“用户调研有啥难的，不就搞个问卷，弄几个题目让大家随便填一下？”
在没有接触问卷调研前，我相信很多人和我的想法一样，觉得调研是一个门槛低、简单且价值不大的活儿，直到最近半年，亲历20多次问卷调研，合作了不少同事，我才发现：一份问卷调研，并非看起来“弄几个题目”那么简单，反而需要不断打磨和修改，才能达到“差强人意”（基本让人满意）的状态。
特别是收到几次不错的成果后，我开始意识到：一份好的用户调研价值不小，不仅能够了解到用户真实想法，产生较高质量的用户反馈，从而有机会推动产品和业务侧的优化。用户调研有章可循，那么如何才能做出一份至少70分的问卷？经过无数次问卷修改后，我才明白这样一个道理：“先求无过”。简单来说，大多数人（包括之前的我），都会由于先入为主的想法（“搞个问卷=弄几个题目”）掉以轻心，在问卷上犯不少同类型的错误，从而导致最终的调研结果不尽如人意甚至失败。于是我把这些错误归纳了起来，有了下面的总结：问卷调研6宗罪。*问卷调研六宗罪之一：使用专业名词和术语
“您对于我们产品XX浮层界面满意度如何？”
“您使用这个Tab的频率大概是”
“请问《XXXXXXX》这条新闻，是符合您预期的内容吗？”
每次第一眼看到这样的初版问卷，我的内心已然是崩溃的，我相信用户如果有机会看到，他的内心崩溃的程度比我不会少：“浮层、TAB、ICON，这些都是你们做IT的专业名词和术语，你让我怎么看得懂？我又不是做互联网当产品吹牛X，做设计P图，搞运营打杂的？”一个优秀的互联网产品/运营是具有一定“同理心”，能站在其它人（比如用户）角度来考虑问题或情景。比如上面的例子，“浮层、TAB、ICON”这样的专业术语和名词，只适合平时和同事（或者同样做互联网的朋友）交流，如果拿去给普通用户，很可能就是对牛弹琴。用户显然不会有耐心，去百度一下然后再回来填问卷，更大可能性是他发现看不懂，然后随便选。不懂乱填的用户一多，这道题基本就作废了。“我们的要求不高，先来400份问卷吧”
前面说到，我需要配合同事完成调研，包括前期问卷修改，中间用户投放，最终结论产出。但我发现每次合作一开口，说到数量，他们就会要求很高。他们似乎存在着这样的观念：问卷数量越多=用户反馈越全面=最终结论越可靠。然而我不得不说，这可能是个思维盲区：相比“数量”而言，问卷调研更注重“质量”。而这需要从问卷设计、投放用户等多个方面去考虑：比如参与调研的是不是更精准的目标用户。举个例子，假设你负责类似于打车、资讯等高频业务，同样是收到了2份问卷调研，一是200份“天天使用产品用户”的问卷，二是500份“1个月用1次产品用户”的问卷，你觉得哪个价值会越大？某种程度上，调研的目标用户越精准，得到的用户反馈才可能更有效。什么是模糊、抽象的题目，问卷中为什么尽量不要这么描述（除非你真的只想了解整体情况）。下面我将以网易云音乐为案例，来进行说明。比如现在要做一份有关于网易云音乐App满意度的问卷调研，第1题可能会是：
然而这样的题目，用户第一眼看非常懵：“什么满意度，App哪方面的满意度？是整体满意度？还是使用体验流畅、还是歌曲音质清晰或者歌曲推荐功能很准？”
