不少企业在投放问卷时会发现，问卷调查的回收率其实不高，甚至还在持续下滑。而这背后所关系的问题，可能是用户调查疲劳问题。那么，你知道什么是用户调查疲劳吗？如何避免用户陷入调查疲劳？一起来看看本文的解读。
首先，先从用户视角看看，为什么这个话题值得被讨论呢？
回想一下我们日常生活中的各种消费活动，如出行、餐饮、酒店和休闲娱乐，我们经常会遇到各种用户体验调查问卷。
这些问卷既有简短的小型问卷，也有冗长的大型问卷。
最初，你可能会对填写这些问卷感兴趣，但随着时间的推移，你一定会对这些不断出现的调查问卷失去兴趣！！！
Customer Thermometer 的调查分析显示，只有 9% 的参与者花时间完成长问卷。此外，1000 名参与者中有 67% 由于疲劳而放弃了正在进行的调查。
现在，面对这些调查问卷，你会是什么态度和感受呢？
再回到企业视角。
在学术的研究当中，问卷回收后，首先就需要剔除无效问卷，判断其可信性。在剔除无效问卷的同时，还需要保持一个较高的问卷回收率。
一般来说，回收率如果仅有 30% 左右，资料只能作参考；50% 以上，可以采纳建议；当回收率达到 70~75% 以上时，方可作为研究结论的依据。因此，问卷的回收率一般不应少于 70%。
在实际的企业问卷投放中，能有个 3%～8%已经是非常不错的问卷回收表现了，而且问卷调查的回收率还在不断下滑。所以，企业级调查疲劳是一个普遍而严峻的问题，这就是我们讨论这个话题背后的现实意义。
那我们就开始吧～
用户调查疲劳（Survey Fatigue）是一种在频繁接触调查后产生的不愉快感觉，类似于吃太多糖果、冰淇淋或热狗之后的过量感觉。这种疲劳的特点是潜在的调查参与者对参与或完成调查缺乏兴趣。它基本上是对无聊、复杂、冗长、反复等在线调查的负面回应。
用户调查疲劳与躯体疲劳和脑力疲劳有所不同，它属于是一种心理层面的疲劳，主要由信息过载所引起。
表征方式为当用户不断接收相同类型、繁复的调查时，会引起个体的压力、焦虑、无力感和精神疲倦，使人感到被信息所淹没，对接收的信息产生不确定感。
因为重复的内容缺乏新鲜感，而且会感觉侵扰和浪费时间，他们会开始忽略这些调查，甚至感到恼火。
面对用户调查疲劳会直接导致调查问卷回应率断崖式下降，这对企业来说是一个非常严重的问题，它会在不同程度上直接&间接影响公司对市场反应和客户需求的理解。
S-S-O（压力源-压力状态-结果）理论源于员工压力研究，当然同样也可以使用S-S-O 理论来解释用户调查疲劳。
以下是根据 S-S-O 理论框架分析导致用户调查疲劳的方法：
压力源（Stressor）：在用户调查疲劳的情境中，压力源可以被视为频繁的调查请求、长篇幅的问卷或重复性等问题。
这些因素构成了参与者在接受调查时所面临的压力源，它们会因为选择受众错误、使用了冗长的调查问卷、频繁的发送调查请求、调查的界面和结构设计不佳、重复的问题（无效参与感）等原因而对参与者产生负面影响。
压力状态（Strain）：当参与者面对压力源（如过度的调查请求、模糊的调查指引、不恰当的调查时间安排、缺乏互动性和参与感、缺乏对受众的兴趣及响应理解）时，他们会体验到压力状态，具体表现为打扰、不耐烦、无聊或者厌倦等心理状态。
这种压力状态是参与者对调查过程中的负面体验的直接反应，反映了参与者心理和情感上的紧张或负担。
结果（Outcome）：长期处于压力状态可能导致负面的结果。在用户调查疲劳的场景中，这些结果可能包括对调查的低参与度、忽视调查请求、提供不准确或不真诚的反馈，甚至完全拒绝回答。
这些结果不仅影响数据收集的质量和可靠性，也会对企业或研究者产生负面影响，如降低调查的有效性和减少有价值的消费者洞察。
用户调查疲劳可以根据其出现的阶段和特点，我总结了避免用户调查疲劳的主要4 种维度：
1）调查的频率（Frequency）：调查频率高可能会导致参与者感到厌烦或不知所措，从而减少对调查的兴趣和动力。心理学中的曝光效应（Mere Exposure Effects）表明，过多曝光相同刺激会导致兴趣下降。
举一个生活中的例子，比如说之前恒源祥的广告，第一版的时候会把“羊羊羊”重复 9 次，引起了观众很大的反感，后来调整成重复 3 次。
此外，频繁的调查会给用户带来额外的认知负担，以及感知的重复性。高频率的调查请求甚至会被视为对个人时间和隐私的侵扰。
2）调查的内容（Content）：调查内容如果过于复杂或问题数量过多，会导致用户需要花费更多的精力和时间来理解和回答这些问题，他们会感到疲倦和困惑，这就会增加他们放弃填答的可能性。
这与“认知负荷理论”（Cognitive Load Theory）相呼应，该理论强调过多的信息处理需求会超出个体的认知处理能力。
