一、调查背景与目标
随着社区团购和生鲜电商的快速发展，小象买菜系统作为社区生鲜配送的重要平台，其服务质量直接影响用户满意度和平台长期发展。本次调查旨在：
1. 了解社区用户对小象买菜系统的整体满意度
2. 识别服务中的优势与不足
3. 收集用户对功能优化和服务改进的具体建议
4. 为系统升级和运营策略调整提供数据支持
二、调查对象与范围
1. 目标群体：
- 小象买菜系统现有注册用户
- 近期（3个月内）有过购买行为的活跃用户
- 潜在用户（通过社区推广接触但未使用的居民）
2. 地理范围：
- 重点调查系统已覆盖的3-5个典型社区
- 包含不同规模、人口密度和消费水平的社区样本
三、调查内容设计
（一）基础信息部分
1. 用户画像：
- 年龄、性别、职业
- 家庭结构（人数、是否有儿童/老人）
- 月均可支配收入（生鲜消费预算）
2. 使用习惯：
- 使用频率（每周/每月次数）
- 常用购买时段
- 主要购买品类（蔬菜、肉类、日用品等）
（二）满意度评价部分（1-5分制）
1. 商品维度：
- 商品新鲜度
- 品种丰富度
- 价格竞争力
- 包装完整性
2. 服务维度：
- 配送准时率
- 配送员服务态度
- 退换货处理效率
- 客服响应速度
3. 系统体验：
- 界面友好性
- 搜索/筛选功能实用性
- 支付流程便捷性
- 订单追踪清晰度
（三）开放性问题
1. 您认为小象买菜最需要改进的三个方面是什么？
2. 哪些功能或服务会显著提升您的使用意愿？
3. 您是否愿意向邻居推荐小象买菜？原因是什么？
四、调查方法与实施
（一）定量调查
1. 线上问卷：
- 通过APP推送、短信链接、社区微信群发放
- 设置完成奖励（如5元无门槛券）提高参与率
- 样本量：每个社区至少200份有效问卷
2. 线下拦截：
- 在社区出入口、快递柜等区域随机拦截访问
- 配合实物礼品（如新鲜水果）吸引参与
（二）定性调查
1. 深度访谈：
- 选取20-30名典型用户（高频/低频/流失用户）
- 了解使用痛点、决策因素和未被满足的需求
2. 焦点小组：
- 组织3-4场社区座谈会（每场6-8人）
- 探讨服务改进方向和社区特色需求
（三）数据收集周期
- 线上问卷：7天集中投放
- 线下访问：3个周末分批次进行
- 访谈/座谈会：调查后期集中开展
五、数据分析与报告
（一）定量分析
1. 计算各维度满意度均值和标准差
2. 识别低分项（<3分）和差异显著项
3. 交叉分析不同用户群体的满意度差异
（二）定性分析
1. 对开放性问题进行关键词提取和主题编码
2. 归纳用户核心诉求和改进建议
3. 结合NPS（净推荐值）分析用户忠诚度
（三）报告输出
1. 可视化看板：
- 满意度雷达图
- 用户评价词云
- 社区对比热力图
2. 改进优先级矩阵：
- 以"影响程度"和"改进难度"为维度划分四象限
- 明确短期可落地的优化项
六、改进措施与反馈
（一）即时改进项（1个月内）
1. 优化商品分类展示逻辑
2. 增加"急送"订单标识功能
3. 培训配送员标准化服务话术
（二）中期优化项（3-6个月）
1. 引入智能推荐算法提升复购率
2. 建立社区团长激励机制
3. 开发"次日达"专属预约通道
（三）长期规划
1. 构建用户成长体系（积分/等级）
2. 试点"社区厨房"增值服务
3. 开发适老化交互界面
（四）反馈机制
1. 通过APP推送调查结果摘要
2. 公示已采纳的改进措施及进度
3. 建立"用户建议官"长期沟通渠道
七、预算与资源
| 项目 | 明细 | 预估费用 |
|--------------|-------------------------------|----------|
| 调研工具 | 问卷平台使用费 | 3,000元 |
| 激励礼品 | 电子券+实物礼品 | 15,000元 |
| 人员费用 | 访谈主持人/记录员劳务 | 8,000元 |
| 数据处理 | 专业分析软件授权 | 5,000元 |
| 报告制作 | 设计排版/印刷 | 4,000元 |
| 总计 | | 35,000元 |
八、风险控制
1. 样本偏差：
- 通过社区物业协助覆盖老年群体
- 设置配额抽样确保各年龄段比例合理
2. 数据质量：
- 添加逻辑跳转题过滤无效问卷
- 对极端评分进行电话回访核实
3. 隐私保护：
- 明确告知数据用途并获得授权
- 匿名化处理所有个人敏感信息
通过本次系统化调查，小象买菜可精准定位服务短板，构建"调研-改进-验证"的闭环优化机制，最终实现用户满意度和平台竞争力的双重提升。
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