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一份合格问卷的编制思路

2019-12-17 01:59

本篇文章整理分享了编制问卷和分析数据的思路,一份合格的问卷都包含了哪些内容呢?

根据移动端app用户研究,常用问卷编制过程,整理而成的经验

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什么时候用问卷?

(1)招募用户(深访、座谈会、焦点小组、日志法、远程测试、电话访谈、等等所需的用户)

(2)定量了解用户行为,界定明确的行为(先确定没有更准确的埋点数据、订单数据,也不适合通过实验法获得)

(3)定量了解用户态度(满意度、功能期望值、方案偏好、价格接受度、容忍度、熟悉程度等)

(4)搜集用户的反馈和建议(先了解app内部用户反馈体系数据,包括客服、用户qq群、用户反馈平台数据)

作为一枚社科类专业出身的互联网狗,编制过用于学术研究的问卷,也在工作中使用过问卷去了解用户,问卷编制不是凭感觉罗列问题的过程,更像一个设计过程,不断权衡问题的去留、逻辑和形式。在此把编制问卷和分析数据的思路整理出来,共两篇,交流讨论。

怎么选投放渠道?

发放渠道:主要受制于内部资源以及是否涉及保密内容

(1)保密但量小:公司内部沟通群、公司内部邮箱

(2)开放但量大:用户邮箱推送、短信推送、app内部广告位、网站活动专区、官微、论坛、用户qq群、调研机构问卷库

问卷调研大部分是抽样调研,且填答质量在很大程度上依赖填答者/执行者的认真程度,因此得结论时很容易被diss:“你问卷那么长谁会来答、用户都是故意瞎填的不可信、用户根本没思考都是用脚在答、答问卷的都是专家用户不能代表全体”等等。

问卷数据分析

(1)问卷量大小:问卷调研,通常情况下需要由样本推测总体,最常见的是根据样本比例估计总体比例(如:问卷数据80%的用户满意,那么总体的用户多少满意呢),总体量大的时候,近似于二项分布模型,样本量大时候,才近似正态分布。另一种是根据样本值估计总体值(如:问卷数据反馈用户平均跑步时长3.5KM,总体呢)。总体量大的时候,近似正态分布。

计算置信区间的函数:x(选择满意的人数)n(样本量),如果是估计总体值,在excel中使用函数confidence。

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调研又不发表论文,并不需要给出精确的样本量和置信区间,但是会遇到产品问“你这个准吗?”此时可以搬出该公式来说(hu)明(ren)。实际工作中,遇到的最多的问题是:“回答问卷的人都是积极主动的,你看我就不会答问卷,你的问卷能代表总体么?”这实际上是另一个问题:样本代表性。

(2)样本代表性:很多人会误解调研发放问卷的方式是随机抽样,(随机抽样、系统抽样、分层抽样、方便抽样)其实并不是,发放问卷的方式是方便抽样,即愿意参加的任何人,明显的弊端:样本对总体的代表性。我的思考是:

2.1)答问卷的用户是否与整体不同呢,可以设置一些题目作为检测,与整体数据对比校正,比如已知用户登录占比,登录用户的性别占比,那么设置该类题目去验证。

2.1)承认问卷用户与整体用户有一些人格特质差异:回答问卷用户的积极性更强。设置问卷题目时就要考虑偏差是否是可接受范围之内的。尽量多问那些不受人格特质影响的问题,多问行为习惯,少问用户个人信息,比如职业、学历。比如通过问卷了解用户跑步地点类型(公园、马路、小区),或用户对二级功能的知晓度,显然后者更易受到影响,答问卷的用户更易受到影响。

2.3)思考问卷的核心题目,依据经验推测可能的影响因素,设置题目的时候加上,也方便统计的时候做交叉分析,这一点非常考验对设计问卷人的经验。

(3)数据统计:问卷得到的数据两种类型:文本数据,非文本数据(称名数据,顺序数据,等距数据,比率数据)不同数据类型可以使用的分析方法也不同。还在不断探索中。

3.1)文本数据,如果数据量不大就肉眼看,不要辜负了用户填写的热情,如果量大尝试先分词,如果有资源可以找自然语言处理的同事帮忙,我自己用一个excel就可以运行的分词小工具http://blog.sina.com.cn/s/blog_82955eae0101hp41.html,再高级一些的可以做词性分析,语句分析等。

3.2)称名数据顺序数据是最多的,最常见的分析方法频率统计,不可求平均值,没有意义。工具可以用spss跑,也可以用excel的透视表来做。比如是否登录用户为称名数据,比如满意、一般,不满意为顺序数据。

3.3)等距数据:等距数据的特点数值之间的距离是相等的,判断任意两个点的中间值是否有意义,如果有则可以看做等距数据。比如:NPS值、kano模型、李克特量表都可以看做等距数据来统计,可以求平均值,方差分析,百度百科解释的很清楚http://baike.baidu.com/item/%E6%9D%8E%E5%85%8B%E7%89%B9%E9%87%8F%E8%A1%A8

