一、爲何選擇問卷調查法
產品方對於此次用研項目提出的需求如下：
初看上去，需求比較多、比較雜，似乎無法用一個方法解決所有問題。經過反覆和產品方的溝通交流，就能挖掘出他們心中最希望瞭解的內容。再整理一下，就變成下面的表格：
最終結果除了要展示出網易XX用戶的上述情況，還涉及對調查對象的多種分類，以及不同類別用戶在具體題目上的橫向比較——這可能更爲重要。
而問卷調查法特別適用於調查：用戶的使用目的、使用行爲習慣、態度和觀點、人口學信息；不適合探索用戶新的、模糊的需求。
所以，此次調研項目適宜於選擇問卷調查法作爲主要方法（同時選用訪談法、運營數據作補充參考）。
二、問卷素材的來源和依據
1.二手資料（已有的理論、報告及行業資訊）
2.自己的使用體驗、競品分析
需要把自己培養成產品的深度用戶，並且還要堅持使用競爭產品。這樣有助於形成自己對產品的直覺和感性認識。
而競品分析能幫助自己對產品有更充分的理解，讓我們從感性認識中提煉出理性看法，同時確保能全面地細緻地審視（不會遺漏重要細節）。
3.對產品設計人員、普通用戶的簡單訪談
“三人行，必有吾師”，自學完了，再讓產品設計人員、普通用戶教你一些知識吧。
此時的訪談採用輕鬆聊天的形式（半結構式），訪談的對象也是方便取樣、就近選擇——目的不在於得出什麼結論，更多地是幫助自己進一步加深理解、窮盡多種可能性，爲編寫問卷做準備。
而且對於產品設計人員的訪談，還能順便獲悉產品部門工作流程、組織架構、人員配置、可動用的資源等信息——看似無關緊要，其實能使我們最終調查報告的建議更有針對價值！
三、問卷細節
1.指示性說明
社會調查類的教科書裏通常要求我們寫上長長的一大段說明文字，但在互聯網上有多少人會認真看一大坨文字？看看《don’t make me think》作者如何做的：從103個單詞刪減到41個單詞（該書中文第二版，P34）！非必要信息不得出現在問卷的指示性說明中。
需要提及的核心信息無非就這幾個：A.目的：幫助改進網易XX，也歡迎非網易用戶作答 B.時間：3-5分鐘 C. 匿名和保密 D.有獎：通過質量檢核的完整答卷可參與抽獎
2.題目編制思路
3.題目設置需注意的細節
1) 簡潔、明確：有時這兩者是個矛盾，但儘量做到平衡。
【例子】 您使用XX的歷史多久？——簡潔
您第一次使用XX是什麼時候？——簡潔、通俗
您第一次使用XX（不一定是目前最常用的這個）是什麼時候？——稍微犧牲了“簡潔”，但是更“明確”！
2) 態度中立、無誘導性
【例子】 您對目前常用的XX滿意嗎？
您對目前常用XX的滿意程度爲？
4.選項設置需注意的細節
1) 選項互斥
【例子】 您平時上網較常瀏覽的內容爲？
A.熱點/頭條新聞 B.娛樂八卦 C.時事政治 D.遊戲/動漫 ……
選項A原本是爲了對應於“每天都會看新聞頭條、但對於內容領域沒有特別偏好”的這樣一部分人的行爲；但A選項與後面選項存在着重疊，尤其A與C重疊的程度非常高。於是，刪除C選項，把A選項改爲“時事新聞”。
2) 包含所有的可能
能否做到這一點，就反映出準備階段的工作是否充分。當懷疑選項設置可能不全時，可以再去找產品、設計、運營人員探討、覈對。
此外，可以設置【其它________】選項，以確保用戶始終可以作出選擇；同時，選擇【其它_______】選項的比例高低也反映了選項設置是否全面。
3) 用戶易理解
【例子】詢問用戶使用的手機操作系統時，選項“iOS（iPhone）、symbian（塞班）”就比“iOS、symbian”更容易理解，雖然前一種表達貌似不倫不類。
4) 變量的測量類型
