1. 用戶研究方法之問卷法
調研方法的選擇對調研目標的達成影響很大，使用錯誤的調研方法很可能會得不到想要的答案，所以選擇合適的調研方法尤為重要。那麼問卷法適合什麼樣的場景，而對於哪些情況又不適合呢？
適用於： 調查用戶的使用目的、態度和觀點，例如：
1. 在產品進行重要改進之前，使用問卷讓用戶評估現階段產品的滿意度，以便後續改進設計；
2. 先定性研究（如訪談、焦點小組等）得出結論，再使用問捲去驗證先前的結論；
3. 通過制定一些基本的客觀題目（如手機使用習慣、經歷等問題），研究現有的用戶構成，用於篩選合適的目標用戶進行深入訪談。
4. 價值觀調查，安排在大型市場營銷活動之前，目的是確定產品描述和促銷方案。
不適合： 探索用戶新的、模糊的需求
首先需要明確調研目標是什麼，此次調研的目標用戶是誰，然後結合以上問卷法的適用性原則，確定問卷法的實施范圍。
確定使用問卷法後，開始進行日程安排，舉例如下：
（1）頭腦風暴
在確定使用問卷調研的方法後，需要開始頭腦風暴提出的問題了，為了問題可以更好地契合調研目標，我們需要了解目標的類型和問題的類型：
A. 目標類型
目標類型分為描述性目標和探索性目標，描述性目標往往是建立受眾的背景資料，通常通過相對獨立的問題可以達成。但是探索性目標往往需要通過一系列相關聯的問題才能得意實現。
B. 問題類型
問題類型主要分為三種，分別是特徵類型、行為類別和態度類別：
a. 特徵類別：描述用戶是誰，他的硬體和軟體環境如何？
人口統計學：了解調查對象的概況，年齡職業？
技術問題：用戶擁有的技術情況和相關經驗，他們用什麼手機？在管理網上隱私設置方面有多熟練？
b. 行為類別：刻畫用戶的行為表現。
技術運用：如何使用您關心的技術，他們每周上網頻率是多少？
產品使用：什麼產品功能是用戶想使用的？
競爭對手：用戶都訪問什麼其他網站？
c. 態度類別：探究用戶的想法和信念。
滿意度：他們喜歡您的產品嗎？我們的產品是否具備他們想要的功能？
偏好：您的產品最吸引他們的是什麼？
希望：他們想要什麼？他們覺得缺少了些什麼功能？
特徵數據最為穩定，不會經常變化，可研究價值較低。 行為數據 和 態度數據 對於研究較為有價值，但會容易因時間變化而變化，因此條件允許的情況下最好隔一段時間進行一次調查，提高研究的准確性。
（2）製作問題列表
頭腦風暴結束後，我們需要製作一份問題列表，問題的答案選項應該要具體、詳盡且相互排斥。
問題列表如下圖：
就這樣問題設置結束了，下面就要開始進行問卷的設計了。
（1）問卷結構
典型的問卷主要分為導言和正文兩大塊，而正文部分又可以細分為開頭、中間和結尾部分：
導言： 導言是整份問卷的全局說明，所以在問卷調查正式開始前，需要將此次調查的目的、調查時間、以及調查是否匿名等方式加以說明，如果有獎勵也請表明，可以提前給受訪者一個心理准備。
正文：
（2）問題設計原則
A. 問題簡潔和明確的需要相互平衡：
您第一次使用XXX（不一定是目前最常用的這個）是什麼時候？——稍微犧牲了「簡潔」，但是更「明確」！
B. 問題態度中立、無誘導性
C. 選項互斥
C. 選項包含所有的可能
可以設置【其它________】選項 ，以確保用戶始終可以作出選擇；同時，選擇【其它_______】選項的比例高低也反映了選項設置是否全面。
D. 選項表述易於用戶理解
詢問用戶使用的手機操作系統時，選項「iOS（iPhone）、symbian（塞班）」就比「iOS、symbian」更容易理解，雖然前一種表達貌似不倫不類。
E.選項盡量具體，例：
F. 選項表述態度中立、無誘導性
G. 選項隨機順序呈現
H. 一個問題中不要包含多個問題，如果需要請拆分
I. 問題避免極端化
J. 創建後續跟進問題
K. 包含退出選項
（1）確定調查樣本和數量
為了得到大量的樣本，且希望數據質量較高，問卷本身就會受到限制——題量要偏少。實際工作中，將問卷總題目數控制在25題之內，平均答題時間不超過300秒（來自《用戶研究之問卷調查法》）。
控制好樣本的數量，以下是參考《洞察用戶體驗》給出的人口差異與樣本量的關系：
假設標准誤差5%可信度95%，正常的人口差異：
1000人口=150樣本量
10000人口=300樣本量
100000人口=800樣本量
（2）盡量避免偏差
問卷里的偏差在所難免，以下偏差需要考慮在內：
