产品体验优化
比较包装、口味、价格、功能等属性，找到最能影响用户选择的因素。
市场调研
用专业调研把市场反馈
用专业调研把市场反馈
转化为产品决策依据
面向产品、品牌和运营团队，围绕市场机会、用户需求、产品体验和品牌认知完成问卷设计、数据回收、统计分析和报告解读，帮助团队减少主观判断带来的决策偏差。
目标问题定义
样本回收管理
洞察统计分析
决策结果应用
调研模型
选择适合业务问题的调研模型
围绕选择偏好、方案取舍、需求分类和满意度影响等问题，进入对应模型查看说明和创建入口。
先明确业务问题，再选择调研方法
根据当前决策问题，比较不同方法的产出，以及需要一起核对的条件。
| 当前最想回答的问题 | 建议先了解 | 方法主要产出 | 还需要结合 |
|---|---|---|---|
| 哪些功能缺失会带来不满？ | KANO 模型 → | 需求属性与满意度影响线索 | 实现成本、业务目标、样本条件 |
| 多个卖点或属性如何排序？ | MaxDiff 调研 → | 本次备选集合中的相对偏好 | 属性定义、任务设计、样本范围 |
| 如何收集意见或满意度反馈？ | 普通问卷 → | 分布、分组比较与开放意见 | 样本来源、问题设计、数据清理 |
这是选型指引，不是自动替项目选择方法。它不承诺固定样本量、统计效力或业务结果。
使用流程
从调研设计到报告解读形成闭环
延续问卷帮现有创建、编辑、发布和统计链路，用户不需要脱离熟悉的问卷操作流程。
01明确目标
02匹配方法
03配置问卷
04发布回收
05统计分析
06沉淀决策
01
明确调研目标
先确认要解决市场机会、用户需求、产品体验、品牌表达或资源投入中的哪类问题。
02
匹配调研方法
根据业务目标选择合适的问题设计、样本范围和分析口径。
03
配置问卷内容
填写概念、属性、功能点、评价维度和说明文案。
04
发布并回收数据
复用问卷帮链接、二维码、短信和邮件等发放能力。
05
查看统计分析
在统计页读取指标、分布、交叉对比和可解释分析结论。
06
沉淀决策依据
将调研结果用于产品规划、营销表达和资源投入。
典型场景
覆盖产品体验、需求分析和品牌决策
需求优先级判断
识别哪些功能必须做、哪些功能能制造惊喜、哪些投入价值较低。
品牌与卖点验证
在推广前验证核心卖点是否真的被用户感知，减少主观拍板风险。
分析产出
从问卷数据直接沉淀可解释的调研报告
统计页围绕用户偏好、需求分层、满意度影响、样本分布和交叉对比等口径输出结果，帮助把回收数据翻译成可用于产品、品牌和运营决策的业务结论。
用户偏好识别受访者在属性、方案或卖点之间的选择倾向。
需求分层判断不同需求在满意度、必要性和投入价值上的差异。
样本对比按人群、渠道或标签查看不同群体的反馈差异。
决策建议把统计结论转化为产品、品牌和运营动作。
从题目到结论，核对这四件事
同一种模型，样本与任务设计不同，结果的适用范围也会不同。
目标与使用场景
明确要支持哪项决策，避免一次研究混入多个不同目的。
样本来源与覆盖
核对受访对象、招募渠道，以及哪些群体可能没有被覆盖。
题目与任务负担
检查语义是否一致、属性能否比较，先试答再正式发布。
报告口径与边界
把回收、清理和筛选条件写进报告；结果需结合成本与业务目标。
开始创建你的市场调研问卷
从调研目标出发配置问卷内容、样本对象和分析口径，让回收数据直接服务后续决策。
