经验非常丰富的产品经理有相当敏锐的判断力，能够在初期做出准确的用户群划分。这种判断力取决于经验，而经验其实来源于之前的失败------在不断的失败中积累对问题的逻辑分析方法和对用户群的感性认识。

  然而，就算是再有经验的顶级产品经理，也会遇到自己不是很熟悉的用户群和市场。我们面对的市场和用户群是复杂而多变的，在快速划分用户群之后，如何能够同样快速地进行验证呢？毕竟互联网行业对于速度的要求很高。这里介绍一种办法，通过问卷调查的定量研究来验证之前定性研究分析的结果，从而以较低的成本鉴别判断的正确性。问卷调查主要需要考虑以下部分。

● 问卷的目标用户和投放渠道。为了达到定量研究的效果，研究的每一个类别的用户群都需要有足够多的样本，最好不低于50个。在资源充足的情况下，问卷用户数量自然是越多越好；但在大部分情况下，资源是紧张的，因此需要提前计算好所需的最少用户数量。同时要考虑问卷的投放渠道，即渠道是否匹配想要调研的用户群。渠道并不是看上去用户数量越多越好，而是与调研的用户群越匹配越好。

● 问卷的大纲。首先，利用发散思维，尽可能全面地列出想通过问卷获得的结论。然后，由此展开，形成一个树状结构的大纲。最后，根据对重要性的判断，剔除一些不需要的问题，并将重要性高的问题标注出来。例如，在网易云音乐案例中，我会在大纲中重点考虑以下几个方面。
■ 希望通过问卷了解产品知名度------最常用的产品，以及年龄、性别、职业、收入等人口属性问题------来验证QQ音乐、酷狗音乐、虾米音乐、多米音乐等产品的用户群特征猜想，以及各个产品的市场占有率。

■ 通过用户听音乐的频次、听音乐的风格流派、喜欢的歌手、评价用户自己喜好音乐的程度，以及用户使用不同音乐App的频次，来交叉分析和验证不同用户群的特点。

■ 通过让用户选择自己常用的发现音乐的方式、分享和交流音乐的频次、养成听音乐习惯的年龄和原因，结合之前的人口属性，来验证不同用户群对发现音乐、分享和交流音乐等观点。
● 问卷题目的设计。大纲设计好后，就可以着手设计题目了，这需要一定的用户研究的专业知识，跟随有经验的用户研究员学习、看专业书籍无疑是最快的学习方法。在设计题目时，需要注意如下几点。

■ 题目数量能少则少。默认用户都很"懒"，而填写问卷通常很枯燥，因此没有人愿意花5～10分钟来填写问卷，就算提供很丰厚的奖品也无济于事------因为即便如此，用户也只会为了奖品而尽快完成问卷，而非认真思考后填写，这样拿到的结论不会准确。所以，思考设计题目的逻辑、尽量减少题目是唯一可行的办法。每道题目都要判断是否必要，是否能与别的题目合并，而这个过程需要重复两三轮，直到确实没有可以删除或调整的题目了。

■ 题目的顺序很重要。不要一开始就问性别、年龄、职业、收入等问题，这些问题涉及隐私。同时应让用户在开始答题时接触那些不太需要思考、浅层次的问题。从易到难，让用户逐渐进入状态，投入时间和精力来思考问卷后半部分复杂的问题，这对绝大多数用户来说更加友好。
■ 题目的文案要精简、选项不要过多、尽量让用户做选择题并且控制开放式问题的数量......这些小窍门会随着经验而积累。作为产品经理，你需要时刻注意抓住重点，设计问卷时也是这样的，在问卷中设计足够多的问题来验证你想了解的最重要的信息，而对于最重要的问题，则要保证逻辑严密，进行反复测试直至没有问题。

  这些方法可以让产品经理自己或配合用户研究员进行一次没什么大差错的问卷调查，但由于问卷用户并不是100%地控制在自己手中的，因此难免会有偏差（一般愿意花几分钟回答问卷的用户，通常是对这个领域感兴趣的用户），会和市场的真实情况有所差别。例如，在问卷调查中询问用户对网易云音乐的喜好程度，这个问题的答案多半会让产品经理过于乐观------网易云音乐的真爱粉更倾向于回答问题，因而导致这些用户相比真实情况占比偏高。

  在问卷调查的分析结论出来之后，就可以验证之前的用户群划分了。如果经验证是对的，那么可以结合定性研究和问卷定量研究的结果做更深入的分析------至少你掌握了初步的数据，而且很可能获得一些有意思的结论。例如，当时我通过问卷得到一个信息：QQ音乐与豆瓣音乐的用户重合度没有想象中那么低，而QQ音乐与酷狗音乐的用户重合度也没有想象中那么高。这也许是因为用户更倾向于同时安装一个搜索曲库方式的产品和一个电台方式的产品，而非同时安装两个搜索曲库方式的产品。

  一般而言，数据结果更有说服力。从数据中可以捕捉到划分用户群的关键，也许之前选取的因子和分析得出的用户特征有误，那么从头来过吧。根据数据重新思考，并且再度进行用户访谈。在得出新的用户群划分之后，我们再用问卷调查的方式验证一遍，记得不要将问卷发给同一批用户。

摘自:王诗沐 -《幕后产品》