如何做好一份企业问卷调研？试试这个情境分析法！

本文将从定义问题-问卷设计-数据清洗与分析-报告撰写这四个基本步骤相对完整地阐述企业问卷调研。

前言

在企业工作中，每一个问卷调研都始于一个商业问题，问卷的质量也决定了最终结果是否能对业务起到帮助。本文将从定义问题-问卷设计-数据清洗与分析-报告撰写这四个基本步骤相对完整地阐述企业问卷调研，希望可以给大家提供一些研究方法上的思路。

定义问题：情境分析法（SCQA）

在商业问题解决的过程中，既有公司内部的因素，也有外部行业的因素，影响因素错综复杂；周围的环境也比较容易发生变化，具有很大的不确定性；同时又要保证解决方法的可落地性，产生实际的价值。相对来说，会比较复杂。在进行问卷设计之前，更有必要的是将问题梳理清楚，再决定是否采用问卷这种方式。

1. 结构化思考：使用 SCQA 描述项目

SCQA 是将不确定性考虑在内，一种结构化的问题分析方法，可以比较好地系统思考、查漏补缺。它包含四个环节：

• 情境（Situation）：由大家都熟悉的现状或事实作为起点，包含对象、所处阶段等
• 冲突（Complication）：实际情况往往和我们的目标有冲突，颠覆了稳定的状态。说出行动的原因，包含威胁、机会和等着我们去克服的困难点
• 问题（Question）：基于冲突提出问题，要怎么解决这个困难点
• 回答（Answer）：我们的解决方案是什么，定位出需求点

2. 如何洞悉情境和冲突：搞清楚为什么做调研

假设我们拿到上述案例作为调研项目，可以有两种方式去进行洞悉情境和冲突：

一是思考为什么要做这个研究；二是跟相关利益者访谈尽可能多地获取信息。

思考为什么要做这个研究：

• 需要回答什么问题？
• 为什么回答这些问题很重要？
• 打算如何使用最终的调研结果？

跟相关利益者访谈：

• 核心业务方是谁？其他业务方是？
• 每个业务方的关注点是什么？难点是什么？
• 各个相关方的目标之间是否冲突，是什么冲突？

根据上述方法，可以得到对应的情境和冲突：

• 情境：目前有三种产品方案 A/B/C，分别对应的价格为 100 元/1000 元/10000 元。通过上述思考和信息了解，会知道这个事情和谁有关，在这个事件中承担什么角色。
• 冲突：B 的销量不佳，跟其他方案差异不明显，瞄准客群很有可能有重叠，未成交客户难转化，希望可以方案 B 进行调整。在用户层，可能其他方案中的功能能满足需求，不需要购买方案 B；在公司层，整体收入结构可以更优化、健康；在业务层，系统和流程可能不太合理，有些可能需要重构。

3. 问题拆解其实是建立一个假说/逻辑树的过程

我们可以将问题进行拆解，拆解应遵循 MECE 原则（相互独立且完全穷尽），这么做的好处是可以把问题进行逐层分解，逐级分析，最大可能保证需要考虑的因素全面不遗漏。

案例中的问题，可以从用户方面、竞品方面、成本/利润方面进行拆解，针对每一个层面的问题又可以进行拆分。

对问题进行细致拆分之后，针对每个问题有不同的解决方案，有一些问题可以用问卷来解决，有一些问题需要使用其他方式进行解答。

问卷并不能解答所有问题～～

问卷设计

1. 问卷的用途：定量为主

一般通过问卷来进行大样本的数据收集，主要以用户的基础数据、行为数据和态度数据为主，既可以作为独立的调研项目，可以跟其他方式进行结合，比如说结合访谈、结合企业内部的数据，本文比较推荐的方式是多种方式结合进行交叉验证，提升调研结果的可靠性。

2. 问卷设计的原则

基于第一部分的定义问题阶段，已经对问题进行了分析，在此基础之上，我们需要确定哪些问题可以由问卷进行解答，并明确问卷的研究目标与参与对象。特别地：利益相关方（项目组成员间）在项目前期应该达成统一，避免后续产生分歧，付出额外的沟通成本不说，还有可能相互甩锅。

3. 问卷的基本结构

一份问卷的基本结构包含标题、招募语、甄别题、主问卷、用户基本特征、结束语。

4. 有逻辑的设计问题

一份有效的问卷需要从如何提问、如何措辞、如何设置答题逻辑、如何设置题目选项这些方面去考虑，设置有效的问题。以下是问卷设计中的一些基本原则：

5. 提升回复率的 tips

个性化：在说明信件/邮件或邮件开头注明回复者的名字、研究活动的目的、所需时间。向回复者强调他们反馈信息的重要性。需要注意的是，这里出现信息错误，会降低回复率。

控制篇幅：问卷完成时间不要超过 10 分钟，注意控制问题数量，避免出现需要大量思考、较难回复的题型。

用户激励：奖励参与者油卡/现金红包/优惠券等，昂贵的激励物没有特别显著提高回复率，所以小的激励就可以。

数据清洗与分析

1. 数据清洗原则

剔除有效范围外的数据：排除异常作答时间值（比如作答时间为 10 秒），判断为作答不认真。可以根据题项来确定，一般 10 道题设置筛选出 60 秒之内的问卷。

剔除连续重复值：在时间范围内，再核查问卷是否出现连续重复值，出现的问卷予以删除。如果问卷数量较大，可以使用 STATA 软件编码或 Excel 条件函数判断进行处理。

剔除违背逻辑一致性的数据：在时间范围内，核查问卷是否存在前后逻辑不一致的题，比如总体满意度打分为非常满意，但后续题目都选择了非常不满意。

剔除有缺失值的数据：严格来说应该将有缺失值的用户予以删除，但有时候回收样本量没有那么大，则可保留。

2. 数据分析方法

数据分析方法有非常多，要在众多的分析方法中选择一种也是比较难的事，无论选择什么样高大上的方法都是其次，最重要的是选择的分析方法能说明问题，能体现数据的价值。

比较分析是一个简单的、比较通用的、易于理解的数据分析方法，可以分成趋势分析、特征重要性、分组分析三种。

报告撰写

最后，条理清晰地展现数据信息，表达你的观点。报告写作的过程是一个相对费劲的过程，特别是数据量多的情况下，总是觉得还有一些数据价值没有被挖掘出来，但此时不要拘泥细节，细节可以回头再补，会大大提升效率。

1. 问卷的报告框架

报告主要发现：将总结放在最前面，阅读者可以通过简短的总结大致了解报告观点，方便他们决定是否需要继续了解详细内容

目录和分目录：报告包含的内容组成部分，让阅读者对报告内容有初步概览

调研背景和目的：陈述整个报告的背景和目的，对调研的范围进行必要说明

单页-详细内容描述：有逻辑的描述项目的发现，总结数据表现，挖掘价值

单页-详细内容描述示例：

问卷调研不止是问卷本身，还包括前期项目组沟通、项目成员分工与配合、后续结果推广、结果推动落地等，前期做好项目组沟通、明确项目分工，建立一个清晰的运行机制，有利于项目组成员对结果的认同，后续也有清晰的路径去分工解决问题。所以，每一个环节都体现工作的价值，都同样重要。希望大家在关注研究方法提升的同时，也可以更多关注更多工作方法提升。

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