引子

為了能夠更快速地收集用戶對淘寶服務、工具等產品的反饋意見，及時了解用戶的需求，今年初，我們陸續(xù)在淘寶重要產品頁面掛出了各自的用戶反饋問卷，希望能夠廣泛傾聽用戶心聲，實時做出改進，不斷提升各產品的使用體驗。其實這種方法，已經普遍應用于各類網站。

經過不斷摸索，反饋問卷的樣式已經基本定型，主要有以下幾個部分組成：

1）目前使用某產品過程中遇到的障礙——一般是半開放的選擇題，能夠快速掌握用戶的使用痛點；

2）對該產品的意見和建議——更細致地了解用戶的需求；

3）使用該產品的頻率或次數，或該產品對經營店鋪的重要程度等——根據不同產品特性選擇適當題目，用于區(qū)分輕中重度用戶，便于對問題進行分類，確定優(yōu)先級；

4）對該產品的分項滿意度，包括視覺和排版布局、操作流程、文案引導等；

5）使用該產品過程中的總體滿意度。

由于賣家業(yè)務線服務/工具的特性和用途存在差異，使得各產品反饋入口的樣式有所不同。樣式不同，會不會對填答的效果有所影響呢？現以六個賣家服務/工具為例，對影響用戶打開并完成反饋的因素進行量化分析。

確定影響因素

首先，選取的六個產品，涉及到賣家經營店鋪的不同層面，都是比較重要的服務/工具，反饋入口的樣式如下：

可見，這些產品反饋入口的位置、文案、外觀等方面不盡相同，導致用戶看到反饋入口的概率、理解反饋入口作用的概率都會不同，從而使得各產品最終完成問卷的概率同樣有差異?？梢詮娜缦聢D例看出差異（數據已經去重）：

打開率（日）=打開人數（日）÷該產品UV（日），打開率在一定程度上能夠反映反饋入口位置、外觀、文案引導等因素的明顯性，賣家容易看到容易點擊。

有效率（日）=完成人數（日）÷打開人數（日），有效率在一定程度上能夠反映了反饋入口文案引導的明確性，賣家知道來到這里就是針對這個產品提意見，而非其他內容或其他產品意見的收集。

促銷管理的三個工具（滿就送、限時打折、搭配套餐）雖然用戶群體不盡相同，使用頻率也不同，但它們的反饋入口都處于設置流程的終點，且文案明確，日均打開率、有效率都普遍較高；

軟件訂購反饋入口采用了左側浮動條的方式，但只存在于軟件訂購的首頁，點擊了某個應用，浮動條就消失了；且文案也不太明確，所以打開率不高，有效率較低；

旺鋪的反饋入口很有設計感，做成banner與頁面融為一體，但處于操作流程之前，文案引導同樣不直觀，導致打開率和有效率都不高；

站內信的反饋入口位于頁面中上方，處在操作流程之中，點擊了下方的某個應用，入口還在，但點擊了具體的信件，入口就沒了；文案引導雖然明確，但與其他文字信息混排在一起，使得打開率不高，有效率稍高。

完成比例（日）=完成人數（日）÷該產品UV（日），綜合了前兩個指標，考察了最終的有效填答。

綜上所訴，反饋入口的位置明顯程度、文案明確程度對有效完成反饋問卷起到較大影響作用。促銷管理的三個工具呈現的結果，很明顯地說明了這個問題。

另外，隨著反饋入口掛出時間的自然增長，衡量效果的三個指標都存在明顯差異，掛出時間也是一個影響因素。再根據經驗判斷，各群體用戶對產品的滿意度也會對反饋的意愿有所影響。

影響因素的操作化

根據上節(jié)分析，反饋入口的位置明顯程度和文案明確程度可以細分出五個小指標：在頁面處于什么位置、處于操作流程的哪個階段、外觀是否經過設計、文案是否直白、文案排版是否獨立。六個產品在五個小指標的情況如下：

為了把這些變量操作化，需要對各指標的不同情況賦值，如處于操作流程結束后為3，操作中為2，操作前為1。

加上掛出時間、產品的分項滿意度（排版布局合理、操作便捷、文案表述清晰）、總體滿意度等，一共10個影響因素。

先用這10個影響因素對樣本做聚類分析，兩步聚類的結果顯示分成三群的統(tǒng)計效果很好。從各群與六個產品的交叉表來看，促銷管理的三個工具、軟件訂購和旺鋪、站內信各為一群，且擬合效果達到100%，也與實際情況相當。表明10個影響因素比較適合用于評估產品。也可判斷，五個與位置和文案相關的小指標賦值比較合理。

