需要注意包含關(guān)系，比如“20歲以下”和“20～30歲”就存在重疊，應(yīng)該改為“19歲以下”和“20～30歲”。

多選要注意設(shè)置限制：

多選的話要設(shè)置上限，并在題干中特別注明，讓用戶填寫過程中能夠直觀了解。

10. 問卷評審

在內(nèi)部評審之前，首先要自審，試著自己做一遍問卷，避免出現(xiàn)一些低級錯誤，比如問卷的邏輯性、用詞的通俗性、語意的表達(dá)等。

可以按照下面的清單來檢查問卷：

四、問卷的收發(fā)

發(fā)放問卷前要確定時間、地點(diǎn)和目標(biāo)用戶。

1. 時間

時間上需要確定這兩點(diǎn)：

1. 問卷的收發(fā)時間：根據(jù)項(xiàng)目的進(jìn)度安排，確定發(fā)放和回收問卷的時間，避免和和其它項(xiàng)目在時間上有沖突。
2. 用戶的回答題時長：問卷的在發(fā)放和回收前，需要預(yù)估用戶的答題時間，然后確定答題所用的時間范圍，便于之后數(shù)據(jù)清洗。

2. 渠道

對APP應(yīng)用來說，一般有以下幾種渠道。

• APP內(nèi)消息推送：可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放，但是受制于用戶是否開啟消息通知，對用戶的打擾性較強(qiáng)。
• 廣告位推送：即啟動頁、banner等形式。廣告位推送很難做到精準(zhǔn)推送，所以該方式會導(dǎo)致后期的數(shù)據(jù)清洗任務(wù)比較重。
• 用戶郵箱推送：推送至用戶的郵箱等聯(lián)系方式，優(yōu)點(diǎn)是可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放，缺點(diǎn)是任務(wù)量大，且回收率不高。

3. 目標(biāo)用戶

調(diào)研對象必須是目標(biāo)用戶。目標(biāo)用戶的不精準(zhǔn)會導(dǎo)致資源浪費(fèi)，也會加大數(shù)據(jù)清洗的工作量。

五、分析報告

1. 數(shù)據(jù)清洗

由于難以監(jiān)控用戶填答的過程，致使問卷中常隱藏著一些不真實(shí)的數(shù)據(jù)，因此回收問卷后的第一步，就是剔除無效的、亂填的樣本，專業(yè)名稱叫做數(shù)據(jù)清洗。下面總結(jié)了一些清洗的標(biāo)準(zhǔn)供大家參考。

1）未完整填答必答題的樣本：首先需要剔除未完整填答必答題的樣本，即未完整填答問卷的樣本。其次根據(jù)項(xiàng)目需求和回收的樣本數(shù)量來決定是否需要剔除非必答題未完整填答的樣本。

2）非目標(biāo)用戶的樣本：剔除那些非目標(biāo)用戶的樣本。比如你要探索年輕用戶流失率上升的原因，就要剔除“年齡”上不符的樣本。

3）不在規(guī)定提交時間范圍的樣本：填答時間不在問卷規(guī)定范圍內(nèi)的屬于無效樣本。

4）填答時間范圍：一般情況下，填答每道問題需要5秒，因此最低填答時間即為5秒*題目數(shù)量，最高的填答時間不超過30分鐘。

5）連續(xù)性、規(guī)律性回答的樣本：選擇同一選項(xiàng)過多的、填答呈現(xiàn)某種規(guī)律性的樣本應(yīng)被剔除。

舉個例子：如某樣本在填答中呈現(xiàn)“A-B-A-B”或”A-B-C-D”等規(guī)律，或者大部分答案選A的樣本。

6）檢驗(yàn)性問題回答錯誤的樣本：我們在之前問題的設(shè)計中講過，要設(shè)置一些檢驗(yàn)性問題，來判斷被訪者是否認(rèn)真作答，這里就不再贅述了。

2. 如何對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)分析

問卷數(shù)據(jù)分析時，最常使用的分析方法為頻數(shù)分析、描述分析、交叉分析。

1）總體頻數(shù)

總體頻數(shù)可以了解用戶總體的行為、態(tài)度偏好。拿到問卷數(shù)據(jù)后，可以看一下每個選項(xiàng)的比例，從而對數(shù)據(jù)分布有一個整體了解。

