认识达内从这里开始

每当企业要求做一些新产品或者上新项目的时候，总是会进行或多或少的问卷调查等前期测试，而这些内容都是需要运营推广人员去实施操作的，但是，对于运营来说，问卷调查他会想应该设计什么问题，如何进行推广优化等等，这些的基本前提是调查问卷已经设计好的，那么如何是从头开始呢？我们要如何来设计问卷？

今天，我们就分析一下，如何从零开始设计调查文件。

一、逻辑结构

先来历数一下问卷调查中毫无逻辑的几个工作方式：

不做市场调研，直接根据经验设计问卷。

营销人员脑暴会，拍脑袋想出一系列问题，没有具体流程。

问题浮于表面，没有真正解决问题。

其实每个优秀问卷背后都有一个完整的理论架构，这种抽象而宏观的理论能够指导具体的实践工作。

在拿到任务的时候，先不要着手去做。第一件事就是问自己3个问题：

问卷调查目的是什么?在现阶段营销工作中是一个什么样的角色?

我们针对的人群是哪些?如何获得精准的人群投放?

为了达到这一目的我们需要怎样分解工作?

1、目的

调查问卷所有工作都是为「目的」服务的，在调查之前停下手中的工作仔细想想：这次调查问卷的目的是什么。

这份问卷将要解决营销工作中什么问题?是为了增加老客户粘性，还是为产品研发提供意见。

想通过问卷调查获取哪些信息?是用户使用新产品的意愿强度，还是定位新产品人群结构。

目的，有且只有一个，请清晰地用一句话来表达目的是什么。

2、人群

你的问卷调查是针对某一类人群，而不是上街随便抓一把。想想你曾经在街上被调查的经历，是不是挺滑稽的，你甚至不是这种产品的目标人群，对这一类型的产品根本不感冒。这种问卷调查只是充数而已，没有任何意义。

确定了目标，接下来需要确定样本群体。是否有地域/职业差别，是否有年龄/性别差别，如果调查人群有不同的特性，就需要对人群进行划分，设计不同的问题和话术。

那么如何确定样本人群呢?

市场相关资料。在互联网上有很多免费的数据报告网站。比如艾瑞网、易观智库等。根据市场相关资料来确定样本人群的大致范围，他们有可能就是此次调查的潜在用户。

竞争对手。把自己当做消费者，体验竞争对手产品，通过直觉判断竞争对手的样本人群。

运营数据。把历史数据调出来，这个样本人群是再精准不过的了。

在调查之前需要给人群做一个大致的用户画像，比如年龄、性别、教育水平、收入水平、喜好等。

有人问，我做调查本来就是为确定产品消费人群啊!

我说的样本群体是一个虚拟用户，就像小说中的人物一样，不是真实存在的，是通过市场分析、资料分析总结出来的某种角色。你可以通过「猜」来完善这个角色，目的不在于有一个准确的结论，而是为问卷设计的一个大方向。所以不要害怕确定的样本群体是错误的。

3、分解

知道目的和人群后，根据目标分解影响因素，对影响因子进行层层梳理，整个工作流程的脉络就会很清晰地展现在你面前。之后的问卷问题就可以围绕分解出来的影响因子来设计。以一个为了增加客户粘性的例子。

二、工作流程

逻辑结构确定以后，工作流程只需要根据这个结构来进行分解就行了。小沙做问卷调查的大部分时间都花在准备工作上。60%准备工作+20%问卷设计+20%结果回收。准备工作完成，就相当于问卷调查的主干已经出来，剩下的只是执行而已。

1、准备

了解市场

如果是有关行业、新产品的调查问卷，小沙还是建议先研究一下有关本行业的相关信息。包括专著、文献、报告等。这些准备主要有两个目的：一是储备相关行业市场环境知识，二是提供设计问题的思路。但是千万不要以这种广而泛的报告作为自己的可用数据。

