2026年零售行业社群电商商品推荐准确性满意度调研

您好！我们正在进行一项关于社群电商商品推荐准确性的调研，旨在了解您的购物体验与偏好，以优化未来的推荐服务。本问卷匿名填写，所有数据仅用于统计分析，感谢您的宝贵时间！

Q1:您主要通过以下哪种社群电商平台进行购物？

微信群/小程序

抖音/快手小店

小红书

微博小店

其他

Q2:您使用社群电商购物的频率是？

每天多次

每天一次

每周几次

每月几次

很少使用

Q3:您通常通过何种方式接触到社群电商的商品推荐？

群主/主播推荐

朋友分享

平台算法推送

主动搜索

Q4:总体而言，您对当前社群电商平台商品推荐内容的满意度如何？（1-5分，1分为非常不满意，5分为非常满意）

分数

标签

Q5:您认为平台推荐的商品与您个人兴趣的匹配度如何？

非常匹配，总能发现想要的

比较匹配，偶尔有惊喜

一般，时好时坏

不太匹配，经常不相关

完全不匹配

Q6:您认为哪些因素最能影响推荐商品的准确性？（可多选）

您过去的浏览和购买记录

您在群内的互动行为（如点赞、评论）

您填写的个人资料或兴趣标签

推荐算法的先进程度

群主/主播的个人选品能力

朋友或熟人的购买动态

Q7:当您看到不感兴趣的商品推荐时，您通常会怎么做？

直接忽略

点击“不感兴趣”或类似反馈

向群主或平台反馈

调整自己的兴趣标签

减少使用该平台

Q8:您认为推荐的商品在价格方面是否符合您的预期？（1-5分，1分为完全不符合，5分为非常符合）

分数

标签

Q9:您认为推荐的商品在品质/品牌方面是否符合您的预期？（1-5分，1分为完全不符合，5分为非常符合）

分数

标签

Q10:基于精准推荐，您产生冲动消费的频率是？

非常频繁

比较频繁

偶尔

很少

从未

Q11:从0到10分，您有多大可能向朋友推荐您常用的社群电商平台？（0分为完全不可能，10分为极有可能）

选项1

Q12:您希望未来的商品推荐在哪些方面进行改进？（可多选）

更精准的兴趣匹配

更多样化的商品发现

更透明的推荐理由说明

更强的季节性/时效性推荐

更好的新品/小众品牌推荐

结合线下门店库存的推荐

Q13:您是否愿意为了获得更精准的推荐而分享更多个人数据（如更详细的兴趣、购物计划等）？

非常愿意

比较愿意

一般，看情况

不太愿意

非常不愿意

Q14:请描述一次令您印象深刻的、精准或极不精准的商品推荐经历。

填空1

Q15:展望2026年，您对社群电商的智能推荐技术有何期待？

实现跨平台兴趣统一识别

更懂我的潜在需求，而不仅是历史行为

推荐过程可交互、可训练

虚拟试穿/试用与推荐结合

没有特别期待，维持现状即可

Q16:您的年龄段是？

18岁以下

18-25岁

26-35岁

36-45岁

46-55岁

56岁及以上

Q17:您常用的购物设备是？

智能手机

平板电脑

台式电脑/笔记本电脑

智能电视/其他

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