相關分析

將打開率、有效率、完成比例與10個影響因素做相關分析，結果如下：

與打開率相關性最高的影響因素是操作流程，正相關；其次是產品排版布局的滿意度，負相關；內容獨立，正相關。即越處于操作流程結束后、對產品排版布局的合理性越不滿意、入口文案的排版越獨立，反饋問卷的打開率越高。

與有效率相關性最高的影響因素也是操作流程，正相關；其次是文案直白，正相關。

與完成比例相關性最高的影響因素也是操作流程，正相關；其次是產品排版布局的滿意度，負相關；產品操作便捷的滿意度，負相關；文案直白，正相關。

由此可見，反饋入口處于操作流程的哪個階段對三個指標的影響都很明顯，文案直白對最終的有效完成影響較大。

相關分析的局限在于相關系數是一對一的結果，沒有考察到多個影響因素共同作用下，不同因素的相對重要性如何。下半部分博文將作深入討論。

*本研究如果要做得更完善，至少需要做兩個補充：1、加入賣家的星級、銷售狀況、店鋪規(guī)模等背景信息，但為了其他類型網站也能夠借鑒本研究，暫時未引入這些淘寶特有的影響因素。2、同時也需要引入更多產品，本例只是用了6個產品，主要是作為研究思路的介紹和結論的探討。

相對重要性分析

完成比例是反饋收集中最重要的指標，我們先采用多元回歸的方法考察10個影響因素共同作用下，對完成比例差異的解釋，從而推測10個影響因素的相對重要性。

從本文上本部分中的相關分析中，可知10個影響因素之間普遍顯著相關，會導致回歸方程存在多重共線性，使得偏回歸系數可能不準確、難以評估影響因素之間的相對重要性。因此，先采用逐步回歸的方法，查看結果：

校正后的R平方（決定系數）為0.446，對于社會科學而言已經比較理想；剩余標準差為0.00053，已經非常小了；Durbin-Watson的值為0.638，與2有差距，殘差間的獨立性一般。綜合評估，回歸模型的擬合程度較好。

在這個多元回歸模型中，綜合考慮標準化回歸系數（Beta）和偏相關系數（Partial），相對而言，操作流程對完成比例的重要性最強，正向；其次是外觀設計（正）、操作便捷滿意度（負）、掛出天數（負）和頁面位置（負）。其中外觀設計的影響方向與相關分析中相反，主要是由于多個影響因素共同作用，存在共線性造成的。

另外，操作流程的容忍度（Tolerance）雖然大于0.1但不到0.2，多重共線性比較嚴重。

為了消除回歸模型中的多重共線性，先對10個影響因素做因子分析，再用因子進行回歸。

提取影響因素公因子

利用方差最大正交旋轉（Varimax），最終萃取出五個公因子，依次為入口模糊、分項滿意度、內容獨立、掛出天數、總體滿意度等，累積方差貢獻率為92.854%（詳見下表），解釋效果很強。

其中文案不直白、處于操作流程之前，用于解釋因子“入口模糊”容易理解，但外觀經過設計解釋“入口模糊”，是例子中的旺鋪反饋入口經過設計后，banner與頁面融為一體，反而不容易聯(lián)想到反饋；位置靠上本來容易被發(fā)現，但此時還沒有作相應的操作，反饋的沖動較弱，能夠解釋“入口模糊”。

影響因素公因子的相對重要性

用五個公因子進行多元回歸，已經去除了自變量的多重共線性，結果如下：

校正后的R平方（決定系數）為0.431，剩余標準差為0.00054， Durbin-Watson的值為0.595，表明回歸模型的擬合程度較好。

相對而言，入口模糊的重要性最強，負向；其次是分項滿意度，負向；之后是掛出天數（負）、內容獨立（正）。且入口越清晰、分項滿意度越低、掛出天數越近、文案內容越獨立，完成比例越高。

對比五個因子對完成比例、打開率、有效率的影響，相對重要性排序存在差異。內容獨立、分項滿意度對打開率的相對重要性最強；入口模糊對有效率的相對重要性最強；而完成比例的影響因素相對重要性綜合了打開率、有效率的，這一點由三者的計算公式也可判斷，完成比例=打開率*有效率。

來源：http://ued.taobao.com/blog/2010/10/23/feedback_effect_factor_part2/