今年負責的很多項目都用到了在線問卷。今天，和大家分享一下我做在線調查的一些心得，側重操作執(zhí)行，具體包括適用需求、問卷投放、數據清洗、開放題整理以及使用報告模板。 

問卷法既可用于定量研究，也可用于定性研究。當然做定性研究時，和訪談可能不太相同。我總結適宜的需求需符合以下特點：

●一句話可以描述清楚的。涉及過多的用戶操作、需要深挖用戶的需求不適于使用問卷。如“輕博客吸引您的地方有哪些？”但是如果我們想了解用戶是怎么樣使用輕博客的，這個問題要分多個部分去了解，如用戶怎么進入的、是否發(fā)文、發(fā)什么主題的文章等等。此時用問卷就不太適合了。

●內容可轉化成幾個問題，盡量不超過5個。開放題過多會導致問卷回收效果差，用戶填寫會比較累。會錯過目標用戶，訪談直接定位目標用戶，更合適

問卷投放：定性發(fā)送VS建立公共入口

●定向發(fā)送。邀請?zhí)囟ㄓ脩籼顚憜柧�，篩去不符合條件的用戶。如想了解參與Qing（新浪輕博客）活動用戶的感受和建議，使用問卷法的話就可以提取參與過活動的用戶UID，向這些UID發(fā)送消息或者在這些用戶的個人頁面顯示問卷入口。

建立公共入口。所有看到公共入口問卷的用戶均可填寫問卷，面向的用戶實際是訪問過這個頁面的用戶。像改版調查、頁面滿意度調查以及全站性的調查都可以使用這種方式。

如果條件限制，如能提供的是公共的問卷入口，但是研究的目標用戶是特定的。在這種情況可以使用題目甄別。如前面Qing活動的例子，要用公共問卷入口的話，可以加入“您是否參與過××活動？”的題目。沒參加過的用戶結束填寫，參加過的用戶繼續(xù)填寫。這樣就可以收集到想要的信息。 yixieshi

數據清洗

原始數據數據拿到手后，經過清洗才可以進行統(tǒng)計分析。我們常用的清洗無效數據的方法有：

●排重。通過問卷系統(tǒng)抓取到的用戶信息，如IP、城市、UID等。我們的問卷系統(tǒng)不能自動識別用戶的重復填答，所以這一步是手動完成的。 

●用戶填答時間。時間過長或過短都視為無效問卷，問卷的長短、題型、結構不同，平均的答題時間也不同，根據問卷的具體情況對合理時間上下限做一個判定。

●用戶個人信息不符。如果問卷收集了性別、年齡、學歷、職業(yè)、收入等用戶個人信息，就可以使用這些信息進行清洗。例如，對于一個用戶來說，年齡17歲以下，職業(yè)企業(yè)職員或學歷是碩士及以上，則判定為無效數據;職業(yè)為中高層管理者，收入為“無收入”或“500元以下”等，則判定為無效數據;職業(yè)為家庭主婦，性別為男，則判定為無效數據。當然，沒有這部分信息的話就不用這個清洗方法了。

有時候還有必要查看一下用戶主觀反饋，檢查用戶在題目“其它”這個選項上留下的反饋，是不是和給出選項相同，尤其是題目項目比較多的時候，有些用戶懶得看選項就在其它中寫了。

開放題答案整理

整理開放題是一項比較耗時的工作。首先大致瀏覽用戶反饋，從問題設計的目的出發(fā)，對用戶反饋劃分類別。如“您在使用免費郵箱的過程中遇到過哪些問題？”按照產品性能/服務類別來劃分，把用戶反饋分為速度、容量、反垃圾、界面操作等，速度又可以細分為登錄速度、郵件收發(fā)速度等更細節(jié)的部分。梳理好劃分類別以后，就可以開始對每條反饋進行歸類了。如果要對各類反饋數量做統(tǒng)計的話，建議給沒每個類別設置編號，方便導入spss 等數據分析工具統(tǒng)計。

個人覺得在excel里整理開放題答案還是很方便的，文檔由用戶反饋和一個或多個歸類列構成（如下圖）。把事先梳理好的類別輸入序列中（數據→數據有效性→序列，excel2007），直接勾選反饋所屬的類別即可。很多時候一條反饋不止包含一個類別的信息，可以再增加一個歸類列。在歸類的過程中，如果發(fā)現(xiàn)前面漏掉了某個類別，要隨時對類別結構做調整。

也可以使用類別關鍵字查找，如用戶對郵箱速度的反饋較多，查找出帶“速度”、“慢”、“卡”的反饋，了解關于速度反饋的具體內容。

使用報告模板

為了節(jié)省時間，建議使用報告模板。剛開始工作的時候沒想到這一點，每次寫報告都新做一個PPT，調字體、字號、找PPT模板就要耗去很長時間。其實，報告中有很多地方是可以重復利用的，不光是格式。比如項目介紹，只要根據本次調查的情況修改一下就好了。 互聯(lián)網的一些事

現(xiàn)在我制作報告首先在以前的報告PPT中找一個和結構相近的，換上此次報告的內容，稍作調整就好了。這一點同時也適用于其它類型的研究。

以上是我今天全部的分享內容，歡迎大家交流拍磚！共同進步！

標簽： com Excel PPT Strong Text

版權申明：本站文章部分自網絡，如有侵權，請聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉載文章言論不代表本站觀點！
本站所提供的圖片等素材，版權歸原作者所有，如需使用，請與原作者聯(lián)系。