如何通过问卷星做问卷（如何让你的问卷脱胎换骨）

如何才可以获取用户真实的声音？在用户调研中有哪些知识或者技巧是可以降低失真率？这是做用户研究的人经常烦恼的事情，而本篇文章从用户为什么不分享真实声音的角度出发，教你如何避免问卷调查的雷区，快来看看吧。

在用研的世界，有时候我们会质疑，用户说的话真的可信吗？

将心比己，我们自己在填写各种问卷时，可能会美化自己，给出理想中的样子，或者顺着问题的设计给出正面的回应，而不是说心中所想？又或者有时候赶时间，嫌麻烦，犯懒，不想认真回答问题。

在所有研究中有一句名言：Garbage In, Garbage Out。我们要确保我们的调研设计有效，才可以确保用户反馈的声音有效，从而指导我们的业务和工作。

如何才可以获取用户真实的声音？在用户调研中有哪些知识或者技巧是可以降低失真率？这就是本篇文章希望分享的主题。

我们不妨先反过来问一下，到底用户为什么不会分享真实的声音呢？

我总结出7个主要原因，重要性依次递减：

1. 方法不对：用户潜意识的声音没有被挖掘出来（用户自己也说不清楚）
2. 问错人：用户根本不懂（用户在瞎说）
3. “道德正确”问题：基于道德或者社会规则，用户认为这道题目应该这样回答才对
4. 诱导性问题：用户感觉你想让他回答某个方向，用户顺从你的方向了
5. 题目get错了：你想问A，但用户get了BCD
6. 忘记了：多少年前的事，谁还记得那么细？
7. 问烦了：问卷上题目太多，用户做着做着就随便回答

接下来我对这7个问题作出深入的分析，说一下当中如何避免雷区，分享一些小技巧。

一、研究方法挑错了

在企业里面，最常用的一个调研手段是问卷调查，尤其是互联网企业，针对自家用户发布问卷调查的成本较低，时效性强。然而问卷调查具有局限性，如果使用不妥，很有可能不能获取用户真实的声音，反而受噪音影响判断。

先问各位一道问题：你认为问卷适用在以下哪些研究类型？

1. 探索性研究：产品概念测试、产品Demo测试
2. 功能性研究：新上线的功能使用情况
3. 满意度研究：新上线的产品满意度
4. 用户画像研究：对于用户的产品使用习惯、生活习惯、态度等研究

我认为答案是3和4。问卷调查最大的意义是什么？是给出相对量级，而不是探索。这是因为问卷要求发问者对业务和用户已经有一定了解，比如知道用户有哪几类、他们大概是怎么想，在问卷调查的设计里面，问题相对固定，答案不发散。问卷的主要目的是想知道每一类人有多少个（此之谓定“量”）。

而探索性研究一般而言，研究问题和答案都不是设定好的，在研究过程中，需要提示、互动、追问等，才可以有效挖掘用户心中真实所想。大部分情况，用户对于自己行为背后的动机和态度其实是潜意识的，而这些潜意识并不太可能通过问卷问的出来。

然而，在很多公司里面，当业务小伙伴对于前路比较茫然，或者希望挖掘新功能需求时，问卷仍然会被大量使用，来解决探索性问题。所以第一个要点就是：如果想要调研探索性需求，一般遵循「先定性、后定量」的原则。别因为成本低就偷懒使用问卷，到头来只会浪费了时间。

针对功能性研究，问卷也是非常常用的手段，比如业务会想知道用户到底是怎样使用咱们的功能。可是，对于「怎样使用」这类问题，问卷的局限性就明显体现了。

首先是问卷并不可以让用户有效描述使用过程：「我一般是xxx的时候使用，然后我就xxx，然后我就xxx」；其次是因为问卷大多问题都得提供固定选项，所以如果访谈者的认知并不全面，就有可能漏掉一些场景、使用方式等，而这些可能恰恰是惊喜有用的发现。所以如果需要过程性描述，或者受访者对于用户的使用尚未有100%的掌握，那么还是先进行定性访谈。

