2026年零售行业社群电商商品推荐准确性满意度调查

尊敬的社群成员，您好！感谢您参与本次关于商品推荐准确性的调研。本问卷旨在了解您对当前社群电商商品推荐服务的感受与期望，您的宝贵意见将帮助我们持续优化推荐算法，为您提供更精准、更贴心的购物体验。本次问卷为匿名调查，所有数据仅用于统计分析，请放心填写。预计耗时约5-8分钟。

Q1:您最常使用以下哪种类型的社群电商平台进行购物？

基于微信/QQ群的社群团购

基于抖音/快手等短视频平台的直播带货社群

基于小红书/得物等内容社区的种草社群

品牌官方自建的会员/粉丝社群

其他

Q2:您通过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

很少或偶尔

Q3:您主要通过何种方式接收社群内的商品推荐？

群主/主播/达人主动推送

平台基于我的浏览/购买历史自动推荐

看到其他社群成员的分享/晒单后购买

主动在社群内搜索特定商品

其他

Q4:总体而言，您对当前社群电商向您推荐商品的准确性满意度如何？(1分代表非常不满意，5分代表非常满意)

分数

标签

Q5:基于您近期的体验，您有多大可能向朋友或家人推荐您常用的这个社群电商平台？（0-10分，0分代表完全不可能，10分代表极有可能）

选项1

Q6:您认为当前商品推荐的准确性主要体现在哪个方面？

推荐的商品符合我明确的购物需求

推荐的商品符合我的潜在兴趣或偏好

推荐的商品性价比较高

推荐的商品是当下流行或热门款

感觉不明显，准确性一般

Q7:您认为哪些因素最可能影响推荐结果的准确性？（请选择所有您认为重要的选项）

我的历史购买记录

我的浏览、收藏、加购行为

我在社群内的互动行为（如点赞、评论、提问）

我的个人资料（如年龄、性别、地区）

相似偏好用户的购买行为

季节、节日、热点事件

商家/平台的促销策略

推荐算法本身的技术水平

Q8:当推荐的商品不符合您的预期时，您通常会怎么做？

忽略该推荐

主动反馈“不感兴趣”或类似选项

调整自己的浏览或搜索行为以“教育”算法

向群主或客服反馈

不再关注该推荐渠道

Q9:您认为社群电商的推荐，相比传统电商平台（如淘宝、京东）的推荐，在“理解您的独特偏好”方面做得如何？(1分差很多，5分好很多)

分数

标签

Q10:您是否愿意为了获得更精准的推荐，向平台提供更多个人偏好信息（如风格喜好、预算范围、使用场景等）？

非常愿意，只要有助于精准推荐

比较愿意，但担心隐私问题

一般，看提供信息的必要性和安全性

不太愿意，更看重隐私保护

完全不愿意

Q11:您希望未来的商品推荐在哪些形式上有所创新？（可多选）

更智能的“场景化”推荐（如根据天气、场合推荐）

结合AR/VR技术的虚拟试穿试用推荐

基于社群内“好友”或“信任达人”链式关系的推荐

短视频或直播形式的动态内容推荐

允许用户自定义推荐规则或偏好权重

其他

Q12:您认为到2026年，AI驱动的商品推荐准确性会有多大程度的提升？

革命性提升，几乎能完全理解我的需求

显著提升，大部分推荐会让我满意

有一定提升，但仍有明显改进空间

提升有限，技术遇到瓶颈

难以预测

Q13:您对当前社群电商在保护您购物数据隐私方面的信任度如何？(1分完全不信任，5分完全信任)

分数

标签

Q14:如果推荐准确性持续提升，会对您的购物行为产生什么影响？

显著增加在社群电商的购物频率和金额

会更多地将社群电商作为购物主渠道

影响有限，我仍会多渠道比价和决策

可能会因为推荐过于“贴心”而感到被窥探，减少使用

说不清

Q15:对于提升社群电商商品推荐准确性，您还有哪些具体的建议或期望？

填空1

Q16:您的年龄段是？

18岁以下

18-25岁

26-35岁

36-45岁

46岁及以上

Q17:您通常通过社群电商购买哪类商品最多？

食品生鲜

服饰鞋包

美妆个护

家居日用

数码家电

其他

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