一、调查背景与目标
随着生鲜电商市场竞争加剧，用户满意度直接影响叮咚买菜的市场份额和长期发展。本次调查旨在：
1. 全面了解用户对叮咚买菜系统（含APP/小程序、配送、商品、服务）的满意度
2. 识别用户痛点和改进方向
3. 为产品优化和服务提升提供数据支持
二、调查对象与范围
1. 核心用户：近3个月内有下单行为的活跃用户
2. 潜在用户：注册但未下单的用户
3. 流失用户：曾下单但近3个月未使用的用户
4. 覆盖范围：全国主要城市（按订单密度分层抽样）
三、调查内容设计
（一）系统使用体验
1. 界面与操作
- 页面布局合理性（1-5分）
- 搜索功能准确性（1-5分）
- 购物车/结算流程便捷性（1-5分）
- 是否有卡顿/崩溃现象（是/否）
2. 功能满意度
- 商品分类清晰度（1-5分）
- 促销活动展示效果（1-5分）
- 会员体系价值感知（1-5分）
- 客服响应速度（1-5分）
（二）商品与服务
1. 商品质量
- 新鲜度满意度（1-5分）
- 品种丰富度（1-5分）
- 缺货频率（1-5分）
- 价格竞争力（1-5分）
2. 配送服务
- 准时率（1-5分）
- 包装完整性（1-5分）
- 配送员态度（1-5分）
- 夜间配送需求（是/否）
（三）用户忠诚度
1. 复购意愿（1-10分）
2. 向他人推荐意愿（NPS评分）
3. 替代平台考虑因素（多选）
- 价格更低
- 商品更全
- 配送更快
- 品牌信任度
（四）开放性问题
1. 最满意的3个功能/服务
2. 最需要改进的3个方面
3. 其他建议（自由填写）
四、调查方法与实施
（一）定量调查
1. 在线问卷
- 渠道：APP弹窗、短信链接、微信公众号
- 激励：完成问卷可获5元无门槛券
- 样本量：活跃用户5000份，潜在/流失用户各1000份
2. 行为数据分析
- 结合用户行为日志（如加购率、取消率、复购周期）
- 识别高满意度/低满意度用户特征
（二）定性调查
1. 深度访谈
- 对象：高价值用户、投诉用户、沉默用户各20名
- 方式：电话/视频访谈（30分钟/人）
- 重点：挖掘使用场景和情感需求
2. 焦点小组
- 主题：配送体验优化、商品结构调整
- 规模：6-8人/组，共3组
五、数据分析与报告
（一）数据处理
1. 清洗无效问卷（如答题时间<2分钟）
2. 量化评分数据（加权平均）
3. 文本分析（NLP提取关键词）
（二）关键指标
1. 总体满意度（CSAT）
2. 净推荐值（NPS）
3. 各模块满意度得分
4. 用户流失预警信号
（三）报告输出
1. 可视化看板：Power BI实时监控核心指标
2. 深度报告：
- 用户画像分群（如价格敏感型、品质追求型）
- 满意度驱动因素分析
- 竞品对比优势/劣势
六、改进措施与跟踪
（一）优先级排序
1. 紧急问题（如系统崩溃、食品安全投诉）：24小时内响应
2. 高影响力问题（如配送准时率、缺货率）：1周内制定方案
3. 长期优化项（如个性化推荐、会员权益）：纳入产品路线图
（二）闭环管理
1. 建立满意度提升专项组（产品、运营、技术联合）
2. 每月跟踪改进效果（如NPS提升目标）
3. 季度复盘调查设计有效性
七、预算与时间计划
| 项目 | 预算（万元） | 时间周期 |
|--------------|--------------|------------|
| 问卷系统开发 | 2 | 第1周 |
| 用户触达 | 5 | 第1-2周 |
| 数据分析 | 3 | 第3周 |
| 报告撰写 | 2 | 第4周 |
| 改进实施 | 10（持续） | 第5周起 |
总预算：22万元
总周期：1个月（调查）+ 持续优化
八、风险控制
1. 样本偏差：通过多渠道触达和权重调整确保代表性
2. 数据安全：匿名化处理用户信息，符合GDPR要求
3. 执行偏差：每日监控回收率，对低响应群体追加推送
通过本次调查，叮咚买菜可系统化诊断用户体验痛点，为打造"30分钟快送超市"的核心竞争力提供决策依据，最终实现用户留存率提升15%以上、客单价提升10%的目标。
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