预设结果

所有调查问卷设计者在设计之初都会对调查的结果有个预估。预设也有两个目的：一是让问卷设计有一个大致的方向，二是是验证结果，看自己当初预设思路有哪些正确的地方，有哪些失误的地方。

但是我要强调一点，这里的预设结果只能作为结果，不能影响设计的问题。比如你的预结果是「年轻人使用直播平台的主要目的是用来消遣和娱乐」，而设计的问题有「你平时使用有使用哪些直播平台打发时间」。这种问题有明显的引导性，调查中的年轻人不一定全都使用直播平台。

头脑风暴

这里的头脑风暴不是在问卷设计阶段，而是在问卷准备阶段。团队发散思维，把目的拆解为几个大板块，即问卷要获得什么信息，包括哪几个方面。然后团队在策略层面达成共识。

这样做的目的，一是避免设计者在方案制定的初期出现思维漏洞;二是为具体的问题设计提供相应的思路。

2、执行

执行方面只说几个注意事项。

小范围预调研

问卷发放并不是一次性的工作，而是一个发放——回收——修改——再发放的过程。

设计者在设计的过程中很容易“思维固化”，难以考虑到其他问题。小范围预调研是打破思维固话的过程，可以把遗漏或者考虑不周的问题直接呈现在设计者面前。

先找小部分人群填写问卷，针对填写中发生的各种问题对问题结构和内容进行调整，比如删除无效问题，修改隐私问题，深入挖掘用户关注的问题。

数据化代替主观性

经常会看到这样的问卷：

什么叫非常关注。也许A非常关注是每个月关注1个，B认为是每个月关注10个，两者对非常关注的程度都不一样。模糊性的问题会让人产生歧义。我们在设计选项的时候，越清晰越好。

比如上面的问题我会设计成这样：

您近三个月关注的大学生创新创业方案有几个?

A：1-2个 B：3-10个 C：11-20个

用数字来代替“非常关注/一般/不关注”这种模糊性词来表示频率要好得多。

用过去行为预测未来

先来看个例子：在一次调查中，公司将要推出上门中医理疗服务，判断当地人对中医理疗的认知程度，设计者提出三个不同角度的问卷问题。

你平时会注重中医养身吗?

有上门的中医理疗，你愿意付费尝试吗?

在过去一年中，你做过几次中医理疗?

1是理想型问题。用户脑海中未来自己的样子，并不代表现在的状态。

2是引导型问题。对于陌生事物，很多人的判断都是随机性的。

3是事实型问题。事实型问题比理想型问题、引导型问题获取的答案更具真实性，因为用户过去的行为，做出的选择很大几率会成为以后的行为。所以在问题设计时多采用事实型问题。

3、统计

一般工作量不大的数据我们直接用excel解决，如果遇到比较复杂的数据则需要用到分析软件，如SPSS、STATA等。不过现在很多在线调查问卷都能直接生成各种图表数据，使用很方便。

4、报告

报告需要具有指导意义，重要的不是如何直白地把数据展现出来，而是数据背后的意义以及解决方法。聪明的人让自己的报告有利于观看人阅读。如果你的报告要发给老板看，最好不要用excel，要用PPT。excel数据详细，是你自己用来分析的。PPT则是用来呈现结果的。

用图表的形式展现此次调查的数据，写出相应的解决方案，并用调查的数据进行佐证，针对解决办法对应相关的业务部门，提出自己的意见。

好了，今天就给大家讲这么多吧，喜欢我的内容可以关注或者分享（微信公众平台：tytedu），达内时代科技集团致力于培养面向电信和金融领域的Java、C++、C#/.Net、3G/Android、3G/IOS、PHP、嵌入式、软件测试、UID、网络营销、网络工程、会计、UED、web、Unity3D、大数据、童程童美等17大方向中高端软件人才课程与少儿教育课程。选择运城新媒体培训，不再孤军奋战，轻轻松松做IT高薪白领。运城达内培训带领有明确目标的学子迈向成功之路!想找工作的求职者可以加QQ：3373924515（太原达内就业服务部）咨询了解。