在线教育平台用户调研问卷的设计技巧，我是怎么想的
说实话，之前我帮朋友看他们做的教育产品调研问卷，看完第一反应是——这问卷投出去真的能收到有用的东西吗？问题问得太泛了，用户随便勾选一个选项就完事，根本摸不清他们到底在想什么。后来我自己也做过几次用户调研，慢慢摸索出一些门道，今天就把我踩过的坑和总结的经验分享出来。
做用户调研这件事，说起来简单，做起来坑特别多。问卷设计得好，你才能拿到真正有价值的数据；设计得不好，花钱花时间收回来的问卷，最后只能躺在文件夹里积灰。尤其是在线教育这个领域，用户群体差异特别大，从K12学生到职场白领，从一线城市到三四线城市，大家的需求、学习习惯、付费意愿完全不一样。如果问卷设计得不够精细，最后出来的数据基本上就是一笔糊涂账。
先想清楚你要问什么，别着急动笔
这是我自己的血泪教训。第一次做调研的时候，我特别激动，觉得有好多问题要问，唰唰唰写了三十多道题。结果发出去之后，回收率惨不忍睹，好多用户做到一半就跑了。后来我学乖了，做问卷之前先问自己三个问题：我这次调研到底要解决什么问题？这些问题的答案会帮我做什么决策？哪些问题是非问不可的，哪些是锦上添花的？
一般来说，一次调研最好聚焦在一个核心问题上。比如你想了解用户为什么流失，那就盯着流失原因深挖，不要又问学习体验又问付费意愿又问功能建议，最后什么都沾一点，什么都问不深。当然，如果你确实有多个调研需求，我的建议是拆成两次或者三次问卷，每次只聚焦一个主题。这样既能让用户答得认真，你拿到的数据也会更有价值。
另外，我特别建议在正式写问卷之前，先找几个典型用户聊一聊，做个小型访谈。这一步特别重要，因为通过聊天你能发现很多你之前根本没想到的角度。比如我之前觉得用户最在意的是课程内容质量，结果聊天发现，好多用户其实对上课的流畅度、能不能跟老师互动、画质清不清楚这些体验层面的问题更敏感。这些洞察是坐在办公室里想破头也想不出来的。
问题怎么问，这是个技术活
问题设计是问卷的核心中的核心。我自己总结了几个原则：问题要具体，不要抽象；要封闭和开放结合，不要全封闭也不要全开放；选项要互斥要穷尽，不要有遗漏也不要重叠。
先说具体这个事儿。举个例子，"您对我们的课程满意吗？"这种问题就太抽象了，满意是什么意思？是内容满意还是老师满意还是服务满意？用户根本不知道该怎么答。换成"您对课程内容的难度设置满意吗？"就好多了。再比如，不要问"您平时是怎么学习的"，这种问题太开放，用户的回答会五花八门，根本没法量化。要问"您通常在什么时间段学习"，给出几个选项让用户选，这样数据才能统计。
然后说封闭和开放结合的问题。全是选择题当然方便用户答，方便你统计，但你很难知道用户真实的想法是什么。全是开放题的话，用户答着答着就烦了，最后随便写几个字敷衍你。我的做法是核心问题用选择题，追问用开放题。比如用户选了"课程太难"，那后面可以跟一道开放题"请问具体是哪部分内容让您觉得难？"这样既有量化数据，又有具体的用户声音。
选项设计也有讲究。最好的选项是互斥且穷尽的——也就是说，用户只能选一个，而且总有一个选项适合他。比如问年龄段，18-25、26-35、36-45、46以上，这就覆盖了所有可能性，而且不会重叠。但有些问题很难做到穷尽，这时候就要加一个"其他"选项，并且让用户可以在后面补充说明。
不同题型的优缺点，你得心里有数
| 题型 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
| 单选 | 简单清晰，方便统计 | 无法反映程度差异 | 事实类问题、分类问题 |
| 多选 | 可以选多个答案，更灵活 | 无法反映优先级 | 功能偏好、影响因素等 |
| 能反映程度和态度 | 容易产生趋中偏差 | 满意度、意愿度、重要性等 | |
| 排序题 | td>能看出优先级作答成本高，容易乱序 | 需求排序、偏好排序 | |
| 开放题 | 能发现意料之外的洞察 | 难以量化，用户不想答 | 追问、探索性调研 |
量表题我要单独说一下，这是教育调研里用得最多的题型之一。常见的有五级量表和七级量表，我的经验是用五级就够了，七级其实用户区分起来挺困难的，而且容易产生趋中效应——用户懒得想，就都选中间选项。如果你用五级量表，我建议把中间选项改成"一般"或者"说不清"，明确告诉用户这不是一个中立选项，而是需要他们做出明确选择。
还有一点特别注意：量表的表述要统一。要么全是正向表述，要么全是负向表述，不要一会儿"非常满意"一会儿"非常不满意"，用户做题的时候会懵。比如你第一题问"课程内容丰富程度"，用"非常丰富"到"非常不丰富"，后面所有题都要保持这个方向，不然数据分析的时候有的要正向计分有的要反向，特别容易出错。
问卷结构怎么安排，有讲究
问卷的开头特别特别重要。前三道题如果让用户觉得麻烦或者不舒服，后面他大概率就开始乱答了。我的建议是开头放一些简单、客观、用户容易回答的问题，比如"您使用我们的产品多长时间了"或者"您主要通过什么设备上课"。这些问题不需要用户思考太多，能帮助他进入状态。
