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运营新人必知:怎么用问卷调查来辅助App运营工作?

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注意是“用”,不是“做”。本篇是讲我自己对App端问卷调查的一些认知,适合刚入门的App产品运营。具体的问题怎么设计,分析报告怎么写没有具体说哈。So,专业用研同学如看到请留言指教,轻拍哈。


一、问卷调查对App运营有什么用?


1、App立项时,或产品有重大功能迭代前,用来做决策辅助。


例如说,老板想做支付,觉得现有支付还有安全系数低的空白点,那么其他决策参与人提出了异议,此时就有必要做市场需求调查。现有消费者是否真的认为现有支付渠道不够安全。


2、App正式上线之前,用来做灰度反馈。


例如App下个月就要上线了,那么此时团队如果信心不足和为安全起见,会选择小范围灰度发布。那此时,灰度用户的反馈就尤为重要。


3、App正上线之后,用来收集正式反馈。


4、产品有重大功能迭代后,用来验证。


二、运营的问卷是不是不如用研的专业?参考价值大吗?


理论上来说,问卷调查属于用户研究的手段之一,用于定量分析辅助。有些公司会配有用研团队,但是这样的专业配置可遇不可求,而且专业用研在实战中有它的局限性所在,所以很多时候问卷调查的工作还是会由运营来承担。二者的问卷各有利弊。


1、用研在问卷设计和分析方面更为专业,这毫无疑问。


我大学时由于专业关系,也有上过问卷调查的专业课程,还依稀记得老师教我们隐私问题要放在最后、问卷前后要设置验证性问题来判断问卷回答的有效性、用SPSS来做相关性分析交叉分析等等。说到SPSS,简直是个掉渣天的数据分析软件,真的,谁用谁知道。


2、专业=长时间钻研+一小撮人擅长。


关于上一点我没说完的是,然而在我做运营的这几年,老师教我的,我一样都没用到(此处愧对老师/(ㄒoㄒ)/~~),SPSS差点挂科。我自爆脑残的过往,就是想说,运营无需勉强自己去成为一个专业的调研人员,这需要长时间的投入,以及天赋。(承认人生而天赋不平等,对你以后的人生都有好处。。。)


3、专业≠有效。专业用研在实战中有其局限性。


即便是有能力配专业用研的公司,它也是个基础支持的扁平部门。就像有些公司的BI团队一样,对接的是公司所有的垂直业务。那么有个致命伤就是:对业务不够深入了解,经常会得出一些不痛不痒的结论,甚至废话。例如经用研半个月调查下来发现,白领购买力比学生高。憋问我咋知道的,活的时间长了,啥样的用研都见得到…of course,也有可能是我层次低,没碰过好用研。


运营至于调查问卷呢,在这方面有得天独厚优势。(1)运营了解产品,提问时更容易踩到点子上。(2)运营了解用户,文案措辞方面更容易说人话,太专业容易导致太官方,冰冷的机器人话语并不少见。(3)运营更了解调查需求,知道什么样的点分析出来对产品的未来更有帮助。(4)还有个丑陋但是真实的作用,就像数据汇报一样,同一份数据可以分析出截然不同的结论,就看你从哪个点入手,从哪个角度分析,汇报哪个点了,执行层的你不用多说你懂的。。。


三、App运营做问卷调查的步骤。


步骤方面,app端的问卷调查倒没有特别的步骤,跟其他的问卷调查差不多。


1、需求了解


运营要调查什么?产品经理是否有想问的?老板想知道什么?


2、问卷设计


(1)问题设计:移动端的问卷切记不要长篇大论,题目数量控制在10题以内;题干文案简洁明晰,不要使用诱导用户的词语;尽量选择题,不要让用户填大段大段的文字;有访谈需求的,有抽奖设置的,记得让用户填写联系方式;我常用的问卷平台是,问卷星。


(2)问卷投放渠道:app自身banner位、文字链、push推送等线上广告位;有些问卷平台,甚至支持问卷嵌入别的产品,就是套别人的页头和模板;咖啡厅台卡、校园易拉宝、路边小广告摊等线下二维码渠道;群发邮件、群发短信等群体通知消息渠道,该渠道效果欠佳,普通回流率有5%就算不错,我见过最高的20%。


(3)问卷回收:a、千万别用纸质问卷,因为量大时回收和录入简直生不如死,我曾被300份纸质回收问卷折磨了2天,还只是整理成电子文档;b、如果用的问卷平台,一般在问卷创建后台,会有回收的数量,每个人的问卷数据,以及每一题的数据图表,现在的问卷平台体验越来越好,甚至还有些提供复杂的交叉分析,有条件的可以买一个企业账号花点钱;c、把问卷原始数据下载下来,过滤一些无效问卷,例如很多题没有填写的,明显乱填写的;d、我认为,问卷数量底线是50份,再低没啥参考价值,小心被误导;e、为了增加填写回收率,可以设置抽奖,有些问卷平台支持填写后大转盘什么的。问卷星就有。


(4)问卷分析:a、最好做成报告,所谓报告就是有来龙去脉,为啥做这个调查,收到多少,时间周期,要解决什么问题,现有数据如何,数据分析,产品建议等。这样会方便不知道全局的人看这份分析报告,也方便你以后存档和查找。b、如果能联合用户反馈、用户访谈一起来做成报告,定量定性一起看更有参考价值。c、先给结论,再展示数据,数据少甩绝对值,多用点百分比和好看的图表,你不是调查平台的后台数据搬运工哦~把你的概括提炼能力拿出来!


运营的基础数据分析下次再说吧,还挺麻烦的。这块想用个自己写过的分析来展示,但是基于数据保密操守不能放。


四、要做要分析,但不要迷信。


就像所有的辅助手段一样,问卷调查的结果也是参考,不要迷信。就像BI数据会说谎、用户反馈会放水一样,都是需要甄别和思考的。(你以为这是废话?不是!不是!不是!真的是这样子的!!!)


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