注意是“用”，不是“做”。本篇是講我自己對App端問卷調查的一些認知，適合剛入門的App產品運營。具體的問題怎么設計，分析報告怎么寫沒有具體說哈。So，專業(yè)用研同學如看到請留言指教，輕拍哈。

一、問卷調查對App運營有什么用？

1、App立項時，或產品有重大功能迭代前，用來做決策輔助。

例如說，老板想做支付，覺得現有支付還有安全系數低的空白點，那么其他決策參與人提出了異議，此時就有必要做市場需求調查。現有消費者是否真的認為現有支付渠道不夠安全。

2、App正式上線之前，用來做灰度反饋。

例如App下個月就要上線了，那么此時團隊如果信心不足和為安全起見，會選擇小范圍灰度發(fā)布。那此時，灰度用戶的反饋就尤為重要。

3、App正上線之后，用來收集正式反饋。

4、產品有重大功能迭代后，用來驗證。

二、運營的問卷是不是不如用研的專業(yè)？參考價值大嗎？

理論上來說，問卷調查屬于用戶研究的手段之一，用于定量分析輔助。有些公司會配有用研團隊，但是這樣的專業(yè)配置可遇不可求，而且專業(yè)用研在實戰(zhàn)中有它的局限性所在，所以很多時候問卷調查的工作還是會由運營來承擔。二者的問卷各有利弊。

1、用研在問卷設計和分析方面更為專業(yè)，這毫無疑問。

我大學時由于專業(yè)關系，也有上過問卷調查的專業(yè)課程，還依稀記得老師教我們隱私問題要放在最后、問卷前后要設置驗證性問題來判斷問卷回答的有效性、用SPSS來做相關性分析交叉分析等等。說到SPSS，簡直是個掉渣天的數據分析軟件，真的，誰用誰知道。

2、專業(yè)＝長時間鉆研+一小撮人擅長。

關于上一點我沒說完的是，然而在我做運營的這幾年，老師教我的，我一樣都沒用到（此處愧對老師/(ㄒoㄒ)/~~）,SPSS差點掛科。我自爆腦殘的過往，就是想說，運營無需勉強自己去成為一個專業(yè)的調研人員，這需要長時間的投入，以及天賦。（承認人生而天賦不平等，對你以后的人生都有好處。。。）

3、專業(yè)≠有效。專業(yè)用研在實戰(zhàn)中有其局限性。

即便是有能力配專業(yè)用研的公司，它也是個基礎支持的扁平部門。就像有些公司的BI團隊一樣，對接的是公司所有的垂直業(yè)務。那么有個致命傷就是：對業(yè)務不夠深入了解，經常會得出一些不痛不癢的結論，甚至廢話。例如經用研半個月調查下來發(fā)現，白領購買力比學生高。憋問我咋知道的，活的時間長了，啥樣的用研都見得到…of course，也有可能是我層次低，沒碰過好用研。

運營至于調查問卷呢，在這方面有得天獨厚優(yōu)勢。（1）運營了解產品，提問時更容易踩到點子上。（2）運營了解用戶，文案措辭方面更容易說人話，太專業(yè)容易導致太官方，冰冷的機器人話語并不少見。（3）運營更了解調查需求，知道什么樣的點分析出來對產品的未來更有幫助。（4）還有個丑陋但是真實的作用，就像數據匯報一樣，同一份數據可以分析出截然不同的結論，就看你從哪個點入手，從哪個角度分析，匯報哪個點了，執(zhí)行層的你不用多說你懂的。。。

三、App運營做問卷調查的步驟。

步驟方面，app端的問卷調查倒沒有特別的步驟，跟其他的問卷調查差不多。

1、需求了解

運營要調查什么？產品經理是否有想問的？老板想知道什么？

2、問卷設計

（1）問題設計：移動端的問卷切記不要長篇大論，題目數量控制在10題以內；題干文案簡潔明晰，不要使用誘導用戶的詞語；盡量選擇題，不要讓用戶填大段大段的文字；有訪談需求的，有抽獎設置的，記得讓用戶填寫聯系方式；我常用的問卷平臺是，問卷星。

（2）問卷投放渠道：app自身banner位、文字鏈、push推送等線上廣告位；有些問卷平臺，甚至支持問卷嵌入別的產品，就是套別人的頁頭和模板；咖啡廳臺卡、校園易拉寶、路邊小廣告攤等線下二維碼渠道；群發(fā)郵件、群發(fā)短信等群體通知消息渠道，該渠道效果欠佳，普通回流率有5%就算不錯，我見過最高的20%。

（3）問卷回收：a、千萬別用紙質問卷，因為量大時回收和錄入簡直生不如死，我曾被300份紙質回收問卷折磨了2天，還只是整理成電子文檔；b、如果用的問卷平臺，一般在問卷創(chuàng)建后臺，會有回收的數量，每個人的問卷數據，以及每一題的數據圖表，現在的問卷平臺體驗越來越好，甚至還有些提供復雜的交叉分析，有條件的可以買一個企業(yè)賬號花點錢；c、把問卷原始數據下載下來，過濾一些無效問卷，例如很多題沒有填寫的，明顯亂填寫的；d、我認為，問卷數量底線是50份，再低沒啥參考價值，小心被誤導；e、為了增加填寫回收率，可以設置抽獎，有些問卷平臺支持填寫后大轉盤什么的。問卷星就有。

（4）問卷分析：a、最好做成報告，所謂報告就是有來龍去脈，為啥做這個調查，收到多少，時間周期，要解決什么問題，現有數據如何，數據分析，產品建議等。這樣會方便不知道全局的人看這份分析報告，也方便你以后存檔和查找。b、如果能聯合用戶反饋、用戶訪談一起來做成報告，定量定性一起看更有參考價值。c、先給結論，再展示數據，數據少甩絕對值，多用點百分比和好看的圖表，你不是調查平臺的后臺數據搬運工哦~把你的概括提煉能力拿出來！

運營的基礎數據分析下次再說吧，還挺麻煩的。這塊想用個自己寫過的分析來展示，但是基于數據保密操守不能放。

四、要做要分析，但不要迷信。

就像所有的輔助手段一樣，問卷調查的結果也是參考，不要迷信。就像BI數據會說謊、用戶反饋會放水一樣，都是需要甄別和思考的。（你以為這是廢話？不是！不是！不是！真的是這樣子的?。。。?/span>

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