編輯導語：用戶訪談和問卷調查是用戶研究最常用的手段，我們再進行問卷調查時，需要進行多方面的準備；特別是在問卷設計這一項，一個好的問卷能帶給用戶更好的體驗感；本文作者對問卷調查做出了詳細解釋，我們以起來看一下。

大家都知道用戶訪談和問卷調查是用戶研究最常用的手段，上次做了用戶訪談后，我們團隊又緊跟著做了一次調查問卷。

過程中大家對用戶訪談和問卷調查關系的討論非常有代表性，于是想和大家分享一下這次實操經(jīng)驗以及我們的思考。

一、討論&流程

問卷調查的流程一般分為四步：問卷準備、問題設計、問卷投放和問卷分析。

關于問卷準備階段，我們團隊發(fā)生了一個討論：

做一次用戶調研，是只做訪談？只做問卷？還是訪談問卷一起做？

根據(jù)之前的經(jīng)驗，我對不同的情況進行了分析：

• 在對用戶群體還沒有深入了解時，冒然做問卷調查的話，其問卷結果只能說是問卷設計者自己問題的答卷；
• 有了用戶訪談之后，我們對用戶屬性、需求就有了大致的了解，再針對性的問卷調查，才能形成一個豐滿的真實的用戶畫像。

兩者從不同維度了解用戶：用戶訪談是深度，問卷調查是廣度；用戶訪談是定性，問卷調查是定量。

所以我們得出結論：用戶訪談和問卷調查通常是綁定的，而且其先后順序也是有很多考究的！

是先訪談還是先問卷？不同的人有不同的答案！

我通常的做法是：先用戶訪談了解到了幾種典型用戶，然后在問卷中去驗證這些用戶的需求和用戶規(guī)模；然后我們還會發(fā)現(xiàn)有一些新的需求和用戶屬性，問卷結束后我們已經(jīng)有了總體的量化分析；再對這些漏網(wǎng)之魚訪談，我們對用戶的整體了解就非常充足了。

這種先用戶訪談，再問卷，再訪談的方式，在對用戶群體沒有太多了解的時候非常有效果，也推薦給大家。

二、問卷準備

準備階段我們要明確調查目的、目標用戶、時間安排和調查渠道，然后用戶訪談，對我們的思路驗證，形成提綱。

我們之前的用戶訪談其實就約等于問卷準備環(huán)節(jié)了，詳情可以查看我上一篇用戶訪談的文章。

三、問卷設計

很多文章會教大家設置問題的小技巧，我就不再贅述了。

這篇主要講一下問卷調查的框架，充分的問卷準備和問題框架是成功的保證。

問題一般有幾個類型：用戶、行為、產(chǎn)品、態(tài)度等。

• 用戶類：描述用戶屬性，方便我們了解用戶群體。比如：職業(yè)、性別等。
• 行為類：了解用戶具體的行為、操作或者場景。比如：了解渠道、使用產(chǎn)品的目的等。
• 產(chǎn)品類：了解自己產(chǎn)品或者競品在用戶的使用情況。比如：使用過什么類似產(chǎn)品、使用反饋。
• 態(tài)度類：用戶對產(chǎn)品的個人看法。比如:評價、好感、想要的功能；盡量避免提一些無法判斷、沒頭沒尾的問題，一方面對產(chǎn)品優(yōu)化沒有幫助，另一方面會降低用戶的的期望。

需要注意的問卷調查有一定的機械性，不管是選擇還是填空，很多用戶的回答都有誤導性；比如我曾經(jīng)遇到某用戶表格中填他使用了某產(chǎn)品，我再針對性訪談的時候，發(fā)現(xiàn)他使用的是另外一款產(chǎn)品。

所以一定要有用戶訪談的支撐，在問卷前的訪談可以幫助我們了解用戶群體的情況，而問卷后的訪談可以避免我們被誤導。

確定好問題，就需要使用表單產(chǎn)品了。

市面上的問卷表單產(chǎn)品很多，我們使用的還是之前的SeaTable，表單表格一體，制作好表格，然后轉化為表單，用戶填的表單會反饋到表格里，簡單方便。

四、問卷投放

問卷做好了后，我們就要投放給用戶，那么需要考慮的就是投放到哪里去了？

如果投放的用戶和問卷不匹配，我們得到的是沒有意義的信息。

如果問卷是調查售后的，總不能讓新用戶填吧！所以我們要找到合適的用戶群體投放問卷。

找到用戶后，我們會發(fā)現(xiàn)并不是每個用戶都愿意填的，那么怎么才能讓用戶更多地填問卷呢？

人天生有惰性，做事情都是需要驅動力的，而驅動力分為正面驅動和負面驅動；正面驅動就是做了這個事情可以得到什么，而負面驅動就是不做這個會有什么不好的結果！

顯然我們沒辦法給用戶負面驅動，所以我們只能給他們正面驅動，而正面驅動可以分成兩種：精神和物質。

精神方面就是鼓勵、尊敬、信仰和贊揚等正面的；物質方面的就是現(xiàn)金、獎品等。

我們要結合自己產(chǎn)品和用戶的特點，設計激勵機制，吸引用戶填問卷。

五、問卷分析

用戶調研的目的是對目前的用戶情況有一個數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并希望通過這些數(shù)據(jù)了解用戶行為邏輯，解決目前的一些問題；并對之后的產(chǎn)品運營有指導作用，所以分析報告一般有兩部分組成：數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，以及數(shù)據(jù)背后的邏輯和總結。

數(shù)據(jù)分析可以通過幾個手段處理:統(tǒng)計、對比、整合，然后再用一些圖表功能展現(xiàn)出來。

圖表產(chǎn)品國內(nèi)比較好的是BDP，但因為不喜歡做一件事用好幾個產(chǎn)品就沒用，使用的是SeaTable自己帶的統(tǒng)計圖表，比較方便！

分析總結有點三點需要注意：避免誤導偏差、客觀性、尊重邏輯。

如果發(fā)現(xiàn)某些意料之外的數(shù)據(jù)，我們可以再次訪談，確定是否有誤導。

用戶反饋的數(shù)據(jù)可能并不真實，也并不一定是問題的直接答案，我們要盡量客觀。

數(shù)據(jù)背后的邏輯性，不要無端猜測，很多數(shù)據(jù)可能并沒有直接關系。

在這些原則下，我們圍繞此次問卷的主題，以數(shù)據(jù)和邏輯為支撐，展開分析得出結論，并制定相應的運營策略。

以上就是此次問卷調查實操中的一些思考和總結，如有不足之處歡迎指正，歡迎留言討論交流~

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