真实案例引发的思考：用户访谈和问卷调查是什么关系？

编辑导语：用户访谈和问卷调查是用户研究最常用的手段，我们再进行问卷调查时，需要进行多方面的准备；特别是在问卷设计这一项，一个好的问卷能带给用户更好的体验感；本文作者对问卷调查做出了详细解释，我们以起来看一下。

大家都知道用户访谈和问卷调查是用户研究最常用的手段，上次做了用户访谈后，我们团队又紧跟着做了一次调查问卷。

过程中大家对用户访谈和问卷调查关系的讨论非常有代表性，于是想和大家分享一下这次实操经验以及我们的思考。

一、讨论&流程

问卷调查的流程一般分为四步：问卷准备、问题设计、问卷投放和问卷分析。

关于问卷准备阶段，我们团队发生了一个讨论：

做一次用户调研，是只做访谈？只做问卷？还是访谈问卷一起做？

根据之前的经验，我对不同的情况进行了分析：

在对用户群体还没有深入了解时，冒然做问卷调查的话，其问卷结果只能说是问卷设计者自己问题的答卷； 有了用户访谈之后，我们对用户属性、需求就有了大致的了解，再针对性的问卷调查，才能形成一个丰满的真实的用户画像。

两者从不同维度了解用户：用户访谈是深度，问卷调查是广度；用户访谈是定性，问卷调查是定量。

所以我们得出结论：用户访谈和问卷调查通常是绑定的，而且其先后顺序也是有很多考究的！

是先访谈还是先问卷？不同的人有不同的答案！

我通常的做法是：先用户访谈了解到了几种典型用户，然后在问卷中去验证这些用户的需求和用户规模；然后我们还会发现有一些新的需求和用户属性，问卷结束后我们已经有了总体的量化分析；再对这些漏网之鱼访谈，我们对用户的整体了解就非常充足了。

这种先用户访谈，再问卷，再访谈的方式，在对用户群体没有太多了解的时候非常有效果，也推荐给大家。

二、问卷准备

准备阶段我们要明确调查目的、目标用户、时间安排和调查渠道，然后用户访谈，对我们的思路验证，形成提纲。

我们之前的用户访谈其实就约等于问卷准备环节了，详情可以查看我上一篇用户访谈的文章。

三、问卷设计

很多文章会教大家设置问题的小技巧，我就不再赘述了。

这篇主要讲一下问卷调查的框架，充分的问卷准备和问题框架是成功的保证。

问题一般有几个类型：用户、行为、产品、态度等。

用户类：描述用户属性，方便我们了解用户群体。比如：职业、性别等。 行为类：了解用户具体的行为、操作或者场景。比如：了解渠道、使用产品的目的等。 产品类：了解自己产品或者竞品在用户的使用情况。比如：使用过什么类似产品、使用反馈。 态度类：用户对产品的个人看法。比如:评价、好感、想要的功能；尽量避免提一些无法判断、没头没尾的问题，一方面对产品优化没有帮助，另一方面会降低用户的的期望。

需要注意的问卷调查有一定的机械性，不管是选择还是填空，很多用户的回答都有误导性；比如我曾经遇到某用户表格中填他使用了某产品，我再针对性访谈的时候，发现他使用的是另外一款产品。

所以一定要有用户访谈的支撑，在问卷前的访谈可以帮助我们了解用户群体的情况，而问卷后的访谈可以避免我们被误导。

确定好问题，就需要使用表单产品了。

市面上的问卷表单产品很多，我们使用的还是之前的SeaTable，表单表格一体，制作好表格，然后转化为表单，用户填的表单会反馈到表格里，简单方便。

四、问卷投放

问卷做好了后，我们就要投放给用户，那么需要考虑的就是投放到哪里去了？

如果投放的用户和问卷不匹配，我们得到的是没有意义的信息。

如果问卷是调查售后的，总不能让新用户填吧！所以我们要找到合适的用户群体投放问卷。

找到用户后，我们会发现并不是每个用户都愿意填的，那么怎么才能让用户更多地填问卷呢？

人天生有惰性，做事情都是需要驱动力的，而驱动力分为正面驱动和负面驱动；正面驱动就是做了这个事情可以得到什么，而负面驱动就是不做这个会有什么不好的结果！

显然我们没办法给用户负面驱动，所以我们只能给他们正面驱动，而正面驱动可以分成两种：精神和物质。

精神方面就是鼓励、尊敬、信仰和赞扬等正面的；物质方面的就是现金、奖品等。

我们要结合自己产品和用户的特点，设计激励机制，吸引用户填问卷。

五、问卷分析

用户调研的目的是对目前的用户情况有一个数据统计，并希望通过这些数据了解用户行为逻辑，解决目前的一些问题；并对之后的产品运营有指导作用，所以分析报告一般有两部分组成：数据统计分析，以及数据背后的逻辑和总结。

数据分析可以通过几个手段处理:统计、对比、整合，然后再用一些图表功能展现出来。

图表产品国内比较好的是BDP，但因为不喜欢做一件事用好几个产品就没用，使用的是SeaTable自己带的统计图表，比较方便！

分析总结有点三点需要注意：避免误导偏差、客观性、尊重逻辑。

如果发现某些意料之外的数据，我们可以再次访谈，确定是否有误导。

用户反馈的数据可能并不真实，也并不一定是问题的直接答案，我们要尽量客观。

数据背后的逻辑性，不要无端猜测，很多数据可能并没有直接关系。

在这些原则下，我们围绕此次问卷的主题，以数据和逻辑为支撑，展开分析得出结论，并制定相应的运营策略。

以上就是此次问卷调查实操中的一些思考和总结，如有不足之处欢迎指正，欢迎留言讨论交流~

 

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