如果您想拓展業務並增加收益，了解您的客戶至關重要。
深入挖掘的一個有效方法是在旅程中的最佳時機提出切實的問題。
本指南將會分解 調查問題類型 你可以用最好的措辭方式來打動觀眾，再加上何時以及為何詢問每個人。
讀完本文後，您將了解他們何時需要什麼，並在周圍建立更深的聯繫。
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調查問題類型
以下是最常見的調查問題類型以及如何使用它們來製作您的調查杰作。
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＃1。 多項選擇
當您需要跨預定選項類別的量化資料時，多項選擇非常有用。這是其中之一 AI 線上測驗創作者 |現場測驗
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如何使用：
選項：您提供 3-5 個預設答案選項供受訪者選擇。 限制數據太少，太多則難以選擇。
單一答案：通常只允許一項選擇，除非標記為能夠「選擇所有適用的」。
排序：選項可以每次隨機排序以避免偏差或保持一致的順序。
必需：您可以對其進行設置，以便必須進行選擇才能繼續，以避免丟失數據。
措辭：選項應清晰、簡潔且相互排斥，以便只有一個適合。 避免否定/雙重答案。
視覺格式：選項可以水平顯示在列表中，也可以垂直顯示項目符號。
分析：可以輕鬆地將響應量化為每個選項的百分比/數字。
例如：最喜歡的顏色、收入水平、政策偏好是/否以及教育程度都是很好的用途。
限制：與開放式相比，不允許擴充選擇該選項的原因。可能會錯過意想不到的答案。
最適合：快速了解封閉式問題的明顯定義類別中的意見分佈。
#2. 矩陣/表格
調查中的矩陣/表格問題類型允許受訪者回答有關同一主題的多個封閉式問題或併排比較屬性。
矩陣問題的網格狀結構使受訪者和分析師能夠無縫進行視覺比較和模式識別。
如何使用：
格式：看起來像帶有問題行和答案列的網格或表格，反之亦然。
問題：通常針對不同的項目提出相同的問題或比較相同屬性的項目。
答案：保持響應一致，例如在行/列之間保持相同的比例。 常用評級量表、是/否、協議量表等。
分析：輕鬆發現受訪者與其他項目或屬性相比如何看待或評價每個項目或屬性的模式。 可以量化結果。
示例：評估 5 個功能的重要性，比較 3 個候選者的陳述的一致性，評估產品屬性。
好處：受訪者可以直接比較選項，從而最大限度地減少偏見與單獨的問題。與重複相比節省時間。
限制：許多行/列可能會變得複雜，因此請保持簡單。 最適合評估有限數量的明確定義的項目。
最佳用途：直接比較意見、評級或屬性對於了解相對偏好或評價而不是獨立觀點至關重要。
＃3。 利開特式量表
利開特式量表 與簡單的同意問題相比，可以更細緻地衡量態度。它捕捉了基本封閉式問題所忽略的強度。
如何使用：
量表：通常使用 5 或 7 點有序反應量表來衡量同意/不同意的強度，例如「強烈同意」到「強烈不同意」。
級別：奇數級別（包括中性中點）最適合強製做出積極或消極的反應。
陳述：問題採用陳述性陳述的形式，受訪者評價其同意程度。
分析：可以確定平均評分和同意/不同意的百分比，以輕鬆量化意見。
結構：措辭必須簡單、明確並避免雙重否定。 秤應正確標記並一致排序。
適用性：用於了解對具有強度維度的概念、政策、態度和意見的情感程度。
限制：沒有揭示響應背後的原因。與開放性問題相比，可能會錯過更細緻的評分。
例如：對工作滿意度、客戶服務體驗、對政治議題的看法或候選人的特質進行評分。
好處：除了簡單的一致之外，還可以更詳細地了解對主題的感受強度。 容易量化。
＃4。評定量表
評分量表 以簡單的定量格式提供評估回饋，使受訪者易於理解並便於分析師進行衡量。
如何使用：
等級：使用從低到高的編號等級（例如：1 到 10）來記錄評價或評級。