你可能会说：「不不不，针对怎样使用，我只是希望知道用户使用频次、使用了哪些功能等」如果你是在互联网公司的话，那么我建议你通过数据分析（BI）的手段来了解用户的使用情况。事实上，没有比BI数据记录下用户行为更真实的数据，因为那是用户用脚投票的历史行为。在互联网蓬勃发展之前，我们必须通过问卷调查等手段来了解用户行为，但科技的进步让我们可以从大数据分析中获取这些数据。

所以想要获取用户真实的声音，首先确保自己调研的时候选对了方法。

二、拿不到用户真实的声音，是因为问错了人

我目前在线上教育的公司任职，我们通过人机交互的方式、动画课程以及游戏化的设计，致力让学习变得有趣和高效。我们的课程老师经常会使用问卷来了解用户。之前就有一个案例，是我们高中化学组希望做一个课程产品的问卷调查，然而问卷发布时，忘记了屏蔽高中以外的学生！（咱们公司在K-12，覆盖小初高三个学段）。

这个题为“高中化学Demo测试”的问卷，大家猜一下有多少非高中生回答？

我们一共收回了超过一万份问卷，结果里面只有两千多是高中生！也即是说80%左右的受访者都是“错误”的。幸亏这份问卷里面有设置筛选题，所以把初中生都挡住了。但这证明了什么？即便这个问卷跟用户没关系，用户仍然会点开填写（可能是因为有礼品、点错或者其他原因）。所以问对人非常重要，因为你问错人了，这个受访者仍然会给你回答，这些就会形成噪音。

再跟大家举一个例子：

咱们公司商业化团队正在研发学习平板，他们现在希望了解学习平板的使用情况和购买意愿，这份问卷应该问什么用户？

建议答案：使用情况问学生；购买意愿问家长

学习平板一般售价是两千多到五六千不等，这个价格的商品明显是超出了一般学生付费范围，所以学习平板的购买主要是家长主导。

然后一不小心，如果不细心思考“针对哪些部分，应该询问哪些访谈对象”时，业务团队很容易会一股脑儿把是使用情况和购买意愿的问卷打包，做全量投放，结果就导致我们问了学生关于购买意愿的问题，而他们给出的答案就不一定是真实的。

举例：这是问卷中的一道题：你所拥有的学习机价格大约是多少？

到底学生是否知道他拥有的平板是多少钱买来的呢？如果足够多学生并不知道的话，那么这个问题的答案大概率会失真。

下一个问题更容易失真：

这是一道关于未来的问题，那么问学生的话，失真的机会会更大。因为都是猜测，而学生和家长对于金钱的敏感度是不一样的（在学生眼中，几百块的商品都很贵！）

那么如果业务团队以这个数据作为指导来定价，就有可能出大篓子。

要想降低“问错人”的概率和影响，在设计问卷前想一下：

• 这道问题受访者知识范围/经验范围内能回答的吗？（他知道答案吗？）
• 受访者对于问题会有偏见/倾向性吗？（他会骗你吗？）

基于上面这个学习平板的问卷，咱们团队后续复盘说到：压根就不应该询问学生关于购买意愿的问题，因为这只会带来更多噪音。或者至少应该先定性了解一下学生在购买上有哪些决策权/可影响，然后重点问那些方面。

另外，要降低失真率，确保问对用户，在问卷设计上有以下技巧：

• 加上筛选题（Screening questions）：确保回答问卷的用户都是你想要的用户类型（比如高中化学问卷）。在互联网的世界，问卷有时候可以skip掉筛选题，因为系统可以精准推送问卷
• 让用户表示他不知道：比如在上述的平板价格题目，我们应该加上“我不知道”或者“我忘记了”这类选项。

三、问了道德正确的问题

在教育的世界里，如果你问家长：“请问您关心您的小孩吗？”这道问题属于道德正确问题，因为家长碍于社会压力和自我期待等原因，大概率会回答“我关心”，但是TA真的是关心吗？