抽樣偏差： 樣本與目標受眾偏差，例如：回答閃電送問卷的都是90%是女性用戶；
不回復偏差： 有一部分人總是忽視您的邀請，例如：沒有注意到問卷banner 的用戶；
時間偏差： 邀請的人參與調研時間會影響回答方式。例如：想知道是否喜歡送禮物給父母，在父母親節前，答案可能不一樣；
持續性偏差： 有些用戶持續一周都在加班沒時間訪問XXX APP，在進行調查的時候可能會錯過這部分用戶；
邀請性偏差： 例如優惠券力度不夠，可能會損失這部分「勢利」的用戶；
自主選擇偏差： 有些人就是不想做問卷，或者就是圖優惠券隨便填寫問卷；
呈現性偏差： 問卷的外觀、長度、問題設置可能會讓部分用戶拒絕填寫；
期望性偏差： 用戶可能填寫問卷時發現與自己自身情況部分而拒絕填寫問卷。
（3）選擇適合的邀請方式
日常問卷的活動中可以考慮採取以下的邀請用戶方式：
邀請鏈接（BANNER、微提示）： 優點成本低，不唐突／缺點是嚴重的自主選擇性偏差。需要檢測頁面瀏覽率（pv）跟問卷填寫率，算出回復率。如果回復率低，就不具有代表性。
電子郵件／簡訊： 聯繫到的都是老用戶。
打斷式邀請： 在用戶瀏覽網頁時候打斷用戶，讓用戶注意到問卷，為用戶編號，根據編號抽取，確保樣本隨機性。
電話、面對面和標准信函調查。
收集到問卷結果後我們可以著手進行問卷分析，並且分析結果。
（1）計算（年齡、收入）
平均數、眾數、中位數檢測是否受極端數值影響？
標準的是正態分布狀態，若出現雙峰分布（眾數與平均值相差大），需要進一步分析。
（2）比較
交叉製表： 通過兩個問題的答案合成一份表格，發現更有針對性的問題，例如：
問題1：您看美妝類視頻的頻率是？
問題2：您通常喜歡看哪中類型的美妝視頻？
通過交叉製表的方法，我們可以得出結論：單個商品推薦對於經常看和偶爾看的用戶來說吸引力差不多，化妝教程的話，對於偶爾看的人吸引力更大。
（3）整合
有時候問題里某些選項填寫的數量遠遠少於其他選項的數量，我們可以把它們看作一個整體，從而減少干擾，例如：
問題：您的收入是多少？
這部分可以組合成一個大組8000-20000的人的佔比
（4）總結誤區
有時候我們總結分析結果的時候會有一些誤區，應該盡量避免：
兩件事情的發生時間相當接近並不足以說明兩者有因果關系 ： 有一群人都很喜歡一個產品並經常會用，並不足以表明喜歡產品能讓人更多使用它，也不足以表明頻繁使用能讓人更喜歡它。例如：微信、公司的郵件。
不細分人口子群 ： 有時看似簡單的趨勢，實際上是多個不同用戶人口趨勢共同的結果。例如：問卷一半滿意一半不滿意，不代表這個產品做的中等，要看回答的分布情況——即什麼年齡群的人會覺得滿意，什麼覺得不滿意，是否主要的目標用戶都覺得不滿意？可以利用交叉分析。
用事實混淆觀點 ： 問卷調查的結果通常知識用戶的觀點，而不是事實。有關行為的問題基本都不能預測實際行動，人們誠實地認為他們可以預測自己要如何，但是他們心理狀態和面對心理狀態的恐懼使其真正遇到這些情況時不那麼做。
（5）解釋調查數據的時候必須考慮以下幾點
人們什麼都想要， 問卷不能確定普遍認證的特性組合，但是能夠告訴您人們如何確定特性的優先順序別和看重哪些特性。
人們會誇大其詞， 想要表現理想中的自己。
人們即使對答案沒有強烈的感覺，也會選擇一個， 所以要設置退出項。
人們總會愛猜測調查的意圖， 不提引導性的問題。 例如：你贊成在XXX APP賣成人用品嗎？
人們會撒謊。
如果想了解用戶的價值觀及其原因，訪談（知道背後的原因）、焦點小組和實地研究（了解用戶的行為）都是不錯的工具。
跟蹤調查 ： 定期以相同方式調查，可以跟蹤了解產品用戶的變化。
精化調查 ： 如果已經確定用幾個核心特點來定義用戶群，就可以進行更多的調查，提出更多問題來加深了解。
前/後調查 ： 改版前後做相同的問卷調查，可以揭示出用戶觀點和用戶人口構成的變化。
摘要：調查問卷法是一種常見的定量研究方法，因為其成本低、操作性強，所以被廣泛使用。本文主要講述了問卷調查的適用場景，以及做一次問卷調查的所需的步驟，同時詳細闡述了問卷調查各個環節需要注意的事項。
摘要：文章主要從what，why，when，how四個角度去闡述什麼事調研問卷法，為什麼使用調研問卷法，什麼場景下使用，以及如何落實調研問卷法。
摘要：文章總結了問卷調查設計的一些細節以及主要設計內容，分享給大家，希望給大家工作帶來幫助。