前言： 專題分析是指對工作中的某一重要或關鍵問題，作專題或重點分析。這種分析常針對現(xiàn)存的中心任務、業(yè)務變化或某種薄弱性、關鍵性問題進行“一事一題”的分析，被廣泛適用于定期性分析產品、調整業(yè)務方向及階段總結等方面。
問卷在專題分析的價值是什么？如何使用問卷展開調查？近日問卷君專訪Arlen，為你講述問卷專題分析之道。
人物簡介： 騰訊用戶研究與體驗設計部（CDC）高級設計師 Arlen , 社交品牌實驗室成員 。
長期致力于用戶洞察、品牌和設計的思考與實踐。曾發(fā)表《用戶體驗概念介紹》、《SPSS數(shù)據(jù)分析之變量定義》等系列作品。
Arlen：2008年在臺灣交通大學讀碩士的時候，和一位學長合作《摩托車騎士》用研項目，研究如何將定性研究資料結構化并存儲以再利用。
當時所學專業(yè)是人因工程專業(yè)，雖然傳統(tǒng)上是研究人類生理的能力與限制，但現(xiàn)在也被廣泛使用在可用性研究中，如作業(yè)分析（task analysis）、眼動分析等。所以畢業(yè)后，我就去了學長所在的設計咨詢公司，之后一直從事用戶研究與體驗設計工作。
你早期的專題作品都是跟SPSS分析有關的，這個是你自己本身對數(shù)據(jù)分析感興趣，還是工作需求所決定的？
Arlen：工作需求多一點吧。
首先，用研方法有很多種，大致可以從兩個維度去區(qū)分：
一個是定性到定量，比如用戶訪談就是定性，重視用戶行為背后的原因；而問卷調查就屬于定量，通過數(shù)據(jù)證明用戶的選擇。
另外一個維度是態(tài)度到行為，比如用戶訪談就屬于態(tài)度，詢問用戶覺得怎么樣；而現(xiàn)場觀察就屬于行為，觀察用戶實際是如何操作。
而我的日常工作中，比較偏向定量研究。在使用問卷調查的過程中，通常數(shù)據(jù)分析的時間占 60%以上。近幾年用研行業(yè)對結構化數(shù)據(jù)的分析需求越來越大，所以我會關注SPSS分析的使用，幫助輸出專題分析報告。
Arlen：專題分析論點主要來源于問卷數(shù)據(jù)顯現(xiàn)出來的差異性。
首先是尋找數(shù)據(jù)有沒有突出的地方？比方在iPhone7上市消息傳播報告中，可以從數(shù)據(jù)中看到“手機”作為現(xiàn)在用戶首次接觸信息渠道的比例已經高出傳統(tǒng)媒體很多，這就是個可以深挖的點。
而在手機中的這么多應用，用戶是通過什么來獲取信息的？就是一個繼續(xù)探討的方向。
另外， “差異”有時候是比較出來的。像下圖所示對iPhone7不同態(tài)度的人群，他們的社交活躍度比較之下就可以看出差異。
還有不同安卓品牌手機用戶對iPhone7也表現(xiàn)出態(tài)度的差異。
而這些差異對產品或是品牌主來說可能就是個發(fā)力點，所以也值得在報告中提出。
Arlen：我通常把專題分析劃分為兩個類型：事前確定主題型和事前不確定主題型。
1. 事前確定主題型 ： 例如早期做的財付通PC網站滿意度調研，從字面上就可以理解，這個專題分析目標很明確。問卷主軸題目圍繞網站滿意度、基本屬性題（性別、學歷、職業(yè)等）展開就可以了。
2. 事前不確定主題型：類似上面提到的《iPhone7上市了，安卓，你怎么看？》。雖然它的主題是不明確的，也就是我們不知道最后報告內容到底會有什么？但我們可以先從用戶基本認知展開，比方說是否知道手機上市、是否愿意購買、對新功能的認可度等。
其次就需要腦洞大開的去構想故事，用發(fā)散思維去設想哪些論點會比較有價值，然后針對性的去設計問卷題目。
Arlen：個人認為問卷設計比較重要。
做專題分析的核心，就是要去思考通過什么問卷題目，能從調研對象中獲取有價值的數(shù)據(jù)，給予后期用研支撐。如果題目沒有通盤考量好的話，想要表現(xiàn)的內容就會受到很大的限制。
