专业问卷构建大师

调研需求分析

• 调研目的
  • 验证新功能的需求价值与可用性，量化任务完成率、用时与满意度
  • 识别关键阻碍点（界面、文案、入口、流程等），为迭代优化提供依据
  • 基于重要性×满意度（或易用性）评估，确定优化优先级
• 目标人群特征
  • 有记账习惯的在校大学生
  • 有记账习惯的职场新人（工作年限0–3年）
  • 常用移动端（Android/iOS）或桌面端进行记账，场景包含通勤、宿舍/家、办公室等
• 核心信息需求
  • 任务级指标：完成与否、用时区间、任务满意度、信心评分、阻碍原因
  • 功能级指标：重要性评分、使用意愿、（如已体验）当前满意度，用于机会评分与优先级排序
  • 使用行为与设备环境：记账频率、工具类型、设备与场景
• 问卷设计重点
  • 任务先行，接着采集满意度与阻碍，再收集需求优先级
  • 问题中性、避免引导；不收集个人敏感信息
  • 控制长度与复杂度：3个核心任务，预计10–12分钟完成
  • 任务顺序可随机，减少顺序偏差；提供可选开放题收集细节

问卷结构设计

• 问卷模块划分
  1. 引导与同意
  2. 筛选与基本使用行为
  3. 任务与可用性测试（3个核心任务）
  4. 总体易用性与满意度（UMUX-Lite）
  5. 功能需求与优化优先级
  6. 开放反馈与建议
  7. 基本背景（非敏感）
• 问题逻辑流程
  • 确认记账习惯与目标人群后进入测试任务；若不符合则结束
  • 若无法访问原型或不便执行任务，跳转至“功能需求与优化优先级”模块
  • 每个任务均包含完成情况→用时→阻碍→任务满意度→信心评分
  • 功能需求矩阵对各候选新功能采集“重要性/使用意愿/（如已体验）满意度”
• 预计完成时间
  • 10–12分钟（任务3–5分钟，其余问题7分钟）
• 数据收集方式
  • 在线问卷（移动端优先，支持PC），内嵌或外链可点击原型/演示
  • 任务完成率、用时与满意度为自报；可选上传屏幕录制/备注（非必选）
  • 不收集姓名、手机号、邮箱等敏感信息

问题详细设计

说明：以下问题编号与逻辑用于落地实施。“原型链接”请替换为实际地址。为避免引导，任务不提供详细步骤，仅描述目标。

• Q0 引导与同意（单选）

  • 表述：本问卷旨在评估新功能的可用性与优先级，数据将用于产品改进。参与匿名、可随时退出。是否同意参与？
  • 选项：同意；不同意（跳转结束）
  • 跳转逻辑：选择“不同意”→结束
  • 数据收集目标：伦理合规

• Q1 记账习惯筛选（单选）

  • 表述：过去3个月，你是否至少每月进行记账（包括App/表格/手写等）？
  • 选项：是；否（跳转结束）
  • 跳转逻辑：选择“否”→结束
  • 数据收集目标：确保目标人群

• Q2 身份筛选（单选）

  • 表述：你目前的状态为？
  • 选项：在校大学生；已毕业并工作0–3年；其他（跳转结束）
  • 跳转逻辑：选择“其他”→结束
  • 数据收集目标：群体分层

• Q3 记账频率（单选）

  • 表述：通常的记账频率为？
  • 选项：几乎每天；每周多次；每周约1次；每月几次
  • 数据收集目标：使用强度

• Q4 常用工具类型（多选）

  • 表述：你主要使用的记账方式/工具为？
  • 选项：独立记账App；电子表格（如Excel/Google Sheets）；纸质或笔记App；银行/支付平台账单导出；其他
  • 数据收集目标：工具生态

• Q5 设备与场景（多选）

  • 表述：你主要在哪些设备与场景进行记账？
  • 选项（设备）：手机iOS；手机Android；电脑/网页
  • 选项（场景）：在家/宿舍；通勤路上；办公室/自习室；商店/消费现场
  • 数据收集目标：环境对可用性的影响

• Q6 原型访问能力（单选）

  • 表述：你当前是否方便访问并操作原型链接（约3–5分钟）？
  • 选项：可以；不便（跳转至Q16）
  • 跳转逻辑：选择“不便”→跳过任务模块，进入功能需求模块
  • 数据收集目标：任务可执行性