實際工作中，只大體區分爲“類別變量”和“連續變量”兩大類。就統計測量層次上來說， “連續變量”比“類別變量”級別高，包含信息豐富，也可以使用稍高級的統計方法。所以，可能的情況下，儘量讓選項“變爲連續變量”。
【例子】 想了解用戶平時分享站外內容的情況，兩種選項設置（後一種更好）：
A.分享 B.不分享
A.頻繁 B.經常 C.一般 D.很少 E.從不
5) 態度中立、無誘導性
【例子】選項“時事政治”改爲“時事新聞”；“憤青”改爲“熱衷點評時政的普通人”
6) 隨機順序呈現
若選項爲事實性的、類別變量，而非按程度順序遞進的連續變量，那麼選項應該隨機順序呈現給答題者，這樣可以排除首尾選項或中間選項更易被選擇的傾向。
5.避免反應心向
反應心向是指回答問卷的人具有一種比較固定的作答傾向。有時可能是有意識的：討好出題者；給別人留下好印象。有時可能是無意識的：習慣回答“是”、“同意”；社會讚許性——避免社會文化規範裏不贊同、或負面的評價；迴避、防衛敏感隱私問題或社會禁忌話題。
在線下、面對面、有獎品的答題環境下，更易發生有意識的反應心向的問題。在互聯網上、匿名的情況下，有意識的反應心向會減弱很多，無意識的反應心向也可以通過以下努力得到緩解。具體做法如下：
1) 指示性說明部分：強調匿名和保密；強調認真、如實回答才能參與抽獎。
2) 問卷中：非必要情況下，不要求用戶填寫收入狀況、手機號碼。即便確實是調查所需，也要說明緣由，且保留用戶自主決定是否回答的權利。
3) 問卷中：設計一些呼應的題目互相印證；並且可以適當採用反向計分的方式。
4) 數據分析時：涉及自家產品和別家產品的滿意度、好感度等這些態度評價的比較時，一定要小心得出結論（可能存在反應心向，用戶對自己產品的評價很好）。
6.建立不同問題、選項間的呼應
一方面，可以互相印證，提升問卷的信度（當然，沒必要僅僅爲此而增加題量——得不償失）。另一方面，便於在統計分析時採用交叉分析/列聯表的方法——這會爲你的調查報告在“豐富、準確、有價值”方面提升很多！
【例子】“選擇目前這家XX作爲您最常用的XX的主要原因爲？”、“您對目前最常用這個XX主要不滿之處爲？”這兩個題目的結果可以用來互相印證。
【例子】“您在XX上比較關心什麼類型的人？”“您在XX上感興趣的內容爲？”這兩個題目可以用來做交叉分析，能找出“人”和“內容”最典型、最具代表性的組合。
7.題目的排序
總體的題目排序原則如上，有時也要考慮一些特殊情況，比如“接觸產品時間有先後關係、操作流程有特定的順序”，此時局部的題目則按“時間/流程先後”排序。
8.問卷題量
先看問卷法和量表法的區別：
可以這樣通俗地理解：量表是許多專家、花了大量精力在編制環節（工具本身的信效度很高）；測試時需要的樣本量稍小一些，就能達到研究目的。問卷原本就需要大量代表性的樣本才能實現目的，況且問卷本身的信效度還欠佳，更需要大量樣本了。
爲了得到大量的樣本，且希望數據質量較高，問卷本身就會受到限制——題量要偏少。實際工作中，將問卷總題目數控制在25題之內，平均答題時間不超過300秒（事後統計）。
四、預測試
經過了這麼細緻和長久的準備，似乎不會再有問題，迫不及待地想要投放問卷了。且慢！智者千慮，必有一失。此時應該再找一些產品/設計人員、普通用戶來預測試一下（方便取樣、最好找之前沒有參與過討論的人）。依據個人經驗，這個環節還是能檢查出一些遺漏問題的。
【例子】問卷中的一題：“您在XX上查找他人的方式爲？”自我感覺選項中已經列舉了各種常用方式，一位交互設計師在預測試時問我：爲何沒有“直接搜索找人”選項？原來我忽略了這個最直接、原始的查找方式。
五、問卷投放
