2026年互联网电商类平台商品推荐精准度满意度调研

尊敬的受访者，您好！我们正在进行一项关于2026年互联网电商平台商品推荐精准度的用户满意度调研。您的宝贵意见将帮助我们更好地理解用户需求，优化推荐算法，提升购物体验。本次问卷匿名填写，所有数据仅用于统计分析，感谢您的参与！

Q1:您最常使用哪个（或哪类）互联网电商平台进行购物？

淘宝/天猫

京东

拼多多

抖音电商/快手电商

唯品会

小红书

其他

Q2:您平均每周浏览或使用电商平台的频率是？

几乎每天

每周3-5次

每周1-2次

每月几次

很少使用

Q3:您通常通过何种方式在平台上发现商品？

主动搜索关键词

浏览首页/频道推荐

查看“猜你喜欢”等个性化推荐

关注店铺/主播直播

朋友分享/种草社区

其他

Q4:整体而言，您对当前常用电商平台“猜你喜欢”、“为您推荐”等个性化推荐功能的满意度如何？

分数

标签

Q5:基于您的体验，您有多大可能向朋友或家人推荐您常用电商平台的商品推荐功能？（0-10分，0为完全不可能，10为极有可能）

选项1

Q6:您认为平台的商品推荐在多大程度上符合您的真实兴趣和需求？

非常符合，总能发现感兴趣的商品

比较符合，大部分推荐是相关的

一般，时好时坏

不太符合，经常推荐不相关的商品

完全不符合，推荐内容与我的兴趣无关

Q7:您认为当前商品推荐不够精准的可能原因有哪些？

推荐基于过时或片面的浏览/购买历史

未能理解我的深层需求或场景（如送礼、特定场合）

过度商业化，广告植入过多

重复推荐已购买或浏览过的商品

推荐品类过于单一或狭窄

对隐私保护有顾虑，不愿提供更多个人信息

其他

Q8:当推荐的商品不符合您的预期时，您通常会怎么做？

忽略并继续浏览

点击“不感兴趣”或类似反馈按钮

调整搜索关键词或浏览路径

向平台客服反馈

什么也不做，但会降低对推荐功能的信任

其他

Q9:您是否愿意为了获得更精准的推荐，主动向平台提供更多个人偏好信息（如风格、预算、使用场景等）？

非常愿意

比较愿意

一般，看情况

不太愿意

非常不愿意，担心隐私泄露

Q10:平台根据您近期搜索或浏览记录进行的“实时推荐”或“看了又看”推荐，其精准度如何？

分数

标签

Q11:您是否注意到平台会根据您在不同设备（如手机App和电脑网页）上的行为进行跨设备推荐？其一致性如何？

是的，一致性很好，体验无缝

是的，但有些差异，可以接受

是的，差异较大，体验割裂

没有注意到或没有使用多设备

不适用

Q12:您希望未来的商品推荐在哪些方面进行改进或增强？

更智能地理解场景（如季节、节日、人生阶段）

增加“探索发现”类推荐，拓宽兴趣边界

提供更透明的“为什么推荐这个”的解释

更好地结合短视频、直播等新内容形式

强化社交推荐（好友喜欢、达人测评）

提升对新用户或冷启动用户的推荐质量

其他

Q13:与2年前（2024年）相比，您感觉当前电商平台的推荐精准度是否有提升？

有明显提升

有轻微提升

差不多，没有明显变化

反而有所下降

不确定/没注意

Q14:精准的商品推荐对您最终的购买决策影响有多大？

影响很大，经常因推荐而购买

有一定影响，会参考推荐

影响一般，主要还是自己搜索

影响很小，几乎不看推荐

完全没有影响

Q15:请描述一次令您印象最深刻（无论是特别好还是特别差）的商品推荐体验，并简要说明原因。

填空1

Q16:您的年龄属于以下哪个区间？

18岁以下

18-24岁

25-34岁

35-44岁

45-54岁

55岁及以上

Q17:您的性别是？

男

女

其他/不愿透露

Q18:您目前常用的网购设备是？

智能手机

平板电脑

台式机/笔记本电脑

多种设备混合使用

2026年互联网电商类平台商品推荐精准度满意度调研

介绍

本模板旨在调研电商平台个性化商品推荐功能的用户满意度。帮助您评估推荐精准度、分析用户反馈、洞察改进需求，适合互联网电商平台、市场研究团队及产品经理优化推荐算法与提升购物体验。

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