— 任务模块（共3个任务；任务顺序可随机呈现，以下以固定顺序示例） —

任务说明：请在原型中完成下列目标。每个任务结束后回答对应问题。 原型链接示例：任务1 [原型链接A]；任务2 [原型链接B]；任务3 [原型链接C]（请替换为真实链接）

• T1 任务目标（任务）

  • 表述：在原型中“创建一个本月预算”，并为“餐饮”和“出行”设置分类限额。
  • 跳转逻辑：完成后答T1a–T1e
  • 数据收集目标：预算功能的可发现性与操作流程

• T1a 完成情况（单选）

  • 选项：完成；部分完成（只完成预算或只设置一个分类）；未完成
  • 数据目标：任务完成率

• T1b 用时区间（单选）

  • 选项：<30秒；30–60秒；1–2分钟；>2分钟；未计时
  • 数据目标：效率

• T1c 主要阻碍（多选）

  • 选项：找不到入口；文案/术语不理解；步骤过多或顺序不清晰；反馈不明显（不确定是否成功）；页面布局不清晰；操作负担（需输入过多）；其他（请填写）
  • 数据目标：阻碍类型分布

• T1d 任务满意度（单选，5点）

  • 选项：非常不满意；不满意；一般；满意；非常满意
  • 数据目标：任务层满意度

• T1e 任务信心（单选，5点）

  • 表述：如果再次执行该任务，你的成功信心为？
  • 选项：非常低；较低；一般；较高；非常高
  • 数据目标：可学性/可复用性

• T2 任务目标（任务）

  • 表述：在原型中“通过拍照或导入账单自动识别并分类一笔消费”（例如餐饮）。
  • 跳转逻辑：完成后答T2a–T2e
  • 数据目标：自动识别与分类的可用性

• T2a–T2e（同T1a–T1e）

  • 数据目标：同上

• T3 任务目标（任务）

  • 表述：在原型中“查看上月总支出，并找到消费最多的类别”。
  • 跳转逻辑：完成后答T3a–T3e
  • 数据目标：数据分析卡片/报表的可发现性与理解

• T3a–T3e（同T1a–T1e）

  • 数据目标：同上

— 总体易用性与满意度 —

• Q13 UMUX-Lite（矩阵，5点同意度）

  • 表述：
    • 此功能（整体）能满足我的需求。（非常不同意/不同意/一般/同意/非常同意）
    • 与我使用的其他记账工具相比，此功能易于使用。（非常不同意/不同意/一般/同意/非常同意）
  • 数据收集目标：整体可用性（可计算UMUX-Lite得分）

• Q14 总体体验评分（单选，5点）

  • 表述：本次原型的整体体验你会给几分？
  • 选项：1非常差；2较差；3一般；4较好；5很好
  • 数据目标：总体满意度（CSAT）

• Q15 最主要的改进建议（开放题）

  • 表述：请用一句话描述最影响你完成任务的一个问题（如入口不明显、术语不清晰等）。
  • 数据目标：关键痛点文因

— 功能需求与优化优先级 —

候选新功能示例（可根据产品规划替换/增减）： F1 智能预算建议（基于历史消费自动生成预算） F2 自动账单识别（拍照/导入自动识别并分类） F3 记账提醒与连续打卡激励（每日提醒、打卡天数） F4 消费洞察卡片（月度趋势、异常提醒、节省建议）

• Q16 功能重要性与意愿（矩阵，5点）

  • 表述：请对以下功能的“重要性”和“使用意愿”进行评分。
  • 行：F1/F2/F3/F4
  • 列1（重要性）：1不重要–5非常重要
  • 列2（使用意愿）：1不愿使用–5非常愿意使用
  • 跳转逻辑：若此前完成了对应功能的任务（如F1/F2/F4），继续Q17；否则跳过Q17
  • 数据收集目标：机会评分（Importance与Intent）

• Q17 （如已体验）当前满意度/易用性（矩阵，5点）

  • 表述：针对你已体验过的功能，请评价当前满意度或易用性。
  • 行：已体验功能（如F1/F2/F4）
  • 列：1非常不满意/非常难用–5非常满意/非常易用
  • 数据收集目标：与重要性结合用于优先级排序（Opportunity = Importance + (Importance − Satisfaction))