所谓道德正确：我心中觉得我应该这样想，但实际行为不一定这样做。比如这些都是道德正确的事：

• 伤害：我不应该伤害别人
• 关爱：我应该关心社会、关心小孩
• 忠诚：我应该忠于国家、忠于伴侣
• 权威：我应该听从老师
• 圣洁：（部分宗教）我不应该支持堕胎、我不应该支持同性恋等

这里面的关键词是“应该”，这反映了表面的态度，不一定是真实态度和行为。

我们这里还是用学习平板的例子来说明：

在问卷中，我们问了家长为孩子选择学习机最看重的是什么。60%的家长都选择“课程好，内容齐全”。但是，基于我们对于行业的认知，目前的学习机课程质量总体来说不是特别好，家长在购买学习机的时候真的是最看课程吗？

问题在哪呢？用户看到这个题目的时候，可能觉得应该需要选择“课程好，内容齐全”这个明显的答案。因为学习机的核心功能就是为了学习。用一个类比的角度：买洗碗机当然主要考虑“洗碗洗的好”。这个选项设置还有另外一个问题是：这个明显的答案定义不清楚（什么叫课程好）。

要避免问卷只获得道德正确的态度，其中一个解法是利用行为来交叉验证态度。

在这道问题之后，如果我们知道课程好大概率是大家的选择，那么我们就可以多加一道行为题目，来交叉验证态度：

【针对选择【课程好、内容齐全】的用户】你上一次买学习机时，以下哪些课程促进你的购买决策？

……

或者是：

【针对选择【课程好、内容齐全】的用户】你上一次买学习机时，是如何判断课程好？

• 通过销售人员的现场演示和解说
• 通过识别学习机里面是否有著名教材
• 通过识别学习机里面课程是否齐全

……

这样就能更进一步来验证有多少用户真的是因为课程好而选择该学习机。

事实上，我认为这个问题的问法，正如在所有购买决策因素里面加上“价格”这个因素。在绝大部分情况，价格都是一个关键性的决策因素，这是已知的事实，所以不需要再用问卷证明。

我们在问关于“购买决策因素”的问卷里面，问题的题干是隐含了【价格不问】这样的一个前提：

（除了价格以外）以下哪些因素最影响你的付费决策？

同场提示：购买决策是一个复杂的心理流程，尤其是高客单价的购买，建议使用定性方式来调研。

四、 诱导性问题：用户顺从你的想法给你答案

互动题目：以下哪一个问法最有可能出现诱导性？

1. 你希望有什么新功能？
2. 你希望加功能1吗？
3. 你希望加功能1、2、3哪一个（单选 or 排序）

我认为是B。

“希望” 问题要小心使用。因为只提了希望的想法，但没有提到成本（金钱成本、时间成本、理解成本等）。用户口头表示想要，不代表会付诸具体行动（设想一下大家报名参加公司的内部培训，报名了之后都不一定会来呀，很多人都是怀着先报上名的心态）。

其实希望问题更适合于剔除选项，而不是确认选项。意思是如果90%用户都说希望有某某功能，我们也需要小心辩证去看，但如果只有10%用户说希望有该功能，那么我们就可以说这个idea不是受用户欢迎的。

举另外一个例子来说明诱导性问题：“您愿意为音乐付费吗？”

这种直接把陈述句套上“吗”和“？”的方式包装成疑问句的，一般来说很容易形成诱导，用户很容易无脑顺着你的问法给你正面的答案。

简单的修改是：

“您是否愿意为音乐付费吗？”

这样总体看起来会更中性。

但更有效的方法还是用行为来验证态度：

“您对音乐付过费或想要对音乐付费吗？”

