一、调查目标
　　1. 核心目标
　　 - 评估用户对小象买菜系统的整体满意度（包括功能、服务、体验）。
　　 - 识别用户痛点与需求，为系统优化提供数据支持。
　　 - 增强用户参与感，建立品牌信任。
　　
　　2. 细分目标
　　 - 功能满意度：商品种类、搜索效率、支付流程、配送速度等。
　　 - 服务质量：客服响应、售后处理、配送员态度等。
　　 - 用户体验：界面设计、操作便捷性、个性化推荐等。
　　 - 社区价值：是否满足家庭日常需求、价格合理性、环保措施等。
　　
　　 二、问卷设计（示例）
　　 1. 基础信息（筛选有效样本）
　　- 年龄、性别、职业、家庭结构（如是否有儿童/老人）。
　　- 使用频率：每周使用次数、单次消费金额。
　　- 获取渠道：朋友推荐、广告、社区推广等。
　　
　　 2. 满意度评分（1-5分制）
　　- 功能模块
　　 - 商品分类是否清晰？
　　 - 搜索结果是否精准？
　　 - 支付流程是否便捷？
　　 - 配送时间是否准时？
　　
　　- 服务质量
　　 - 客服响应速度是否满意？
　　 - 售后问题解决效率如何？
　　 - 配送员服务态度是否友好？
　　
　　- 用户体验
　　 - 界面设计是否美观易用？
　　 - 是否容易找到促销活动？
　　 - 个性化推荐是否符合需求？
　　
　　 3. 开放性问题（挖掘深层需求）
　　- 您最希望小象买菜增加哪些功能或服务？
　　- 近期使用中遇到的最大问题是什么？
　　- 您会向朋友推荐小象买菜的原因是什么？
　　
　　 4. 社区价值评估
　　- 小象买菜是否帮助您节省了购物时间？
　　- 商品价格是否比周边超市更优惠？
　　- 您是否关注平台的环保措施（如可降解包装）？
　　
　　 三、实施流程
　　1. 样本选择
　　 - 覆盖不同用户群体：新用户（1个月内）、活跃用户（每周使用）、流失用户（30天未使用）。
　　 - 按社区类型分层抽样：老旧小区、新建社区、高端住宅区。
　　
　　2. 调查方式
　　 - 线上问卷：通过APP推送、短信链接、社区微信群分发。
　　 - 线下访谈：在社区设点，邀请用户填写问卷并赠送小礼品（如蔬菜礼包）。
　　 - 深度访谈：针对高价值用户或投诉用户，进行1对1电话访谈。
　　
　　3. 时间安排
　　 - 问卷发放：持续7天，确保覆盖不同时间段用户。
　　 - 数据回收：第8天关闭问卷，开始清洗数据。
　　 - 分析报告：3天内输出初步结果，1周内完成详细报告。
　　
　　 四、数据分析与可视化
　　1. 定量分析
　　 - 计算各维度满意度均值，识别低分项（如配送速度评分≤3分）。
　　 - 交叉分析：例如“高龄用户对界面设计的满意度”与“年轻用户”对比。
　　 - 相关性分析：满意度与使用频率、消费金额的关系。
　　
　　2. 定性分析
　　 - 对开放性问题进行关键词提取（如“缺货”“配送慢”）。
　　 - 情感分析：判断用户反馈是积极、中性还是负面。
　　
　　3. 可视化工具
　　 - 使用柱状图展示各模块满意度对比。
　　 - 词云图呈现开放性问题的高频词。
　　 - 热力图分析不同社区的用户满意度差异。
　　
　　 五、改进措施与闭环管理
　　1. 优先级排序
　　 - 紧急问题：立即修复（如支付失败率高）。
　　 - 高频问题：1个月内优化（如增加商品种类）。
　　 - 长期规划：3-6个月迭代（如AI推荐算法升级）。
　　
　　2. 用户沟通
　　 - 在APP内发布调查结果摘要，公示改进计划。
　　 - 对提出建设性意见的用户发放优惠券或积分奖励。
　　
　　3. 持续跟踪
　　 - 每季度开展一次满意度追踪调查，对比改进效果。
　　 - 建立用户反馈快速响应机制（如48小时内回复投诉）。
　　
　　 六、风险控制
　　1. 样本偏差：确保线上/线下样本比例合理，避免过度依赖活跃用户。
　　2. 数据真实性：设置逻辑跳转（如“是否遇到过缺货？”选“否”则跳过相关问题）。
　　3. 隐私保护：明确告知数据仅用于调研，匿名处理敏感信息。
　　
　　 七、预期成果
　　1. 输出《小象买菜社区满意度调研报告》，包含数据洞察与行动建议。
　　2. 制定《202X年用户体验优化路线图》，明确责任部门与时间节点。
　　3. 提升用户留存率10%-15%，NPS（净推荐值）提高5-8分。
　　
　　通过系统化调研，小象买菜可精准定位用户需求，将社区满意度转化为业务增长动力，同时强化“以用户为中心”的品牌形象。