一、调查目标
　　1. 核心需求：了解用户对小象买菜系统的满意度，挖掘痛点与改进方向。
　　2. 细分维度：
　　 - 商品质量（新鲜度、种类、价格）
　　 - 配送服务（时效性、包装、配送员态度）
　　 - 系统体验（界面友好度、操作流畅性、功能完整性）
　　 - 售后服务（退换货流程、客服响应速度）
　　 - 社区互动（活动参与度、用户建议采纳情况）
　　3. 长期价值：建立用户反馈闭环，优化产品迭代策略，提升用户留存率。
　　
　　 二、问卷设计（示例）
　　 1. 基础信息（筛选有效样本）
　　- 年龄、性别、职业、使用频率（每周/每月几次）、常用功能（自提/配送）。
　　
　　 2. 满意度评分（1-5分制）
　　- 商品新鲜度、价格竞争力、配送速度、系统稳定性、客服专业性。
　　
　　 3. 开放性问题（深度洞察）
　　- “您最希望小象买菜增加哪类商品或服务？”
　　- “使用过程中遇到的最大问题是什么？”
　　- “您对社区团购活动的参与意愿及建议？”
　　
　　 4. 净推荐值（NPS）
　　- “您向朋友推荐小象买菜的可能性有多大？（0-10分）”
　　- “选择低分的原因是什么？（多选：商品/服务/系统/其他）”
　　
　　 三、实施流程
　　 1. 样本选择
　　- 分层抽样：按用户活跃度（高频/低频）、地域（城市/郊区）、购买品类（生鲜/日用品）分层。
　　- 样本量：建议覆盖总用户数的5%-10%，确保数据代表性。
　　
　　 2. 调查渠道
　　- 系统内推送：通过APP弹窗、消息中心推送问卷链接。
　　- 社区群组：在用户微信/QQ群发布问卷，结合红包激励。
　　- 线下触点：在自提点张贴二维码，配送员口头邀请参与。
　　
　　 3. 时间安排
　　- 周期：每季度一次，重大功能更新后追加专项调查。
　　- 时长：问卷填写时间控制在3-5分钟内。
　　
　　 四、数据分析与可视化
　　 1. 定量分析
　　- 满意度得分：计算各维度平均分，对比历史数据趋势。
　　- NPS分析：将用户分为推荐者（9-10分）、被动者（7-8分）、贬损者（0-6分），计算NPS值（推荐者%-贬损者%）。
　　- 相关性分析：识别满意度与用户行为（如复购率）的关联性。
　　
　　 2. 定性分析
　　- 词频统计：对开放性问题进行关键词提取（如“缺货”“配送慢”）。
　　- 情感分析：通过NLP技术判断用户情绪倾向（积极/中性/消极）。
　　
　　 3. 可视化工具
　　- 使用Tableau/Power BI生成仪表盘，展示满意度热力图、NPS趋势、用户反馈词云。
　　
　　 五、改进措施与闭环管理
　　 1. 优先级排序
　　- 紧急问题：如配送超时率>10%，立即优化配送路线或增加骑手。
　　- 中长期优化：如增加商品种类、优化APP搜索功能。
　　
　　 2. 闭环反馈机制
　　- 用户告知：通过APP推送、短信告知用户改进措施（如“您反馈的XX问题已解决”）。
　　- 社区公示：在用户群发布满意度报告摘要，增强信任感。
　　
　　 3. 迭代计划
　　- 短期（1个月内）：优化商品分类标签、简化退换货流程。
　　- 中期（3-6个月）：引入智能推荐算法、扩展冷链配送范围。
　　- 长期（1年）：构建用户成长体系（积分、会员等级）。
　　
　　 五、风险控制与优化
　　1. 样本偏差：通过多渠道分发问卷，避免单一渠道用户集中。
　　2. 数据真实性：设置防刷题（如“请选择第三项”验证用户认真度）。
　　3. 隐私保护：明确告知数据仅用于改进服务，匿名处理敏感信息。
　　
　　 六、预期成果
　　- 量化指标：满意度提升10%-15%，NPS值达到行业平均水平以上。
　　- 质性成果：形成用户需求库，指导产品路标规划，增强社区归属感。
　　
　　示例工具推荐：
　　- 问卷工具：腾讯问卷、问卷星（支持逻辑跳转、红包激励）。
　　- 分析工具：SPSS（定量分析）、NVivo（质性分析）。
　　- 可视化工具：Tableau、Power BI。
　　
　　通过系统性调查与持续迭代，小象买菜可实现从“功能满足”到“情感共鸣”的用户关系升级，巩固社区电商的差异化竞争力。