这次优化虽然具体到了细分的功能点，但从普通用户的视角看，会在评分选择上还是会无从下手：5分（很满意）的标准是什么，1分（很不满意）的标准又是什么？我到底该怎么选？网易云音乐【每日推荐】功能，好不好用，大概只有一个标准：推荐的歌曲，用户是否感兴趣，或者符合个人口味。最终版的问卷题目，我们通过增加【备注】把【评分标准说明】清楚，把抽象的题目变为具体形象，让用户清晰做出选择，尽量避免题目不清导致用户困惑，最终拿到一手无效数据。“敏感性题目”是指：有些问题会比较敏感，基于自尊、道德等，用户可能会做出“违心”不符合日常的选择。比如曾经某次调研，背景是想了解用户对于视频质量喜好度，其中有道题是关于【低俗视频】。最初的题目，加上了一张“男女床上相拥”的低俗示意图，另外还有几个选项可供选择：A、“喜欢此类视频且会点开”；B、“不喜欢此类视频但会点开”；C、“反感此类视频且不会点开”。发给几个用户测试的时候，马上有用户对此提出质疑：“这一项你们是让我违心填呢，还是违心填呢？”很显然，由于题目设置和描述过于敏感，为了维护个人形象，没有用户会倾向选择A和B（但现实中并非如此），则该题回收数据会大打折扣。题目设置太多，往往会出现在一些刚接触用户调研不久的同学身上（包括之前的我）：“既然好不容易搞一次，就这一次就搞清楚目前产品存在的所有问题！”比如我曾经接触到一份问卷，大概是我迄今为止看到过最长的：一共设置了20道题目，题目选项除了产品体验、还涉及内容质量、交互设计等...填到一半，我差点想直接放弃。问卷过于繁琐，后果无非2个：一是填写门槛太高，不少用户纷纷放弃或者随意乱填；二是没有调研重心，一味贪全，最后一看：“什么都想要，什么都得不到”。而我渐渐发现，这些在问卷调研中“求大求全”的人，错误的源头往往只有一个：根本没想清楚调研目的。如果你要问我，做了多次问卷调研，合作不少同事，最怕哪种情况？我一定会毫不犹豫告诉你：调研目的模糊不清。因为这意味着不仅仅是要做问卷修改、投放&回收等工作，更要投入不少时间和精力，帮助对方追根溯源，理清调研目的，甚至可能事倍功半。还是用网易云音乐举个例子，同样是调研目的，“对于网易云音乐的【每日推荐】功能评分”显然就比“你有多喜欢网易云音乐”要合适的多，简单来说，调研目的尽量不要大而空，一听感觉像漂浮在空中，而是具体清晰，一看就能指导后续动作。换句话说，如果调研目的头绪不清，后面出来的结论大概事与愿违，不能满意。
写到这里，给大家一个加餐题：我们为什么要做用户调研？它对我们的价值或者目的究竟是什么？我个人来看，做用户调研，目的无非三个：寻找用户需求、进行用户洞察、接收用户建议。寻找用户需求主要有3个方面：
挖掘新需求
排除伪需求
一个互联网产品，会面对成百上千个用户需求，而开发和技术资源都有限，那该优先做哪些呢？很显然，通过用户调研去挖掘、排除和验证，是种不错的方式，用户反馈多、占比大的强需求要给予更高的处理优先级。通过调研，除了能够了解用户喜好、满意度等，最重要是有机会了解用户的真实想法，从而进行用户洞察。举个最常见的例子：用户想说要一匹更快的马，其实真正想要的是更快的交通工具（比如汽车）通过调研接收（注意不是“接受”）用户的反馈建议，包括有机会做成功能（或其他优化），从而让产品变得更好。某用户在问卷中【评论区】评分很低，包括建议中说了反馈评论区氛围不好，于是后面一对一聊天访谈。一开始用户只说“社区评论氛围差，辱骂的评论很多”，包括希望“对喷子等违规评论用户有惩罚措施（比如封号）”，但聊到后面才发现，其实用户真正想要的会是：更加和谐的社区评论氛围，而具体到产品功能会是：“评论举报功能”或者“评论举报反馈系统”。总结
最后，为了让大家都能尽量避免失败，能设计出有效问卷，不浪费时间和精力，个人总结了以下7点建议：比如“tab，浮层”，如果不得已要用，加上文字解释或图示说明（“百文不如一图”。）一般来说尽量不超过10个，实在无法删减，建议走【逻辑设置】。问卷正式发布前，让小部分用户先测试，补缺纠错查漏。[ 关于问卷中的体验设计，继续阅读：
→ 顾客满意度问卷中的体验问题 ]
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