• Q18 优先优化方面（多选至多3项）

  • 表述：请选择你认为最需要优先优化的3个方面。
  • 选项：入口与导航；文案与术语；流程步骤与引导；系统反馈与状态提示；性能与响应速度；数据准确性（识别/分类）；个性化与自定义；其他（填写）
  • 数据收集目标：直接优先级信号

• Q19 最期望新增/改进的功能点（开放题）

  • 表述：请描述1–2个你最期望新增或改进的具体功能点（尽量具体）。
  • 数据收集目标：需求挖掘

— 基本背景（非敏感） —

• Q20 学业/工作年限（单选）

  • 选项：本科/专科在读；研究生在读；已工作0–1年；已工作2–3年
  • 数据收集目标：分层分析

• Q21 每月记账条数大致范围（单选）

  • 选项：<20；20–50；51–100；>100；不确定
  • 数据收集目标：用户活跃度

• Q22 预算管理态度（单选）

  • 表述：你是否会为每月设定预算或支出上限？
  • 选项：经常设定并跟踪；偶尔设定；很少/从不设定
  • 数据收集目标：预算相关功能的适配度

• Q23 是否愿意参与后续改进测试（单选）

  • 选项：愿意（不需要提供联系方式，将通过平台通知）；不愿意
  • 数据收集目标：后续招募意愿（不收集个人信息）

• Q24 感谢与提交

  • 表述：感谢参与，本问卷不收集个人敏感信息，提交即完成。

— 跳转逻辑总结 —

• Q0不同意→结束；Q1为否→结束；Q2为“其他”→结束
• Q6“不便访问原型”→跳至Q16（功能需求模块）
• 完成任一任务后自动进入该任务的Ta–Te问题
• 仅对已体验功能展示Q17
• 其余顺序按编号进行

— 数据收集目标汇总 —

• 任务层：T*a完成率、用时、满意度、信心、阻碍类型
• 整体层：UMUX-Lite、CSAT
• 需求层：重要性、使用意愿、（如体验）满意度，用于机会评分与优先级
• 背景层：人群分层、使用强度、设备/场景

问卷优化建议

• 问题表述优化
  • 使用中性、具体的任务目标描述，避免“很容易/很强大”等引导性词汇
  • 术语统一且贴近常用用语（如“预算”“分类”“提醒”）
  • 阻碍选项覆盖信息架构、文案、反馈、流程、性能等常见维度，并保留“其他”
• 逻辑流程改进
  • 任务顺序随机，以减轻学习效应与顺序偏差
  • 对无法访问原型的受访者直接转向需求与优先级模块，确保样本有效
  • 针对不同人群（在校/职场新人）可设配额均衡，便于对比分析
• 受访者体验提升
  • 显示进度条与预计剩余时间；控制总题量在24题以内
  • 移动端友好：任务链接在新窗口打开，避免丢失问卷进度
  • 允许跳过开放题或以简短作答，减少负担
• 数据质量保障
  • 设置最短填写时长与一致性校验（如极短时长+全同选需复核）
  • 对UMUX-Lite、任务满意度使用标准5点量表，便于统计与基准对比
  • 采用机会评分模型：Opportunity = Importance + (Importance − Satisfaction)，据此生成优化优先级清单
  • 先做小规模预测试（n≈10–15），检查任务能否在目标设备顺畅完成，调整文案与选项后再大规模发布

备注：请在正式发布前替换实际原型链接，并根据产品版本对候选功能（F1–F4）进行删减或调整。

调研需求分析

• 调研目的
  • 评估用户在售后服务流程（提交—响应—处理—解决/关闭）中的满意度与关键体验指标（CSAT、CES等）
  • 识别高频问题与流程痛点，定位导致不满意与未解决的关键环节
  • 识别潜在流失风险及其驱动因素，为优先级改进与资源配置提供依据
• 目标人群特征
  • 近30天内提交过至少一张售后工单的真实用户
  • 覆盖多渠道（App/网站/电话/邮件/门店等）与多问题类型（安装、故障、账单、退换、物流等）
• 核心信息需求
  • 工单背景与渠道触点：问题类型、渠道、联系次数、首次响应时长、处理时长、转接情况等
  • 关键体验与满意度：总体满意、解决效果、时效、沟通、专业度、一致性、客户努力度（CES）
  • 痛点与高频问题：长等、反复说明、多次转接、配件/预约延迟、信息不一致、流程复杂等
  • 结果与风险：是否解决、未来继续使用可能性、流失倾向与原因
• 问卷设计重点
  • 采用结构化量表+少量开放题，控制时长在6分钟内
  • 设置清晰跳转：未解决用户进入专项模块；已解决用户评估结果质量
  • 量表方向一致（分数高=体验好），便于建模与对比
  • 避免收集个人敏感信息；语言中性不引导