Arlen：怎么做好問卷題目設計，可能還是取決于研究者對研究主題的背景了解深入與否。了解得深，可以針對性的去設計題目，緊扣主題的重點。
比方說，做一個產品的滿意度問卷，我們可能已經通過后臺數(shù)據(jù)了解到某個頁面的轉化率不好，那就可以針對這部分設計題目，去深入挖掘用戶不使用/不滿意的原因。
也可以想像成自己通過問卷在與受訪者對話，受訪者回答了一個問題后，你會想再追問些什么？不過要注意控制問卷的長度。
其次，互聯(lián)網時代大家都開始使用在線網絡問卷。網絡問卷設計除了一般的題目設計原則外，還需要更多關注內容呈現(xiàn)的可用性（如填答的操作）、一致性（視覺）內容（題目）與載體（網頁）的適配度。
Arlen：好的。Dillman等人曾提出14項網絡調查建構原則，給大家分享其中幾項在設計網絡問卷時比較需要注意的原則：
1. 使用與紙本自填問卷常用的類似格式來顯示問題。
2. 限制顏色的使用以維持視覺及可讀性的一致性，答題流程不受阻礙，問題的測量標準維持一致。
3. 避免問卷因為不同屏幕設置、操作系統(tǒng)、瀏覽器、非全屏顯示、文圖混排而造成的視覺顯示差異。
4. 提供問卷作答時所需電腦操作的明確指示，以及在需要時提供其他必要的指示。
5. 審慎使用下拉題，考慮題目是否適合下拉題，對每個下拉控件進行加上“點擊此處”的標示。
6. 除非答題順序有很大的影響，或是有大量題目會被跳過（注：如答題邏輯控制），或是不同形式問卷會合并分析（如電話外呼與網絡問卷），否則應配置問題讓受訪者可以在不同題目間滾動觀看、填答。
7. 當問題的答案選項超過單欄單頁可以顯示之范圍時，考慮多欄并列選項并加上適當?shù)臉耸景阉鼈冞B結為一組。
8. 利用圖示或文字來告知受訪者其完成的進度，但避免增加電腦內存負荷。
Arlen：在做專題分析前期，需要對調研對象本身、他們的自然屬性、行為屬性、心理屬性有清楚的了解。簡單說就是要具備同理心，懂得換位思考。做到這點非常難，需要不斷的去學習和積累經驗。
Arlen：這個可以從兩方面來講。一方面我會和公司其他用研同事溝通學習，去了解同樣的用研項目，他們是如何去與產品溝通，如何去做用研報告。
另一方面，用戶研究本身并不是一個專門的學科，而是多個學科的集合，如心理學、社會學、市場營銷等專業(yè)領域。換句話說，用戶的每一個心理動態(tài)都跟用研息息相關。所以，我在空余時間還會去學習這些領域的方法論。
Arlen：因為自己過去研究多采用定性方法，對統(tǒng)計方法使用比較不熟悉，所以在進騰訊后看得比較多的是統(tǒng)計軟件工具書，如《SPSS統(tǒng)計分析基礎/高級教程》。
市場、營銷調研相關的書，比如《營銷調研》、《市場研究中的統(tǒng)計分析方法》等。
數(shù)據(jù)分析方面，《深入淺出數(shù)據(jù)分析》是不錯的入門書，可以給你一些數(shù)據(jù)分析的基礎思路。
一直有在看的是數(shù)據(jù)可視化相關的書，如《數(shù)據(jù)之美》、《Google必修的圖表簡報術》等，可以幫助我從數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的角度反推數(shù)據(jù)分析的思路。
還有一些大數(shù)據(jù)相關的公眾號，里面有時候會推送一些不錯的文章，像《36大數(shù)據(jù)》、《大數(shù)據(jù)文摘》?！抖咳簩W》是一個想要特別推薦的公眾號，里面有很多社會學相關的研究論文，可以擴展自己的研究方法或思路。
Arlen：最后我想說，每個人都有著自己的專長和專業(yè)視角，只要每個人都主動去溝通和分享，將更好的用研方法論整合和統(tǒng)一，我相信，更好的用研體驗觸手可及。
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