了解用户的态度和习惯: 问卷法

爆发了。。挖出久远年代总结的一些想法, 大家凑活着看。其实隐藏在研究人员内心最不可爱的一面, 大家都觉得自己做的研究是天衣无缝的, 偏偏研究并不形成最终产品成果。所以研究人人都可以做, 但缺乏可重复可衡量的指标, 做的好坏比设计更难说清。

问卷法, 可用于大样本的量化调研。这种方法其实在社会科学中被应用的很多, 由于其能在短时间内收集到大量数据的特点, 最近在公司里也常常用这种方法来进行产品概念的前期用户需求调研。简单的说, 就是在产品前多问一些用户, 看看他们对这个概念感不感兴趣。

采用问卷法之前需要了解的几点人性化原则:

1、设计问卷时, 别忘了自己做一次使用者, 有些问题如果你自己都觉得难受, 就撤掉吧。最怕的是出现让用户无法对号入座的情况, 让他们感觉自己的答案不是主流答案。

2、设计问题的选项不要互相包含, 别让用户左右为难。

3、别太追求量化的回答。以前我不觉得这个有什么问题

往往一说到要了解用户的操作习惯, 立刻就出一个问题: 最近上网的频率是: 一个月3次以下, 一个月3-10次, 如此之类的。但偶尔一次看到用户填写这种题目的情况, 发现这些数据其实没有价值, 因为用户不是电脑, 他在填写的当时很难做“如此统计工作”, 数据完全是乱想填的。

4、充分考虑问卷法的信度和效度, 通常在企业中作的问卷, 并没有经过严格的信效度验证, 所以我们需要充分的参与整个调研的过程, 以用更全面的了解来解读问卷的数据, 来弥补“无信度‘的问题。

5、问卷题目别太多, 如果有很多的题目跳转, 那么在每道题目上的序号要好好设计一番, 做问卷也是一次交互, 别让用户迷路了。

6、在用户开始答卷前, 大概告诉用户他需要花费多少时间, 完成多少题目。尊重用户。

问卷法适合解决的问题:

1、用户的日常行为习惯和生活状态, 例如常上的网站, 每日在网时间, 目前常用的银行卡等, 就是用户能客观报告出来的, 说一就一的。

2、用户的人文信息, 这点比较明确不罗嗦了。但需要提醒的是, 虽然现在网络上, 人口普查中都有比较通用的问题和选项设置, 例如年龄、职业等, 但建议不要用这种通用的, 应该要根据具体项目的需求来设置选项, 这样能让结果更被用的上。

3、用户的态度, 例如他们喜欢什么, 对什么更看重等。最常见的题目形式就是评分题, 5分, 7分, 10分等。让用户针对一些态度语句进行重要程度评定。凡是关乎评定分数, 个人认为应该是要大样本数据才能说明问题。而且, 关于态度的调查, 如果真的用问卷法, 它对问卷信度和效度的要求都是比较高的。

同样的现象, 如果能找到对应态度的用户, 进行一对一面对面的访谈, 从中得到的纵向数据其实也非常有价值, 因为我们不仅仅能知道用户的 态度取向, 还能进一步了解他们为什么会有如此的态度取向。

在态度的调研上, 或许结合访谈法和问卷法, 才能得到比较好的效果。

问卷法实施步骤:
1、定义调研目标、范围, 这是最重要的一步。

2、定义调研样本特征、问卷投放方式, 投放方式虽然只是一个细节, 却会影响问卷信度, 所以需要单独来考虑。同时要关注一下总投放量。

3、设计问卷, 在这个过程中有很多的专业技能和业务能力, 但多找些内部员工来做预测, 这招非常有用。在设计结束后, 写下数据分析的方案。

4、投放问卷等。

5、回收问卷, 看看总投放量和实际回收量的差比。这个高低没有标准, 但无论高低, 都说明一些问题。总的思路是, 看看有多少人看到了这个主题, 多少人感兴趣, 多少人又真正回答了问题, 这样一个漏斗本身就说明了一些现象。

6、分析数据, 其实到了这一步, 已经比较简单了。就是用个软件, 整理一下数据, 把结果计算出来即可, 简单的, 甚至用excel作作频次也可。当然, 可以做一些深度的挖掘, 例如组合一些维度来进行差异分析等。切忌在设计时完全不想分析, 到分析时才发现数据完全无用。不要认为做统计分析是最难的地方, 最难的是整个调研的设计。每个细节都可能会影响结果, 都可能引入无关因素。我还是比较坚持专业的事情要由专业的人去做, 如心理学的、应用数学的等。很多事情, 到了企业就常常变成什么人都能做, 有意识到就能做。但最可怕的并不是这些人做不成功, 而是我们无法评估非专业人员所收集回来的数据是否可信是否真的反映了真实。;用户测试;云云, 也是如此。

在行业前期, 部门成立前期, 为了造势为了做到从零到1, 可以放松。但做到一定阶段, 拼的就是细节和精确。这个意识很重要, 尤其对于部门老大。反过来其实很容易理解, 如果人人都能做, 还要专门的人来成立部门干嘛。


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