一、调查目标设定
　　1. 核心目标
　　 - 评估用户对叮咚买菜APP/小程序功能、服务、商品质量的满意度。
　　 - 识别用户痛点（如配送时效、商品新鲜度、操作流畅性等）。
　　 - 量化用户忠诚度（复购意愿、推荐意愿）。
　　 - 为产品迭代、服务优化提供数据支持。
　　
　　2. 细分维度
　　 - 功能体验：搜索准确性、分类逻辑、支付流程、促销活动展示。
　　 - 服务体验：配送速度、配送员态度、售后处理效率。
　　 - 商品体验：新鲜度、种类丰富性、价格竞争力。
　　 - 技术体验：APP稳定性、加载速度、个性化推荐精准度。
　　
　　 二、问卷设计（混合量表+开放题）
　　 1. 基础信息（筛选有效样本）
　　 - 年龄、性别、使用频率（每周次数）、常用设备（iOS/Android）。
　　 - 配送区域（城市/郊区）、订单金额区间。
　　
　　 2. 满意度评分（1-5分制）
　　 - 功能模块：
　　 - 搜索商品是否容易找到目标？
　　 - 促销活动规则是否清晰？
　　 - 支付流程是否顺畅？
　　 - 服务模块：
　　 - 配送是否按时到达？
　　 - 商品缺货时是否及时通知并替换？
　　 - 售后客服响应速度如何？
　　 - 商品模块：
　　 - 收到商品的新鲜度是否满意？
　　 - 商品种类是否满足日常需求？
　　
　　 3. NPS（净推荐值）
　　 - “您有多大可能向朋友推荐叮咚买菜？”（0-10分，9-10分为推荐者，7-8分为被动者，0-6分为贬损者）。
　　
　　 4. 开放题（深度挖掘）
　　 - “您最近一次不满意的购物经历是什么？具体原因？”
　　 - “您希望叮咚买菜新增哪些功能或服务？”
　　 - “您选择其他平台的主要原因是什么？”
　　
　　 三、实施流程
　　1. 样本选择
　　 - 分层抽样：按用户活跃度（高频/低频）、地区（一线/二线）、设备类型分层。
　　 - 样本量：建议覆盖总用户量的1%-5%（如100万用户抽样5000-25000份）。
　　
　　2. 调查渠道
　　 - APP内弹窗：订单完成后自动触发（需设置频率控制，避免骚扰）。
　　 - 短信/邮件：针对沉默用户或高价值用户定向推送。
　　 - 社交媒体：通过公众号、微博发布问卷链接，吸引主动参与。
　　
　　3. 激励措施
　　 - 完成问卷赠送优惠券（如满50减10元）。
　　 - 抽奖活动（如10名用户获赠免单）。
　　
　　 四、数据分析与可视化
　　1. 定量分析
　　 - 计算各维度满意度均值、NPS值、TOP3不满因素。
　　 - 交叉分析：高频用户与低频用户的满意度差异、不同地区的配送时效评分。
　　
　　2. 定性分析
　　 - 文本挖掘：用NLP工具（如Python的NLTK）提取开放题中的高频关键词（如“缺货”“配送慢”）。
　　 - 情感分析：判断用户反馈的正面/负面倾向。
　　
　　3. 可视化报告
　　 - 仪表盘展示：满意度趋势图、NPS分布热力图、用户原话词云。
　　 - 对比分析：与竞品（如美团买菜、盒马）的满意度数据对比。
　　
　　 五、改进措施与闭环
　　1. 优先级排序
　　 - 根据影响面和改进难度划分（如“配送超时”影响面大且易改进，优先处理）。
　　
　　2. 责任部门
　　 - 技术部：优化APP加载速度、搜索算法。
　　 - 供应链：增加高频商品库存、优化分拣流程。
　　 - 客服部：缩短售后响应时间、培训配送员服务话术。
　　
　　3. 效果验证
　　 - 2-3个月后复测满意度，对比改进前后数据。
　　 - 用户访谈：针对开放题中提到的具体案例进行回访。
　　
　　 六、长期机制
　　1. 满意度监测看板
　　 - 实时更新关键指标（如NPS、配送时效评分）。
　　 - 设置预警阈值（如NPS低于30时触发警报）。
　　
　　2. 用户参与计划
　　 - 成立“叮咚体验官”社群，定期收集深度反馈。
　　 - 灰度发布新功能时，邀请部分用户测试并反馈。
　　
　　3. 竞品对标
　　 - 定期分析美团买菜、朴朴等平台的满意度数据，针对性优化。
　　
　　 示例问卷片段
　　```markdown
　　1. 您对叮咚买菜的配送速度满意度如何？
　　 □非常满意 □满意 □一般 □不满意 □非常不满意
　　
　　2. 您最近一次购物中遇到的主要问题是？（可多选）
　　 □商品缺货 □配送延迟 □商品损坏 □价格偏高 □其他______
　　
　　3. 您希望叮咚买菜新增哪些功能？
　　 ____________________________________________________
　　```
　　
　　通过此方案，叮咚买菜可系统化收集用户反馈，将“满意度”转化为可量化的改进指标，最终提升用户留存与口碑。