一份合格的问卷会尽量避免这些问题以得到客观的结论。希望读完本文可以找到一些答案。

招募用户问卷的设计

(1)明确目的,在问卷说明中以官方的人称来写,通常的模板是:**用户,为了提升/了解/提供/优化**beat365亚洲官方网站,功能的体验,诚邀您参与**调查,灵活的结尾(有机会获得**奖品/只需1分钟/给我个机会了解你巴拉巴拉)

(2)通常考虑的维度:

2.1使用频率(先问问自己,能不能清楚的回答出来,有时候频率很难衡量)

2.2使用经验(使用时长,是否VIP用户)

2.3使用深度(潜在用户、小白用户、典型用户,可以使用自评熟练程度)

2.4人口学信息(性别、年龄、长居地)

2.5使用行为(是否使用过某功能)

2.6使用竞品情况

问题编制会受制于问卷的投放渠道,所以我们先从问卷投放开聊。

调研问卷设计自查点

问卷设计思路(思路有千万种,我自己常用的思路)

(1)确定问卷调研的核心点,一般控制在1—3个,是要了解占比、习惯、原因、态度。

(2)设置筛选题目,适合回答核心题目的用户群,全体用户、典型用户、使用过某功能的用户,筛选用户也可以通过后台配置,比如静针对vip用户投放。

(3)设置衍生题目,可能会影响核心题目答案的因素,比如使用习惯、竞品使用情况、常用的场景等,方便交叉分析。

问卷设计后检查项:

  1. 检查没有穷举的选项是否设置了“其他”(避免没有用户的选项,只能瞎选)

  2. 检查需要填空的“其他”选项是否设置了可填空

3. 检查逻辑跳转,该隐藏的题目是否隐藏了(防止没体验过的用户遇到无法回答的问题)

  1. 应该互斥的选项是否设置了互斥(比如“以上均无”选项与其他项互斥)

  2. 选项间是是否有交叉(防止选项交叉,导致用户无法选择)

  3. 题目间是否有重复,除测谎题目外(尽量精简题目)

7. 填空题目是否设置了验证(如手机号、填数字要明确单位,如果有必要使用例子说明)

  1. 如果有较长的题干,则通过颜色突出重点词(防止阅读疲劳)

  2. 检查用词是否太“术语”,对用户而言有没有歧义(避免用户理解歧义)

  3. 区分”最主要“和”主要“的差异(前者是单选、后者是多选)

  4. 慎用“排序”等高级题目(因为用户的认知成本太高,可能导致脏数据)

12. 检查单选题目是否有单一答案,如果没有则考虑用多选(避免用户无法选择)

  1. 检查表述形式是否清晰(是否需要添加图片、例子)

  2. 检查选项是否需要随机(避免顺序效应)

  3. 检查问卷的核心题目所在的位置(避免题目太靠后,用户没有耐心了)

16. 需要用户回忆行为的题目,检查选项是否需要“记不清了,忘记了之类的”(避免用户忘记了瞎选)

17. 问用户不使用/不够买等行为时,从三个方面拆;不知道、不需要、不喜欢(避免答案片面)

  1. 尽量问目前的行为,避免问将来可能的行为

19. 最后检查:多选是否设置了多选,是否需要限定选项个数,如果上传了图片,图面是否清晰,如果用了评分题目,评分标准是否表述清晰

20.最最后检查:检查题干的语气,题干表述是否有倾向性和引导性(自行比较:请问您对**活动的感觉 / 请问您对**活动满意么)

21. 最最最后检查:错别字、标点符号、防重复填答设置、如果用了第三方平台,检查抽奖设置。

参考书目:《用户体验度量》《量化研究与统计分析》

一、问卷投放1.1 确定调研目的和投放人群

调研方法有很多,尤其是在互联网环境下,收集数据的手段变多了,问卷调研的优势在哪里,什么情况下应该使用问卷调研呢?问卷的优点是:可以在短时间内搜集大量的数据,且人力成本较低。在互联网领域,使用问卷调研的场景主要有以下几种:

验证需求强度和场景以设计出更合理的功能

工作中通过其他方式发现了一些需求点,逻辑推导可行,继而通过问卷做个定量调研,了解需求的场景辅助设计。

如:地图上线骑行导航之前有很多用户提建议要求上线骑行功能,但是哪些功能优先级更高?最核心用户群是谁是外送人员么?用户最关心什么信息?这些光靠猜是不够的,通过问卷可以得到更切实的结论。

如keep在18年5月份的时候提前调研用户对于短视频的态度,10月的时候上线了该功能,最近又在调研live打赏功能,调研结果如何就看之后会不会上线了。

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不过在功能上线之前做调研可能会涉及到保密问题,能否做调研还需要结合整体环境来判断。