例如：統(tǒng)計一款英語學(xué)習(xí)軟件，用戶希望增加的單詞書類型

2）分組頻數(shù)

分組頻數(shù)可以了解不同維度上的用戶行為、態(tài)度偏好。除觀察各選項(xiàng)的總體分布趨勢外，也可將具有相似特征的選項(xiàng)進(jìn)行合并分組分析，從而獲得更宏觀維度上的數(shù)據(jù)解讀。

舉個例子：

有時候我們不需要這么細(xì)致的分析維度，此時可以把這5個要素分組為單詞信息層面和平臺層面，來觀察用戶更關(guān)注哪個層面。將各選項(xiàng)百分比加總后可以得出結(jié)論：記憶單詞時，用戶更在意平臺層面的信息。

3）描述分析

描述了解用戶行為、態(tài)度（數(shù)值型變量）的基本特征和整體分布形態(tài)，同時可為后續(xù)做更復(fù)雜的分析和模型（如用戶畫像）做鋪墊。例如計算樣本的平均收入、平均年齡等。

4）交叉分析

了解用戶屬性、行為、態(tài)度間的關(guān)系。適用于對兩個及兩個以上變量之間的關(guān)系進(jìn)行分析，以騰訊問卷為例，為大家簡單介紹一下交叉分析的具體流程。

第一步：進(jìn)入要分析的問卷。

點(diǎn)擊進(jìn)入工作臺??選擇要分析的問卷??點(diǎn)擊統(tǒng)計??點(diǎn)擊交叉分析。

第二步：篩選出符合條件的樣本。

可以按照提交時間、答題時長等信息進(jìn)行篩選，也可以按題目篩選。按題目篩選時要注意：不同題目間為交集篩選，同一題目各選項(xiàng)間為并集篩選。

該怎么理解呢？我們以下圖為例：

并集篩選：對于“您的職業(yè)是？”這個問題，你既可以只篩選職業(yè)為學(xué)生的樣本，也可以把所有職業(yè)的樣本都選出來。

交集篩選：而對于“您的職業(yè)是？”和“購買車票時，比較關(guān)注的內(nèi)容有哪些？”這兩個問題，你只能選擇同時選擇了“學(xué)生”和“票價”的樣本。

第三步：確定定義行與定義列。

定義行一般為樣本屬性，如性別，年齡等。定義列一般為需要分析的題目，如愛好、意愿等。

確定好以后點(diǎn)擊開始分析。

于是我們就可以得到：

白領(lǐng)用戶在購票時，最關(guān)注的是“車次類型”，占比為XXX%。

學(xué)生用戶在購票時，最關(guān)注的是“票價”，占比為XXX%。

自由職業(yè)的人更關(guān)注“耗時長短”，占比為XXX%。

3. 工具推薦

推薦簡道云、問卷星、騰訊問卷這三款問卷工具。

1）簡道云

可做問卷調(diào)查、團(tuán)隊(duì)管理應(yīng)用；功能非常強(qiáng)大，數(shù)據(jù)搜集和報表分析都很棒.

地址：https://www.jiandaoyun.com/index/solution_center?utm_src=fazxzhm

2）問卷星

大學(xué)時期常用的一款軟件，專業(yè)做問卷；簡單明了上手快。

地址：https://www.wjx.cn/

3）騰訊問卷

騰訊自家旗下的軟件，適合在QQ空間、微信朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)。

地址：https://wj.qq.com/

六、總結(jié)

調(diào)查問卷的制作不是一件輕松的事，但是對于挖掘用戶需求是很好的一種手段，你可以在訪談的過程中了解不同的用戶平時是在什么場景使用產(chǎn)品的，最常用產(chǎn)品什么功能，以及用戶在使用過程中心理和情緒上的變化。每個用戶研究人員需要有一套自己的方法論去挖掘用戶的需求，做有理有據(jù)的設(shè)計。

以上就是關(guān)于調(diào)查問卷如何設(shè)計的內(nèi)容，希望對你有幫助，感謝大家的閱讀。

文獻(xiàn)參考：https://www.yuque.com/yiehaole/vgvswi/7cca9918-dd98-45cb-b2e2-6c063921dba3https://www.zhihu.com/question/30470196https://www.zhihu.com/question/313013463https://www.zcool.com.cn/article/ZMTIzNjA4NA==.htmlhttps://mp.weixin.qq.com/s/7m7FAog_CWPEYFuLwftcnQ

 

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