调查问卷的重要性及效率

假设前一阶段的各项工作都有条不紊地展开了，现在进入了收集用户需求的阶段。调查问卷是定量研究的最佳方法之一，曾几何时进行调查问卷是一件费时费力的事情，但互联网时代有很多成熟的在线工具，使得问卷调查的实施变得更快、更省钱了。相对于其他定量研究方法而言，调查问卷更容易收集到用户的目标观点，以及用户数量的统计数据。

但有一点要明确，调查问卷得到的数据都是用户的自我评估，也就是用户通过选择项，阐述他自己的观点。因此，保证调查问卷的大数据量，是弥补自我评价不足的有效方法。那么要如何进行问卷调查呢？这里涉及两个方面的能力。

第一要掌握问卷设计的能力。即使不能设计复杂的问卷，至少能够设计一份完整的简单调查问卷；第二要能熟悉问卷调查的实施与管理。如果只会设计问卷，而不会做问卷调查，就不算真正意义上的调查。除了会设计，还需要理解设计与执行之间的关系。

任何的设计活动都需要设计要素，设计的过程就是围绕目的把设计要素组织起来。针对问卷调查而言，调查的目的很清楚，就是围绕用户需求分析为目的的数据收集。问卷在搜集用户需求的活动中就是工具，问卷的要素就是构成该工具的基本元素。包括问卷的标题，全局性声明，还有大量的访题。这些要素组合在一起，才能组成一份完整的问卷，成为收集用户需求的工具。

问卷设计要素1：标题

问卷的标题是最重要的设计要素之一，至少需要把下列的信息呈现出来。第一是问卷的主题，用问卷来收集什么样的需求，针对哪一类用户；第二是调查的组织机构，让访员和受访者一看就明白，在为谁干活与谁合作；第三是调查的执行机构，在某些情况下，设计和执行的不一定是同一个机构，对调查执行机构的说明，让调查执行的相关方（访员、受访者等）更加明白在与谁合作；第四是调查组织与执行过程的相关内容，通常会说明与调查执行相关的问题，不同的事情与谁联系以及如何处理，这些都属于标题的内容，通常会出现在问卷的封面页，第四项内容也可能出现在封底上。

问卷设计要素2：全局性声明

第二个设计要素是全局性声明。是说明性的文字段落，需要说明用户调查的目的是什么，也包括向用户阐述将要设计的产品的目的。同时，全局性声明部分也包括一份保密声明，说明调查收集到的数据只用于产品的设计，不会做其他的用途。更重要的是说明对数据的应用，只会把用户数据汇集为群体数据进行应用，确保不会泄露个人隐私。声明性的文字段落通常位于问卷的封二的位置。

问卷设计要素3：指导性约束

第三组设计要素被称为指导性约束，也属于说明性的文字，篇幅不长。通常位于一组访题的开始，用于说明一组访题或者一个部分的访题的提问和应答方式。既是说给访员听的，也是说给受访者听的，作为档案也是提供给数据清理者进行数据分析者参考用的。

问卷设计要素4：访题

第四组设计要素是访题。问卷的访题是问卷调查的主体，包括访题、选项或者用于填答的空白空间。

问卷设计要素5：说明

第五组设计要素是说明，也是说明性的文字。访题、选项常会引用专门的术语，在针对不同对象的访问时，有些情况下是需要澄清和说明的。说明文字通常位于访题和选项的后面，如果是计算机辅助访问，通常会放在帮助文本中。

1）确定调查对象

确定调查对象，表明应该调查哪些人？与用户访谈类似，数字产品的用户基数很大，所以要尽可能地收集全部用户数据，扩大调查范围，涵盖尽可能多的细分用户：现有的在线用户、现有的线下用户、之前的用户和从未访问过该数字产品的潜在用户。

调查现有的用户是最容易的，因为已经有了他们的联系方式。作为现有的用户，他们最有可能接受调查问卷的邀请，只需要保证他们会选择参与这次活动就可以了。同时也需要知道怎样去更新E-mail地址，上百封退信可能会断送美好的一天。

为了获得每个细分群体充分得到的数据，并以此来得出精确的结论，项目团队必须挑选出每个用户类型中较好的样本。同时，还要尽可能将覆盖面扩大，即发送邮件邀请更多不同群体的人。例如，在上述房产类App的例子中，如果租房者是购房者的两倍，发送给租房者的调查邀请就应该是购房者两倍。(www.xing528.com)