問題：要求受訪者根據某些定義的標準（重要性、滿意度等）對某件事進行評分。
數字：偶數標度（例如：1 到 5、1 到 10）會迫使評級為正或負，而不是中性的中點。
分析：輕鬆確定平均值、分佈和百分位數。 可以比較各組的評分。
優點：提供比二分響應更細緻的數據。 受訪者熟悉規模概念。
在以下情況下效果很好： 要求不需要描述性回饋的主觀評價、評估或優先順序。
局限性：可能仍然缺乏開放式回應的背景。 更難具體定義評級標準。
示例：按 1-10 分等級對產品的滿意度進行評分。 將 10 個因素的重要性從 1（低）到 5（高）排序。
構造：清楚地定義端點以及每個數字的含義。 使用一致的語言和數字標籤。
＃5。開放式
開放式問題 能夠獲得定性見解，但與封閉格式問題相比，分析開銷會增加。
如何使用：
格式：留下一個空白框或文本框，供受訪者根據需要輸入任意內容。 沒有建議的答案。
分析：提供定性而非定量數據。 需要更深入的文本分析來識別主題和模式。
優點：允許在預定義選項之外進行細緻入微、意想不到的詳細響應。 可以產生新的想法或見解。
適用性：有利於探索、產生想法、理解推理以及用受訪者自己的話獲得具體的回饋或投訴。
局限性：更難以量化響應，需要更多的分析工作。 回复率可能會較低。
措辭：問題應該足夠具體，以指導所尋求的信息類型，但不引導回應。
示例：意見問題、需要改進的領域、評級解釋、解決方案和一般評論。
提示：保持問題的重點。 大文本框鼓勵細節，但小文本框仍然允許靈活性。 考慮可選與必需。
＃6。 人口統計
人口統計信息有助於從不同利益相關者的角度分析結果。 它們的包含取決於研究需求和合規性考慮。
如何使用：目的：收集受訪者的背景信息，如年齡、性別、地點、收入水平等。
放置：通常包含在開頭或結尾，以免意見問題產生偏見。
問題：提出客觀、事實的問題。 避免主觀資格。
格式：多項選擇、標準化答案下拉菜單。 開放字段的文本。
必需：通常是可選的，以提高舒適度和完成率。
分析：對於細分響應以及發現組之間的趨勢或差異非常重要。
例如：年齡、性別、職業、教育水平、家庭規模、技術使用情況。
好處：為理解樣本群體之間的差異提供背景。
局限性：受訪者可能覺得問題過於個人化。 需要標準化答案。
構建：僅詢問相關問題。 清楚地標記任何必填字段。 避免 雙管問題.
合規性：在收集哪些資料以及如何儲存/報告資料方面遵守隱私法。
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#7. 真假
真/假 最適合評估事實知識，但缺乏更具探索性的調查問題類型的背景。適合測試前/測試後的更改。
如何使用：格式：以陳述形式呈現，受訪者選擇“對”或“錯”。
分析：提供有關選擇每個答案的百分比的定量數據。
陳述：這些應該是事實、明確的主張，並有明確正確的答案。 避免基於觀點的陳述。
優點：簡單的二進制響應格式對於受訪者來說既快速又簡單。 適合評估事實知識。
局限性：這不允許解釋或不確定性。隨機猜測正確答案的風險。
安置：最好是在剛開始時，知識還新鮮的時候。 避免因重複格式而產生疲勞。
措辭：保持陳述簡潔並避免雙重否定。 為了清晰起見，進行了試點測試。
示例：有關產品規格、歷史事件、臨床試驗結果和保單細節的事實聲明。
結構：清楚標示正確和錯誤的回答選項。考慮“不確定”選項。
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常見問題
什麼是 5 個好的調查問題？
可以為您的研究獲得寶貴回饋的 5 個好的調查問題是滿意度問題、開放式回饋、李克特量表評級、人口統計問題和發起人問題。
進行調查時我應該要求什麼？
根據您的目標客製化問題，例如客戶保留、新產品創意和行銷見解。包括封閉式/開放式以及定性/定量問題的組合。首先對您的調查進行試點測試！
