2026年互联网本地生活类APP外卖评价参考价值满意度调查

您好!我们正在进行一项关于互联网本地生活类APP中外卖评价参考价值的调查。本问卷旨在了解您在2026年使用此类APP时,对平台上的用户评价(如评分、文字、图片等)的信任度与依赖程度。您的反馈对我们至关重要,将帮助平台优化评价体系,为您提供更有价值的消费参考。问卷匿名填写,预计耗时5-8分钟,感谢您的参与!

Q1:请问您在过去半年内,平均每月使用外卖APP点餐的频率大约是?

1-3次
4-7次
8-12次
13次或以上
几乎不使用

Q2:您最常使用哪个(或哪几个)APP点外卖?(请选择最常用的一个)

美团外卖
饿了么
大众点评(外卖功能)
其他本地生活APP(如抖音、快手等)
其他

Q3:总体而言,您认为当前外卖APP上的用户评价(包括评分、文字、图片等)对您选择餐厅/餐品的参考价值有多大?

分数
标签

Q4:在浏览外卖评价时,您最关注以下哪些内容?(可多选)

总体评分(如4.5星)
评分分布(各星级占比)
最新的文字评价
带图片/视频的评价
关于“口味”的评价
关于“配送速度”的评价
关于“包装”的评价
商家对差评的回复
其他

Q5:您认为当前外卖评价中,哪一类信息最容易失真或不可信?

商家刷的好评
恶意竞争对手的差评
用户因配送问题而给餐品本身的差评
过于简单或无意义的评价(如“好吃”)
评价与图片/实物严重不符
都较为可信

Q6:当您看到一家餐厅评分很高(如4.8星),但近期有几条详细的差评时,您通常会?

相信总体评分,忽略个别差评
仔细阅读差评内容,判断是否会影响我的决策
倾向于相信差评,选择评分更稳定的餐厅
直接跳过,选择其他餐厅

Q7:您认为“带图评价”比“纯文字评价”的参考价值高多少?

高很多,图片更真实
高一些,但也要看图片质量
差不多,关键看评价内容
不一定,图片也可能造假或与实物不符

Q8:您对外卖APP现有的评价筛选、排序功能(如按时间、按图片、按好评/差评)的满意度如何?

分数
标签

Q9:您希望平台增加或强化哪些评价相关的功能来提升参考价值?(可多选)

“视频评价”功能
更严格的刷单刷好评识别与过滤
“匿名评价”保护(针对敏感差评)
AI总结评价要点(如自动归纳口味、包装优缺点)
“追评”功能(如用餐半小时/几小时后再评价)
“评价真实性”标签(如平台验证过的消费后评价)
与其他平台(如地图、社交软件)的评价打通
其他

Q10:您是否曾经因为相信了评价而点餐,但实际体验与评价描述严重不符?

经常发生
偶尔发生
很少发生
从未发生

Q11:当遇到上述“评价与实际不符”的情况时,您最可能采取的行动是?

在该商家页面写下真实的差评
联系平台客服投诉
自认倒霉,下次不再光顾该商家
在社交媒体上吐槽
要求退款或赔偿

Q12:基于您目前的体验,您有多大意愿向朋友或家人推荐,将外卖APP的评价作为重要的点餐决策参考?(0-10分,0分=完全不愿意,10分=非常愿意)

选项1

Q13:您认为商家回复用户评价这一功能,对提升评价体系的参考价值有帮助吗?

很有帮助,能看到商家的态度和解决方案
有一定帮助,但很多回复是模板化的
帮助不大,回复可能只是为了公关
完全没有帮助

Q14:除了用户评价,您还会依赖哪些信息来做外卖点餐决策?(可多选)

朋友或家人的推荐
社交媒体(如小红书、抖音)上的探店视频/笔记
美食博主的推荐
餐厅的品牌知名度/连锁与否
平台的算法推荐(如“猜你喜欢”)
优惠力度/价格
其他

Q15:展望未来,您认为到2026年,以下哪种技术最有可能显著提升外卖评价的参考价值?

AI虚假评价识别技术
区块链不可篡改的评价存证
AR/VR技术实现“云品尝”或环境预览
大数据交叉验证(整合多平台数据)
以上都不太可能

Q16:您的性别是?

不愿透露

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

Q19:您的职业是?

在校学生
企业职员/上班族
自由职业者/个体户
专业人士(如教师、医生、律师等)
管理人员/企业家
退休人员
其他

Q20:对于提升2026年外卖APP用户评价的参考价值和可信度,您还有哪些具体的建议或期望?

填空1
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2026年互联网本地生活类APP外卖评价参考价值满意度调查
介绍
本模板旨在评估外卖平台用户评价的参考价值与可信度。帮助您了解用户信任度、识别评价失真原因、收集功能优化需求,适合互联网平台和餐饮企业优化评价体系,提升消费决策质量。
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