问卷结构设计

• 问卷模块划分
  1. 筛选与工单结果确认（S）
  2. 工单背景与触点信息（C）
  3. 体验与满意度评估（E）
  4. 未解决专项诊断（U，条件出现）
  5. 痛点与改进建议（P）
  6. 流失风险评估（R）
  7. 开放建议与结束（O）
• 问题逻辑流程
  • S → C → E → [若S2=未解决/部分解决，进入U] → P → R → O
• 预计完成时间
  • 平均4–6分钟（按跳转变化，题量约14–20题）
• 数据收集方式
  • 在线问卷（App内弹窗/推送、Web链接、短信/邮件邀请）
  • 触发时机：工单关闭或最后一次互动后24–72小时内；未解决也可在跟进节点发放
  • 一人一链/工单级邀请（通过内部系统生成，不在问卷中收集个人信息）
  • 样本控制：按问题类型/渠道配额，避免单一群体过度代表

问题详细设计

说明：除非特别说明，量表方向为“分数越高=体验越好”。

S1. 筛选 | 单选

• 题干：您在过去30天内是否提交过本品牌/平台的售后工单？
• 选项：是；否（终止感谢页）
• 跳转逻辑：否→结束；是→S2
• 数据收集目标：确保样本符合目标人群

S2. 工单当前状态 | 单选（必答）

• 题干：该工单目前的处理结果是？
• 选项：已解决并关闭；部分解决但仍需跟进；尚未解决；已撤回/自行解决；重复/误提
• 跳转逻辑：部分解决/未解决→进入U模块；已解决/撤回/重复→跳过U
• 数据收集目标：分流未解决用户进行专项诊断

C1. 主要问题类型 | 单选

• 题干：该工单主要涉及的问题类型是？
• 选项：安装/开通；产品故障/质量；账单/费用；账户/权限；退换/保修；配送/物流；使用咨询；其他（请说明，开放）
• 跳转逻辑：无
• 数据收集目标：问题分类便于分群分析与优先级排序

