零售NPS调研中甄别题设置技巧与效果分析调研问卷

您好！欢迎参与本次关于零售NPS调研中甄别题设置技巧与效果分析的调研，您的真实反馈将帮助我们优化NPS调研设计，提升数据质量与调研效率。本问卷采用匿名形式，预计占用您5-8分钟，感谢您的支持！

Q1:您所在的企业/机构所属零售细分领域是？

综合商超/便利店

品牌连锁专卖（服饰/美妆/数码等）

电商零售平台

生鲜零售

其他零售领域

Q2:您在零售相关工作中是否参与过用户调研设计或执行工作？

是，主要负责调研全流程设计

是，参与过部分调研环节（如题目设计/数据回收）

否，仅接触过调研结果应用

否，未参与过相关工作

Q3:您是否了解或使用过NPS（净推荐值）作为用户忠诚度衡量指标？

非常了解，多次主导设计相关调研

比较了解，参与过相关调研执行

听说过，但未实际应用过

完全不了解

Q4:您认为在零售场景的用户调研中，甄别题的核心作用是什么？

筛选符合调研目标的精准受访用户

过滤无效/恶意填写的问卷

提前划分用户群体便于后续分层分析

降低调研成本，提升数据有效性

Q5:您在设计零售类调研甄别题时，通常会优先设置哪些维度的筛选条件？

用户近期消费频次/消费金额

用户所属会员等级/用户生命周期阶段

用户对品牌/品类的认知程度

用户是否有同类产品/品牌消费经历

用户基本人口属性（年龄/地域/职业等）

Q6:请您评价：在零售NPS调研中，设置合理的甄别题对最终NPS得分准确性的影响程度（1分=几乎无影响，5分=决定性影响）

分数

标签

Q7:您在过往开展零售NPS调研时，甄别题通常设置在问卷的哪个位置？

问卷最开头，填写正式问题前完成筛选

问卷开头部分，1-2道暖场题之后

问卷核心问题（如NPS打分题）之前

问卷末尾，用于数据清洗时剔除无效样本

Q8:您认为甄别题的题量设置为多少时，既不会引起用户反感，又能达到筛选效果？

1-2道，极简筛选

3-5道，覆盖核心筛选维度

6-8道，多维度精准筛选

9道及以上，严格筛选目标用户

Q9:以下哪些甄别题设计问题，您认为会直接影响零售NPS调研的最终数据质量？

甄别条件设置过宽，纳入大量非目标用户

甄别条件设置过严，导致有效样本量不足

甄别题带有引导性，诱导用户选择符合筛选要求的选项

甄别题表述模糊，用户理解偏差导致错筛

甄别题之间逻辑矛盾，出现筛选漏洞

Q10:您是否遇到过因甄别题设置不当，导致最终NPS得分出现明显偏差的情况？

经常遇到，偏差幅度超过10分

偶尔遇到，偏差幅度在3-10分之间

很少遇到，偏差幅度在3分以内

从未遇到过

Q11:请您评价：使用逻辑跳转功能配合甄别题，对提升零售NPS调研用户填写体验的作用（1分=作用极小，5分=作用极大）

分数

标签

Q12:您认为针对零售场景的NPS调研，以下哪些甄别题设计技巧实用性最高？

设置“注意力检测题”过滤随意填写的用户

结合用户消费行为数据设置前置筛选条件

避免在甄别题中暴露调研核心目的，减少用户刻意迎合

对不同渠道来源的用户设置差异化甄别规则

控制甄别题阅读难度，避免专业术语造成理解障碍

Q13:您通常会通过什么方式验证甄别题的筛选效果？

对比设置甄别题前后的NPS得分稳定性

统计甄别环节的用户流失率

抽样回访被筛除/被保留的用户，验证筛选准确性

交叉分析甄别题答案与后续核心问题答案的逻辑一致性

Q14:结合您的实际使用体验，您向同行推荐“在零售用户忠诚度调研中使用科学设计的甄别题提升NPS数据质量”这一做法的可能性有多大？（0分=完全不可能，10分=非常愿意）

选项1

Q15:您认为当前行业内零售NPS调研的甄别题设计整体成熟度如何？（1分=非常不成熟，5分=非常成熟）

分数

标签

Q16:您认为未来零售场景下的甄别题设计会有哪些发展趋势？

结合用户行为大数据实现无感化筛选，减少用户填写负担

AI动态调整甄别题，根据用户实时回答调整筛选逻辑

更注重隐私合规，避免收集过度的用户个人信息

甄别题与后续问题的融合度更高，减少用户的“被测试感”

跨平台用户标签打通，实现更精准的用户甄别

Q17:您所在企业每年开展零售相关NPS调研的频次大概是？

每季度1次及以上

每半年1次

每年1次

不定期开展，无固定频率

从未开展过

Q18:关于零售NPS调研中甄别题的设置技巧或效果优化，您还有哪些实操经验或建议？欢迎分享。

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零售NPS调研中甄别题设置技巧与效果分析调研问卷

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