一般来说，想要获得用户真实的声音，我们聚焦在用户的行为和历史上，不直接询问态度（用行为来侧面推导/验证态度），以及少问关于未来/希望等问题。

五、Get错了：你想问A，但用户get了BCD

在询问问题的时候，我们经常会默认对方都听的懂自己，但其实沟通过程中很容易出bug：

在问题设计的时候如何避免出bug了？我们确保我们问好问题：

（以下a-e的内容摘自于某公众号-超实用的用户研究方法）

a. 一个题目只包含一个问题

不要问：您是否经常看双人直播和双人PK？

而问：您是否经常看双人直播？

b. 保证题干用词无歧义

不要问：在直播中，您最关注哪些功能？

而问：在直播中，您最常用哪些功能？

c. 专有名词的解释

不要问：您所在学校有使用代币吗？

而问：您所在学校有使用代币吗？（代币是指学校里强化学生行为使用的激励方式）

d. 选项之间要互斥

不要问：

您喜欢使用哪种类型的APP？

A.社交类 B.娱乐类 C.手游类

而问：

您喜欢使用哪种类型的APP？

A.社交类 B.游戏类 C.音乐类 D.资讯类 E.电商类 F.其他

e. 选项要涵盖所有选项

不要问：

您吃饭了吗？

A.吃完了 B.还没吃

而问：

您吃饭了吗？

A.吃完了 B.正在吃 C.还没吃

你可能会问：我怎么知道哪些专有名词要解释？我怎么知道题干有歧义？

设计者一般都活在自己的世界里，所以最好避免Get错了的方法，就是找人测试一下问卷。在问卷发布前，找3个人测试，不要只让他们看word稿，而是直接发问卷链接，然后让他们代入受访者的角度来填写（不是同事/朋友角度）。

填完之后，记得要问有没有哪道问题你看完第一次是看不懂的或者有犹豫的，而不要只问：有没有看不懂的题目，因为他们可能看着看着觉得自己看懂，或者当中脑补，你希望知道的是，他们第一次看题目的时候就卡住的地方（用户都是没有耐性的）。

这一步看似很麻烦，但如果建立了习惯，并不是那么麻烦，而这个可以避免出错，所以建议大家一定一定要建立起习惯来。

六、忘记了：多少年前的事？

有时候问卷里面的问题可能是用户一段时间之前发生的事情，人类的短期记忆较好，但一般长期记忆比较糟糕。

为了应对这个问题，如果你有幸是在一家互联网企业任职，产品形态是app/小程序，那么其中一个做法就是在功能结束后/返回按钮邀请用户填问卷，记忆不太会错。

比如下图是我们app中一个备考功能的截图，在这个功能的下方，产品经理就很聪明的加上一个反馈入口，让用户在功能使用过程或者结束后畅所欲言，这样收集回来的用户声音一般都非常真实。

七、问烦了：问卷上题目太多

最后一个用户不给出真实声音的原因，就是用户被问烦了，这里面最有可能的情况是问题太多，用户填到后面开始失去耐性，随便点击选项。

要应对这个问题，第一是控制题目数量：5-10道题是理想状态。20道题是max；或者控制完成时间：别超过10分钟，最好是3-5分钟内。

第二是通过题目顺序设计，提高真实度，比如重点问题放在问卷前半部分，用户回答问卷会疲惫，越到后边问卷的信度、效度就会下降；以及，问卷题目先问受访者最近发生的事情，后问受访者以前发生的事情；先问受访者行为方面的问题，后问受访者态度方面的问题。

最关键的其实是控制访谈者自己的欲望。很多时候，访谈者会有一种想法：反正都问了，就顺便多问几道题目吧！但其实这样不只是会搞毛用户，更严重的是失去聚焦，很多问题都蜻蜓点水，并没有在重点部分深入挖掘。

建议大家秉持“少即是多”的原则，可能会有意外收获。

八、总结

最后总结一下，这篇文章我跟大家分享了7个用户不给真实声音的情况，以及相应的解法。希望大家看完这篇文章之后，可以提升调研设计的技巧，抓住关键理解，避开常见雷区，听到更真实的用户声音。

作者： 杜子中；公众号：用户研究社（ID：UXD-JointLab）

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/rQKViI1zi_ZDNP4RR65_QQ

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