接下来的问题是要多少份调查问卷的回复才足够呢？这里提供一些常规的经验法则：每一种细分的用户群体至少需要100份调查问卷的回复。通过定性研究方法，获得用户细分规则后，获得数字产品潜在用户的4~10种细分类别，就需要获得400~1000份的调查问卷的回复。

至此问题还没有完，假设要求获得500份（5种细分类别）调查问卷的回复，那么项目团队究竟要发送多少封电子邮件呢？这个问题没有一个固定的答案，取决于数字产品同用户之间的关联度。如果是全新的产品，问卷调查回复率一般在2%~3%之间，有些极端情况可能会低于1%，也可能高于15%。所以这个案例中，项目团队想要得到500份回复，最好发出去17000份电子邮件（以3%的回复率计算）。

17000份电子邮件明显不太现实，项目团队从哪里去找到这么多潜在用户？只能从每个细分群体的回复中降低标准，例如一种类别50份问卷的回复。在后续项目验证阶段，专家可能会提出数据样本量不足的问题，但不足好过没有。

2）开展调查

互联网上现在有不少很好用的在线调查工具，使得调查问卷的工作变得相当简单。只需要把问题输入在线工具中，测试一下预览效果，就可以发布了。通过电子邮件、微博和微信朋友圈，都可以轻松实现调查问卷的填写。

开展调查还需要考虑一下用户参与的时间。对于企业用户而言，星期五开展调查是不合适的，因为马上迎来周末，他们不会留意邮箱和工作；而对于消费市场的用户则不同，他们更愿意在周末处理这些调查。

调查问卷一发出，就可以开始检测反馈情况。多数情况下，15分钟左右的时间会完成调查问卷的80%。如果比例过低，要考虑是否是受到奖励品、问卷本身质量的影响，并需要项目团队及时改进。一旦前30分钟时间完成率低于50%，就需要改进问题总数，改进访题，或者提高奖励额度。

大部分调查问卷会在发布后的48小时内完成，因为用户在收到问卷时一般会立刻点击其中的链接。在这个时间以后，回复的数量会逐渐减少。调查问卷需要持续5~7个工作日，这已经能保证得到足够的回复数了。如果，在调查中期发觉问卷回复率不高，可以尝试发送提醒信息。提醒后，可能会带来一拨回复的高峰。

3）清理和准备调查数据

开展调查工作结束之后，就要来清理这些数据了。数据清理是结果分析的先期工作，如果所分析的是大量无用的数据，那么后续的步骤也不用进行下去了。

做不好数据清理的原因有三个：第一，不知道可能与哪些数据有关；第二，对数据的理解不够好，不知道哪些数据应该清理；第三，对工具和方法掌握得不好，不知道要怎样运用。在时间安排上，建议将75%的时间用在数据检验和清理上，其他25%的时间用于计划和分析。

第一步：要理解所得到的数据

项目团队真的很清楚这些数据中每一列或每个变量的含义吗？必须了解这些变量代表什么意思，可接受的值域是什么，以及这些数据是如何收集得来的。

例如：“您最喜欢的颜色是什么？”回答要求是绝对的，也就是说不同的答案不能分布到同一个等级来衡量，要么红色要么蓝色。而“您的年龄是多少？”是连续的，因为答案可以用等级来衡量，24~30岁，表示刚工作不久；60岁以上，表示退休了。对于连续的变量，数据是在一个无限制的范围内还是一个有限的范围内？无限制的范围，例如“您的年龄是多少？”；有限的范围内，例如“下列项目的从1到5的重要程度是？”如果这些数据分布在多个表格或数据表中，要怎样才能把这个表格中的一行数据与另一个表格中的某一行联系起来？真正去理解这些数据，尤其在它们不是我们亲自收集得来的情况下，这对于我们决定如何清理它们非常的关键。

数据里面需要清理的内容，主要是无固定格式的数字型数据。例如：希望用户输入他们当前的收入，很有可能发现某些人输入了“￥”，另外一些用户会在数字中间使用逗号。耐心地去掉除了数字以外的标点符号，这样数据才会被彻底地整理干净，为进入下一个分析步骤做好准备。

第二步：去掉异常值

有些用户会在文本框内输入垃圾数据，例如要求填工资收入的时候，输入“2”或“太少”。也会在问卷中看到有些人用同一个答案来应付所有的问题，只是为了得到奖励。找到这些异常值，把这些问卷完整地从数据中删除，这样才不会影响结论。所以，在确定可以相信这些输出结果之前，不要使用调查问卷的数据。