除了問卷本身的質量，直接影響調查成敗的因素就是樣本質量（實際也就是問卷投放策略的考慮）。順便總結一下，量表調查法最重要的是工具本身（量表的質量、常模指標）和高級統計方法；實驗法最重要的是控制和操控（對無關變量的控制、對自變量的操控）；而問卷調查法最重要的是樣本（樣本量足夠大，且具有代表性）。想要樣本量大，就儘可能多地動用投放渠道，當然還有些投放小技巧（越處於操作流程結束後、入口文案的排版越獨立，反饋問卷的打開率越高，詳見taobao UED渡劫的《賣家反饋的影響因素的量化研究》）。
這邊着重談一下樣本代表性的問題。首先得承認，網上投放問卷不是完全隨機抽樣，我們無法苛求調查對象的各種特徵完全匹配現實生活中的總體，但是，我們要儘可能爭取覆蓋到不同類別用戶羣，以具有更大代表性。
【例子】此次調查，我們除了想知道網易XX用戶的情況，我們還希望能夠了解新浪、騰訊、其它XX用戶的情況。爲此，我們做了以下努力：
1) 除了在網易門戶投放問卷，我們希望儘可能擴大站外投放渠道比例，比如：全國各大論壇、一些搜索引擎頁面、視頻網站頁面等，甚至最好能投放到其它門戶網站（當然實際上不可能花這麼多代價）。
2) 當推廣和市場部門的同事希望問卷的點擊圖片包含“網易XX”的字眼（可順便起到廣告宣傳的作用）。對此，我堅決反對，因爲這樣無疑會嚴重影響“新浪、騰訊、其它XX用戶”的點擊。
3) 在論壇投放問卷鏈接，市場的同事採用軟文帖的形式，大意是“目前XX產品很火，大家可以去通過此問卷能瞭解XX產品”，寫得幽默風趣、激發看帖人的好奇心。有同事不認可這種做法，認爲不符合問卷指示說明的規範，可能會對用戶作答產生影響。但我個人反而認爲這是個比較好的技巧。首先，在工作中是不可能完美地遵循到所有的原則，一定要有“主要矛盾、和矛盾的主要方面”的辯證思維方式，必要的時候須權衡利弊綜合考慮。比如，此時我們最重要的目標是一定要覆蓋到“新浪、騰訊、其它XX的用戶羣”，且數量還不能少。其次，看那種帖的時候，用戶是採用的“掃描”而非“仔細閱讀”的方式，頂多動用的是瞬時記憶，等跳轉了頁面、再閱讀正式的問卷指示說明及填寫問卷時，之前的瞬時記憶的影響很小。第三，問卷中讓用戶表達直接態度的題目較少，更多地是事實性的問題，這些問題本身難以受到誘導出現系統性的偏差。第四，我們整理數據時，還有一系列事後的數據檢核手段。
4) 設置自動的隱含題目，能區分來自各投放渠道的樣本量（尤其是區分網易站內、站外）。
六、數據整理
通常數據的檢核需刪除不完整答卷、多選題全選的答卷、邏輯矛盾的答卷；準確且豐富的篩查手段有助於進一步提高數據的質量（這一步可以在excel或者SPSS上完成）。
另外，還需要根據“答題時長”來篩除問卷（太短反映了不認真，太長反映了答題時受外界干擾較多）。採用SPPS中箱形圖的分析，可以清楚地看到“答題時長”這個指標上的偏離值和極端值，及它們對映的問卷ID編號，這樣就能很方便地刪除了。
七、統計分析
問卷調查法因爲變量的測量類型限制，可用的統計方法比較低級，描述性統計居多，有時會用到交叉分析、卡方檢驗（偶爾還可以用到相關分析、方差分析）。回過頭來，再次說明問卷編制階段就要考慮好可能用到的統計方法、以及如何儘可能地讓選項設置爲連續型的變量。
這個環節雖不像前面的環節直接關係調查的成敗（因爲有反覆嘗試的機會），但若能夠合理且充分地利用統計技術，將會給最終報告的價值帶來很大的提升。這與用研人員的專業素養有很大關係，需長期不斷努力才能提升，此處不細談。
八、總結
看似簡單的問卷調查，要能做好且讓它發揮最大價值，確實有很多細緻的、值得推敲之處。一次用研項目（不管是不是問卷調查法），前期的準備和計劃都非常重要，磨刀不誤砍柴工！
說明：出於對公司產品保密的考慮，隱去有關信息。