一、调查目标
　　1. 核心诉求：了解用户对小象买菜系统的满意度，识别服务痛点与改进方向。
　　2. 细分目标：
　　 - 评估商品质量、配送效率、价格合理性等核心指标。
　　 - 挖掘用户对功能优化（如搜索、支付、售后）的需求。
　　 - 衡量社区推广效果（如裂变活动、社群运营）。
　　 - 建立用户忠诚度模型，预测复购率与口碑传播潜力。
　　
　　 二、调查设计
　　 1. 问卷结构
　　- 基础信息（筛选有效样本）：
　　 - 年龄、性别、职业、居住区域、使用频率。
　　 - 使用场景（家庭日常、应急采购、特定品类购买）。
　　- 满意度评分（1-5分制）：
　　 - 商品质量（新鲜度、品类丰富度）。
　　 - 配送服务（准时率、包装完整性、配送员态度）。
　　 - 价格竞争力（与周边超市/竞品对比）。
　　 - 系统体验（APP流畅度、搜索准确性、支付便捷性）。
　　 - 售后服务（退换货流程、客服响应速度）。
　　- 开放性问题（深度洞察）：
　　 - “您最希望小象买菜增加哪些功能或服务？”
　　 - “您放弃使用小象买菜的主要原因是什么？”
　　- NPS（净推荐值）：
　　 - “您有多大可能向朋友推荐小象买菜？”（0-10分）
　　
　　 2. 调查方式
　　- 线上渠道：
　　 - APP内弹窗调查（完成问卷赠送优惠券）。
　　 - 短信/邮件推送（嵌入链接，简短问卷）。
　　 - 社区微信群/小程序嵌入（利用社群活跃度）。
　　- 线下渠道：
　　 - 配送员随单发放纸质问卷（附赠小礼品）。
　　 - 社区地推活动（现场填写赠送蔬菜/水果）。
　　- 深度访谈：
　　 - 选取高/低频用户、投诉用户进行电话访谈，挖掘深层需求。
　　
　　 三、实施计划
　　1. 样本选择：
　　 - 按用户活跃度分层抽样（高频、中频、低频用户各占30%、40%、30%）。
　　 - 覆盖不同社区类型（老旧小区、新建社区、商业区）。
　　2. 时间安排：
　　 - 问卷投放：7天（分阶段推送，避免用户疲劳）。
　　 - 数据分析：3天（清洗数据、交叉分析）。
　　 - 报告输出：2天（可视化呈现关键结论）。
　　3. 质量控制：
　　 - 设置逻辑跳转（如未使用过某功能则跳过相关问题）。
　　 - 剔除答题时间过短（<1分钟）或答案矛盾的样本。
　　
　　 四、数据分析
　　1. 定量分析：
　　 - 计算各维度满意度均值、标准差，识别短板（如配送满意度<3.5分需优先改进）。
　　 - 相关性分析：价格满意度与复购率的关系。
　　 - 聚类分析：将用户分为“价格敏感型”“品质追求型”“便捷导向型”等群体。
　　2. 定性分析：
　　 - 开放性问题文本分析（关键词提取、情感分析）。
　　 - 用户原话引用（增强报告说服力）。
　　3. NPS分析：
　　 - 计算净推荐值（推荐者% - 贬损者%），划分用户等级（促活、防流失）。
　　
　　 五、改进措施
　　根据调查结果制定优先级改进方案：
　　1. 紧急优化（1个月内）：
　　 - 配送超时问题：优化路线算法，增加备用骑手。
　　 - 商品缺货反馈：上线“缺货登记”功能，到货通知用户。
　　2. 中期改进（3-6个月）：
　　 - 价格策略调整：推出“社区专属价”、会员日折扣。
　　 - 功能升级：增加“食谱推荐”“以旧换新”等增值服务。
　　3. 长期规划（6-12个月）：
　　 - 供应链优化：与本地农场合作，缩短生鲜配送半径。
　　 - 社区运营深化：建立“团长”制度，提升用户粘性。
　　
　　 六、结果闭环
　　1. 用户反馈：
　　 - 通过APP推送、社群公告向用户公示改进计划。
　　 - 设立“满意度提升进度看板”，定期更新优化成果。
　　2. 内部复盘：
　　 - 将调查结果纳入产品、运营、客服部门KPI。
　　 - 每季度重复调查，跟踪满意度变化趋势。
　　
　　 七、工具推荐
　　- 问卷工具：腾讯问卷、问卷星（支持逻辑跳转、数据导出）。
　　- 分析工具：SPSS（定量分析）、NVivo（定性分析）。
　　- 可视化工具：Tableau、Power BI（生成交互式报告）。
　　
　　通过系统性调查，小象买菜可实现“数据驱动决策”，将用户痛点转化为服务亮点，最终提升社区市场份额与品牌口碑。