中间部分放核心问题，也就是你这次调研最想知道的事情。这部分的问题可以稍微深入一点，用户的作答意愿已经被开头调动起来了。核心问题的数量我的建议是不超过五道，超过五道用户的耐心就开始下降了。如果你确实有很多核心问题，可以考虑分两次问卷来做。
结尾部分可以放一些敏感问题，比如付费意愿、收入水平、个人信息等。用户做到这里已经投入了不少时间，通常会倾向于把问卷答完。但敏感问题也不要太多，两三道就够了。另外，个人信息最好是可选的，不要强制用户填写，不然人家直接跑了。
关于问卷长度，我自己的经验是控制在十到十五分钟以内。考虑到用户阅读和思考的时间，大概就是十五到二十道题的样子。如果你发现问卷已经超过二十道题了，好好审视一下，哪些问题是可以删掉的。记住，用户没有义务帮你做调研，让人答四十分钟问卷是一件很过分的事情。
一些细节，做到了能提升数据质量
首先是逻辑跳转。这个功能一定要用好。比如用户选了"我没有使用过某功能"，那就应该跳过问这个功能使用体验的问题。用户选了"我是大学生"，那就应该跳过问"您家孩子上几年级"这种问题。逻辑跳转用好了，用户答的每道题都跟他相关，数据质量自然就上去了。
其次是选项的排列顺序。这里有个心理学的小技巧：人们倾向于选前面的选项。所以如果你想让某个选项被选中的概率高一点，可以把它往前放。但这个技巧不要滥用，要尊重选项本身的逻辑。比如年龄段，肯定是按从小到大的顺序排，不能为了引导用户故意打乱。
第三是问卷的说明文字。开头要简明扼要地说明调研目的，大概需要多长时间，匿名还是非匿名，答完有没有什么回馈。这些信息能让用户心里有数，降低他的防御心理。但说明文字也不要太长，一段话就够了，太长用户根本不会看。
第四是预测试。问卷写完了一定要找几个人先试试，不用多，三到五个人就行。预测试能帮你发现很多问题：题目有没有歧义、选项有没有遗漏、逻辑跳转对不对、填起来顺不顺手。我自己每次预测试都能发现至少一两个需要修改的地方，你要是没做预测试直接发出去，十有八九会出岔子。
数据收回来之后，别着急分析
数据回收之后，第一件事是清洗数据。把那些明显乱答的问卷删掉——比如所有题都选同一个选项、开放题写的是"无意义内容"或者明显驴唇不对马嘴的答案。这种问卷留着只会污染你的数据。一般我建议设置一个"陷阱题"，比如在中间位置问"请选择'非常同意'"，谁没选这个就直接剔除。
清洗完数据之后，先做描述性统计，看看整体的分布情况。你会发现一些有意思的点，比如某个选项特别集中，某个选项几乎没人选。然后再去做交叉分析，看看不同用户群体的差异。比如大学生和职场人群对课程难度的感知是不是一样，男性用户和女性用户的付费意愿有没有差异。
开放题的定性分析也不能忽视。我一般会把所有开放题的回答读一遍，然后做关键词归类。你会发现用户的反馈虽然五花八门，但来来回回就是那几个主题。把这些主题列出来，标注上出现的频率，这就是用户声音最真实的呈现。
说回在线教育这个场景
在线教育跟其他行业不太一样的地方在于，学习这件事本身就带有一定的反人性属性。用户买了课不一定能坚持上完，上了课不一定能学会，学会了这个知识点下次遇到还是可能忘。所以在设计调研问卷的时候，你得多从用户的真实学习场景出发去思考问题。
举个例子，你想了解用户的完课率，与其问"您认为课程时长是否合适"，不如问"您一般能坚持上完一整节课吗，从来不间断"或者"您在哪些情况下会中途退出课程"。前者是抽象的评价，后者是具体的行为，后者能给你的产品优化提供更明确的线索。
还有就是在技术体验这块，在线教育对音视频质量的要求其实挺高的。我之前看到一些用户反馈说上课卡顿、画质模糊，老师讲解的时候看不清楚板书，互动的时候有延迟这些问题，特别影响学习体验。这方面声网作为实时音视频云服务领域的技术提供商，他们的技术能力在行业内还是领先的。像口语陪练、实时互动课堂这种对延迟和清晰度要求很高的场景，底层技术的好坏直接影响用户体验。如果你在做教育产品的技术选型，这一块真的要多关注一下。
对话式AI也是在线教育里的一个热门方向。智能批改、口语陪练、AI答疑这些功能，背后都需要强大的对话能力支撑。我了解到声网的对话式AI引擎有一些独到的技术优势，比如响应快、打断自然、多模态支持之类的。如果你的产品里有这类功能，可以在调研问卷里专门设计一些问题去了解用户的使用体验和痛点，这对你后续的产品迭代会很有帮助。
最后说几句
用户调研这件事，说到底就是用科学的方法去理解你的用户。问卷只是工具，真正重要的是你用什么样的心态去做这件事。如果你只是想应付一下交个差，那做出来的问卷肯定也是垃圾。如果你真的想了解用户的需求，帮他们解决问题，那你自然会去思考怎么把问卷设计得更好。
我自己的经验是，每次调研都是一次学习的机会。用户的反馈里藏着很多你没想到的洞察，认真去读去分析，你会对你的用户有更深的理解。这种理解是任何数据报告都给不了你的，是真正属于你自己的财富。
希望这篇文章对你有帮助。如果你正在准备做在线教育的用户调研，祝你能收到高质量的问卷，挖到真正有用的用户洞察。