C2. 首次联系渠道 | 单选

• 选项：App内自助/机器人；在线客服/聊天；电话；邮件；门店/现场；网站表单；其他
• 数据收集目标：渠道体验对比、触点优化

C3. 紧急程度（发起时） | 5点量表

• 选项：非常不紧急—非常紧急
• 数据收集目标：控制问题紧急性对满意度的影响

C4. 为解决该问题，您累计联系了几次？ | 单选

• 选项：1次；2次；3次；4次；5次及以上；不记得
• 数据收集目标：多次联系作为努力度与痛点的客观指标

C5. 从提交到首次响应的时间 | 单选

• 选项：1小时内；当日内；24–48小时；>48小时；不记得
• 数据收集目标：首响时效监控

C6. 本次服务涉及的环节（可多选）

• 选项：自助知识库/FAQ；智能机器人；人工客服；多次转接；预约上门；寄修/换新；第三方物流；审核/报销；其他
• 数据收集目标：触点覆盖与潜在断点识别

C7. 若已（部分）解决：从提交到当前结果用时 | 单选（条件出现）

• 选项：1天内；2–3天；4–7天；>7天；不记得
• 跳转逻辑：S2=已解决/部分解决显示
• 数据收集目标：整体周期时效

E1. 本次售后服务的总体满意度（CSAT） | 5点量表（必答）

• 选项：非常不满意—非常满意
• 数据收集目标：核心KPI

E2. 客户努力度（CES） | 7点同意度量表

• 题干：公司让解决我的问题变得容易。
• 选项：非常不同意—非常同意
• 数据收集目标：过程易用性/摩擦

E3. 解决效果满意度 | 5点量表（条件：S2≠“尚未解决”）

• 选项：非常不满意—非常满意
• 数据收集目标：方案有效性

E4. 处理时效满意度 | 5点量表

• 选项：非常不满意—非常满意
• 数据收集目标：时效体验

E5. 服务人员专业与态度 | 5点量表

• 选项：非常差—非常好
• 数据收集目标：人员能力与服务礼貌

E6. 沟通与进展透明度 | 5点量表

• 题干：信息清晰、主动更新、承诺兑现
• 选项：非常不同意—非常同意
• 数据收集目标：沟通质量与一致性

E7. 跨环节一致性 | 5点量表（条件：C6含“多次转接”或多触点）

• 题干：不同环节提供的信息与处理保持一致。
• 选项：非常不同意—非常同意
• 数据收集目标：跨触点协同

U1. 未解决/部分解决原因（可多选） | 多选（条件：S2=部分/未解决）

• 选项：等待时间长；需要反复提供同样信息；多次转接无人负责；预约/上门排期慢；配件/库存延迟；需要内部审批/流程复杂；价格/赔付不清晰；技术方案无效；联系不上/未如约回访；其他（请说明）
• 数据收集目标：未解决的阻碍因素

U2. 当前最希望的下一步 | 单选（条件：S2=部分/未解决）

• 选项：尽快联系并给出明确解决方案；提供临时替代/补偿；加急预约；改派更合适人员；关闭工单；其他
• 数据收集目标：需求对接与闭环行动

U3. 是否允许我们基于现有工单信息主动跟进？ | 单选（条件：S2=部分/未解决）

• 选项：同意；不同意
• 说明：不会在问卷中收集额外个人信息
• 数据收集目标：合规前提下的后续联系许可

P1. 本次服务中您遇到的具体问题（可多选） | 多选（随机呈现选项顺序）

• 选项：等待时间过长；反复说明问题/上传材料；多次转接；信息不一致；流程复杂/步骤多；自助工具不好用；服务时间不方便；费用/条款不透明；上门/物流不准时；沟通态度欠佳；技术能力不足；其他（请说明）
• 数据收集目标：高频痛点识别与优先级

P2. 影响最大的问题（Top1） | 单选（依据P1选项生成）

• 数据收集目标：主要拉低项定位

R1. 基于本次售后体验，您未来3个月继续使用/购买本品牌的可能性 | 0–10分（0=完全不可能，10=极有可能）

• 数据收集目标：流失/复购意向（可转化为LTV风险指标）

R2. 您是否考虑减少使用或转向其他品牌？ | 单选

• 选项：已决定转向/停止使用；倾向转向；暂不确定；不会
• 数据收集目标：流失等级分层

R3. 哪些改善能显著提升您继续使用的意愿？（可多选）

• 选项：更快响应/处理；减少转接/一次解决；明确进展与承诺；提升技术解决率；优化自助工具；更友好的服务时段；更透明的费用/政策；提升备件/库存保障；其他（请说明）
• 数据收集目标：挽留策略优先级

O1. 还有哪些建议或想法希望我们了解？ | 开放题（限200字）

• 数据收集目标：捕捉未被选项覆盖的改进线索

质量控制建议（可选，不在正式问卷中强制）

• 注意力检测：可加入1题简单指令题（例如“为保证数据质量，请选择‘同意’”），不建议对用户反复出现
• 时长控制：监控极短作答并标注为可疑

问卷优化建议

• 问题表述优化
  • 量表统一方向：高分=体验好，避免混用正反向导致误填
  • 痛点选项随机呈现，减少位置偏差；保留“其他+填写”以覆盖未预见问题
  • 对“处理时效”“首次响应”等定义在开头提供简短说明，避免理解偏差
• 逻辑流程改进
  • 未解决用户进入U模块，确保诊断深度；已解决用户跳过以降低负担
  • 仅在涉及多触点时呈现“一致性”题目E7，减少冗余
• 受访者体验提升
  • 预计时长与进度条可见；移动端优先布局；开放题限字且设为选答
  • 尽量使用单题多选而非多题细分，降低点击次数
• 数据质量保障
  • 一人一链+工单级去重；限定答题窗口（工单互动后24–72小时）提升记忆准确性
  • 样本配额：按问题类型、渠道、是否解决分层抽样，确保代表性
  • 信度与效度：对E模块量表进行内部一致性检验（Cronbach’s α≥0.7）；先行小样本预测试（n=30–50）验证题目理解与时长
  • 异常值控制：剔除超短时长、全同项、逻辑矛盾样本；记录设备/浏览器以排查技术性错误（不采集个人身份信息）

备注与合规

• 全程不收集姓名、电话、邮箱、地址等敏感个人信息
• 明确告知：作答自愿、匿名汇总使用，仅用于服务改进，不涉及个体评价
• 若需回访，仅基于既有工单联系信息进行，不在问卷中追加收集