2026年互联网本地生活类APP整体使用满意度调研

您好！感谢您参与本次调研。本问卷旨在了解您对2026年互联网本地生活类APP（如餐饮外卖、到店团购、出行打车、电影演出票务等）的整体使用感受与满意度。您的宝贵意见将有助于相关服务提供者优化产品体验。问卷匿名填写，所有数据仅用于统计分析，请根据您的真实感受回答。预计耗时约5-8分钟，感谢您的支持！

Q1:在过去的6个月中，您使用本地生活类APP的频率是？

几乎每天使用

每周数次

每月数次

很少使用

从未使用

Q2:您主要使用哪些类型的本地生活服务APP？（可多选）

餐饮外卖/点餐

到店餐饮/美食团购

出行打车/共享单车

电影/演出票务

酒店/旅游住宿

休闲娱乐（如KTV、桌游）

生活服务（如家政、维修）

社区团购/生鲜配送

Q3:您通常通过什么渠道了解到并开始使用一个新的本地生活APP？

应用商店推荐/搜索

朋友/家人推荐

社交媒体广告/博主推荐

线下推广活动/扫码

原有APP内关联推荐

Q4:总体而言，您对目前使用的本地生活类APP的满意度如何？（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）

分数

标签

Q5:您有多大可能向您的朋友或同事推荐您最常使用的本地生活APP？（0分表示完全不可能，10分表示极有可能）

选项1

Q6:您认为当前本地生活APP在【查找所需商家/服务】方面的便捷性如何？

非常便捷，总能快速找到

比较便捷，偶尔需要多翻翻

一般，搜索结果不够精准

不太便捷，经常找不到想要的

非常不便捷

Q7:您认为当前本地生活APP在【价格与优惠信息透明度】方面做得如何？

非常透明，所有费用清晰明了

比较透明，但偶尔有隐藏费用

一般，需要仔细核对才能发现真实价格

不太透明，经常遇到未标明的费用

非常不透明，价格混乱

Q8:在使用本地生活APP过程中，哪些因素最影响您的体验？（可多选）

APP运行流畅度/卡顿闪退

界面设计是否清晰易用

搜索和推荐算法的精准度

商家/服务信息的真实性与丰富度

优惠活动的力度与真实性

客服响应速度与问题解决能力

支付流程的便捷性与安全性

个人隐私和数据安全保护

Q9:您对本地生活APP的【个性化推荐】（如“猜你喜欢”）的准确度满意吗？

非常满意，推荐很符合我的喜好

比较满意，大部分推荐是相关的

一般，时准时不准

不太满意，推荐经常不相关

非常不满意，完全没用

Q10:当您在使用过程中遇到问题（如订单错误、退款纠纷）时，您对客服处理的满意度如何？

非常满意，能快速有效解决

比较满意，基本能解决但耗时较长

一般，处理流程繁琐，结果勉强接受

不太满意，经常推诿，问题难以解决

非常不满意，完全无法解决

未遇到过问题/未联系过客服

Q11:与2025年相比，您感觉2026年本地生活APP的整体体验有何变化？

有明显提升

略有提升

基本持平，变化不大

略有下降

有明显下降

不确定/没注意

Q12:您希望未来本地生活APP在哪些方面进行重点改进或增加新功能？（可多选）

更智能的个性化推荐与搜索

更丰富、真实的用户评价与内容（如视频评价）

更强的AR/VR等沉浸式体验（如虚拟探店）

更完善的会员体系与专属权益

更便捷的跨平台/跨APP服务整合

更严格的商家审核与服务质量管控

更透明的定价与更实在的优惠

更强大的隐私保护与数据管理工具

Q13:您对本地生活APP中【用户生成内容】（如评价、晒图、攻略）的信任度如何？

非常信任，是决策的主要依据

比较信任，但会综合判断

一般，感觉有些内容可能不真实

不太信任，认为很多是刷的或广告

完全不信任

Q14:综合考虑功能、服务、价格等因素，您目前最常使用的1-2个本地生活APP能满足您大部分需求吗？

完全可以，基本不用其他APP

大部分可以，偶尔需要其他APP补充

只能满足部分需求，经常需要多个APP切换比价

很难满足，经常感到不便

说不清

Q15:您对本地生活APP在保护用户【个人隐私和数据安全】方面的信任度有多高？（1分表示完全不信任，5分表示完全信任）

分数

标签

Q16:请分享一个您在使用本地生活APP过程中，最满意或最不满意的一次具体经历（可选填）。

填空1

Q17:您的年龄属于以下哪个区间？

18岁及以下

19-25岁

26-35岁

36-45岁

46-55岁

56岁及以上

Q18:您目前所在的城市级别是？

一线城市（如北京、上海、广州、深圳）

新一线/二线城市

三线及以下城市

海外地区

2026年互联网本地生活类APP整体使用满意度调研

介绍

本模板旨在提供对互联网本地生活类APP用户满意度的全面调研方案。帮助您评估使用频率、分析核心痛点、收集改进建议，适合互联网产品经理和市场研究人员深入了解用户需求，优化服务体验。

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