在竞争激烈的餐饮市场，翻台率达到8次的汉堡店堪称行业标杆。相比头部汉堡店麦某劳、某莱士的日翻台7次（根据相关研报分析），它作对了哪些？如何精准把握消费者需求，持续优化经营策略？《问卷数据分析思路与方法》第12章给出了系统解决方案。本调查分析方法基于专业市场调研框架，结合汉堡店实际运营场景，为您呈现一份科学、实用的调研问卷设计方案如何设计！

01

整体设计思路（四阶递进模型）

本次问卷调查旨在了解商业区汉堡店目标消费者的需求、偏好、满意度以及消费行为，以便为汉堡店提供改进建议，优化产品和服务，提高顾客满意度和忠诚度。设计思路主要围绕以下几个方面展开：
（1）确认消费场景：如目标人群、客单价等，用来明确问卷调查的目标人群，主要是商业区的上班族、学生及游客。
（2）详细设计步骤：结合市场调研的常用方法（如文本分析、KANO模型、IPA模型等），设计多维度、多类型的问题，包括选择题、量表题和开放题。
（3）数据收集与分析方法：通过线上线下相结合的方式收集问卷数据，利用统计软件（如SPSSAU）进行数据分析，识别关键问题和改进方向。
（4）结果应用：根据数据分析结果，提出针对性的改进建议，优化汉堡店的产品、服务、价格和环境等方面。

02

详细设计步骤（附问卷框架）

STEP 1 明确商业区场景特征

特征
设计影响
题目示例
午间高峰
需测等餐时间敏感度
Q8：可接受的等餐时长 □<5min □5-10min □>10min |
白领占比高
加入健康指标
Q15：是否关注热量标注 [是/否]
外卖需求大
单独设置配送模块
Q21：配送包装完好度评分（1-5分）

STEP 2 构建问卷骨架

完整框架如下（总题量11-22题，完成时间≤8分钟）
汉堡店市场调研问卷
模块1 筛选题（2-3题）
Q1 最近1月是否在商业区消费过汉堡？ [是→继续 / 否→终止]
Q2 消费频率：□1次/周 □2-3次/周 □4次以上
模块2 背景信息（2-3题）
Q3 职业 □白领 □学生 □自由职业 □其他
Q4 午餐平均预算 □30元以下 □30-50元 □50元以上
模块3 消费行为（2-5题）
Q7 选择因素：□速度 □价格 □口味 □健康指数（多选题）
Q9 外卖 vs 堂食比例：% vs %
模块4 IPA满意度矩阵（3-6题）
采用双向量表（分数越多越好）
指标
重要性评分（1-5分）
满意度评分（1-5分）
肉饼新鲜度
○○○○○
○○○○○
出餐速度
○○○○○
○○○○○
店员服务态度
○○○○○
○○○○○
模块5 KANO需求分析（2-3题）
每题含正反向双问
正向问：汉堡含有机蔬菜，您感受如何，勾选下面选项？

A喜欢 B理应如此 C无所谓 D能忍受 E不喜欢
反向问：汉堡不含有机蔬菜，您感受如何，勾选下面选项？
A喜欢 B理应如此 C无所谓 D能忍受 E不喜欢
模块6 开放题（1题）
Q22：请简要描述您心中完美的商业区汉堡：__

STEP 3 关键模块设计解析

1．IPA满意度矩阵模型
设计方法如下

2．应用KANO模型
通过正反题交叉分析功能属性：
属性类型
策略
案例功能
备注说明
魅力属性
创造惊喜点
定制酱料小料台

期望属性
持续优化
手机点餐流畅度

必备属性
必须保障
食品温度达标

03

数据收集与分析方法

数据收集的调研流程如下。

采用的分析工具如下。
数据类型
分析方法
工具
输出决策
量表数据
信效度检验
Cronbach’s
|删除Q10（α<0.7）
开放文本
LDA主题分析
SPSSAU
发现“等餐焦虑”高频词
消费行为
交叉分析
卡方检验
白领群体价格敏感度低

04

商业区问卷特别设计

在设计过程中，如果是网页表格，还可以采用动态题目形式，从而避免信息冗余出现，如当用户选择某一个选项时，再弹出与该选项密切相关的新题目或选项。
如在Q4中如果用户选择“预算>50元”，可以显示显示附加题：“您是否愿意为有机食材支付20%溢价？ [是/否]”
除此外，还可以采用时空锚点设计方式，进一步提升准确性，如让填表的用户“回忆最近一次工作日午餐：
消费金额：元
等餐时长：分钟”
从而进一步优化餐厅的相关设计。

05

良好的问卷实效保障机制

虽然采用调查问卷形式是个好事儿，但能不能设计好针对目标客户提好每一个合适的问题，需要公司提前设计，有些甚至需要在大规模调查前，先进行测试设计的问题是否合理。
（1）预测试：邀请10名目标顾客试填，调整歧义表述。
（2）给完成调查问卷的用户进行激励设计：
完成问卷送薯条券（转化率↑40%）；
留邮箱抽奖月度霸王餐。
（3）进行数据清洗，比如有些人为了快速完成回答，会全部选择第一个选项，这时就需要对数据进行清洗，可以设计相应的清洗规则，如：
量表题全选同一选项作废；
完成时间<120秒作废。
通过该设计，某连锁汉堡品牌在深圳CBD试点获得如下数据：
有效回收率82%（行业平均45%）；
精准定位出餐速度为改进区（重要性4.8分，满意度2.3分）；
发现“秘制辣酱”为魅力属性（Better系数0.53）。