主动收集使用者的感受,不依赖于反馈系统

1. 有些功能没有明显的反馈渠道,用户有想法但不知道去哪里反馈,当设计者想要了解用户使用情况时会缺乏参考资料;

2. 产品有明显反馈渠道,但用户遇明显的痛点才来反馈,只有一丢丢不爽的时候,一般都懒得反馈,可设计者需要了解这些“小不爽”来打磨产品;

3. 有时候产品刚上线或经过几轮迭代,设计者不仅需要看数据,也需要了解用户对产品的主观感受,感知到功能没、用过没、喜不喜欢。

如:华为每次更新新系统后都会发送小调研收集问题,两个题目,一个是满意度,一个期望改进的建议,简单直接快速。

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通过问卷招募用户

想做用户调研,如果不通过外包公司招募,就需要自己设计招募问卷,筛选符合要求的用户。如之前高德地图招募用户,主要说明活动具体事宜和关键的筛选因素。

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了解行为和场景,在大数据无法体现或获取数据的成本太高时用

设计者需要了解用户是在什么样的环境下怎么用产品,为后续的设计提供依据,但有些信息很难在数据上体现;比如骑行导航刚上线时,设计者期望知道用户是怎么用地图的,看屏幕为主还是听语音为主。系统的息屏数据和静音数据很难拿到,因此用问卷的方式来获取。

了解行业、市场的情况(这类调研通常与第三方公司合作进行,国内调研公司的官网上有很多实例报告,不详述了)

调研目的确定后,调研群体也就明确了,关键是如何触达这些用户呢?

1.2 找到触达用户的方法

生活中会在各种地方遇到问卷调研:体检单上附带着纸质的满意度问卷;收到航空公司的电话回访;逛商场有人拿着iPad请你回答品牌偏好问卷;买了冰箱到货后上面贴着满意度调研的二维码;邮箱里还会收到一些网站的调研。

当用户与服务有触点时,可以抓紧这些触点邀请用户参与调研,此外还可以通过用户留下的联系方式邀请用户,对于互联网产品也不例外。

在APP/网站内投放问卷

1. APP内有运营位,可以在这些位置上投放传统的问卷邀请(纯文本的、banner+文本的都可以)

优点:回收量大;用户对本APP的印象鲜活;可以通过后台筛选投放的用户群体,比如通过人口学信息/设备信息圈定人群,或通过行为经验圈定人群(如:最近三个月使用过骑行导航的用户)

缺点:低活跃群体的触达率特别低。

2. 还有一种短小快速的调研方式,在某个行为之后触发调研模块,很适合收集特定场景的信息。不过该方法需要在包里添加代码,实现成本高。如搜狗地图导航结束页,keep中途退出课程,都会弹出调研模块

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通过联系方式投放,短信、邮件发送邀请链接;qq、微信群、论坛发起问卷调研

1. 大量的短信投放有一定的费用成本,而且对用户有打扰,在投放前可以先“预投放一轮”,估计一下回收量。

2. 邮件投放可能会被屏蔽为“垃圾邮件”,因此投放出去之后要观察一段时间,确保有回收率,如果回收率非常低,则需要考虑其他渠道。

3. 在产品的qq群、论坛投放,来填答问卷的很可能是产品的深度用户,该类用户与普通用户对产品的熟悉程度有差异,需考虑到样本偏差。

购买/置换三方渠道:

仅通过产品自身的渠道,很难接触到沉默和竞品用户,购买第三方的渠道是常规方式,市调公司、问卷公司都有自己的问卷广场和用户社区,大部分都有该类服务。

此外还可以扩展多样的渠道合作(和投放广告是一个道理,找准目标群体),比如想了解足球用户的特点喜好,可以在足球类的视频网站上挂问卷;比如招募学生群体可以去高校的BBS上发帖;如某奢侈品APP想了解大众对各奢侈品牌的印象,找FT网合作投放了问卷。

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1.3 确定投放时间和样本量

投放时间

投放多久主要是看渠道的回收量,等收回量够了就可以停止了,通过联系方式投放等待的时间比较长,(在做调研规划的时候要考虑到时间成本)。

如果是APP内投放,尽量选APP日活高的时候投回收更快,比如抖音明显在节假日期间使用量更高,投放问卷就可以选周末,两天回收量就够了。如果问卷复杂,可以选在半夜上线问卷,在后台监控收上来的问卷数据有无漏洞,因为半夜使用APP的人少,即使有问题还有补救的机会。

还需要注意的一点,有些APP的使用人群与时间强相关,就要考虑到投放时长。比如在地图内投问卷,有很多是凌晨半夜填答的,一开始我就纳闷什么用户大半夜的跑来答问卷啊,后来分析了数据发现两类用户:国外用户、夜车司机。所以在地图内投放的问卷,如果晚上发出去,早晨一看数据量够了就暂停了,那样本一定是偏的。

样本量

如果只是定性收集信息,问卷量没有标准多多益善,如果涉及定量调研需要考虑到样本量。

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