另外，涉及个人隐私或敏感话题的问题可能会让用户感到不舒服或担忧，从而导致他们回避这些问题或整个调查。
3）调查的设计（Design）：调查的整体设计，包括用户界面、操作复杂性和视觉呈现，会影响用户的参与度。调查的视觉设计对于保持参与者的兴趣和注意力很重要，比如单调的颜色、过小的字体或拥挤的布局，这可能会导致视觉疲劳，降低参与者的参与度。
还有，复杂的操作步骤、缺乏及时的反馈或交互性元素、缺乏适应个别用户的能力（用户特定情况或背景），都会导致增加参与者的心理负担。
4）调查的相关性（Relevance）：对用户调查疲劳的主要影响体现在调查内容与用户的兴趣、经历或需求之间的关联度。当调查内容与用户的实际经历或兴趣不相关时，可能会引起参与者的不感兴趣或不相关感，从而产生疲劳。
没错，个体其实更愿意参与与自己兴趣和经历相关的调查活动。比如，用户刚从某在线商店购买了电子产品，随后 30 分钟后收到了一个关于购买体验的调查。因为这个调查直接关联到最近购物体验，用户会觉得与个人相关，相对来说更加愿意参与填答。
相反，如果用户此时收到一个关于婴儿用品的调查，而他并没有孩子，这个调查就显得并不相关，用户会感到疲劳，不愿意参与。
衡量用户调查疲劳通常涉及评估受访者参与调查的行为和态度。以下是我总结的一些关键指标和方法：
1）调查响应率（Response Rate）：这是衡量用户参与度的直接指标。低响应率可能表明用户对调查不感兴趣或感到疲劳，从而不愿意参与。
数据说明：参与调查的人数占收到调查邀请总人数的比例。
分析示例：如果 1000 人收到调查邀请，250 人响应，响应率为 25%。
基准判断：text-em-all 2023 年发布的统计数据，电子邮件调查的平均响应率通常低于 10%，如果响应率高于这个范围，可以认为是较好的。
短信在国内是比邮件要好的方式，目前基本短信的平均响应率在 45% 左右是属于比较好的。不过营销短信也越来越泛滥，我的观察在 15%算是比较不错的数据表现了。（Via. text-em-all）
2）调查完成率（Completion Rate）：高完成率表明用户愿意投入时间和精力完成调查。相反，低完成率可能意味着调查太长、太复杂或内容不吸引人，导致用户中途放弃。
数据说明：也叫回收率，完成整个调查的人数占开始调查人数的比例。
分析示例：如果 250 人开始调查，150 人完成，完成率为 60%。
基准判断：美国社会学者巴比提出过一个简单的等级规则：“要进行分析和报告撰写，问卷回收率至少要有 50% 才是足够的，要至少达到 60% 的回收率才算是好的；而达到 70% 就非常好。”但他同时也明确指出：“要记住，以上数据都只是概略指标，并没有统计上的基础”。
一般默认的标准，优质的调查完成率超过 80% + 有效率超过66.7%，通常被认为是优秀的。（Via. 中科易研）
3）用户反馈负面率（Negative Feedback Rate）：这反映了用户对调查体验的直接感受。较高的负面反馈率表明用户可能因为调查引起的疲劳或不满而给出负面反馈。
数据说明：在所有收集到的用户反馈中，负面反馈所占的比例。
分析示例：如果收到的 100 条反馈中有 30 条是负面的，那么负面反馈率为 30%。
基准判断：一般没有固定的“好坏”基准，但如果负面反馈超过 20%，则需要关注调查的某些方面。
4）用户行为异常率（User Behavior Anomaly Rate）：异常行为（如快速点击、随机答案）可能是用户试图尽快完成调查的迹象，这表明调查可能引起疲劳。
数据说明：在调查中表现出非典型行为（如快速点击、随机答案）的用户所占比例。
分析示例：如果在 250 个响应中，有 50 个显示了快速点击，那么用户行为异常率为 20%。
基准判断：理想情况下，这个比率应该尽可能低，低于 10% 通常是可接受的。
5）调查时长和放弃点分析（Survey Duration and Dropout Analysis）：较长的调查时长和特定问题的高放弃率表明这些因素可能是导致用户疲劳的原因。
数据说明：调查的平均完成时间和用户最常放弃的调查部分。
分析示例：如果平均完成时间为 15 分钟，且大多数用户在第 5 题放弃，这表明第 5 题可能是关键问题。
基准判断：理想的调查时长应在 5～10 分钟之内，超过这个时间范围可能增加用户放弃的风险（小型调查不在此列）。
6）调查频率和时机评估（Survey Frequency and Timing Assessment）：频繁的调查或在不合适的时间进行调查可能增加用户的疲劳感。调查频率和时机的优化可以帮助减轻这种疲劳。
数据说明：在一定时期内进行调查的次数和调查发送的具体时间点。
分析示例：如果每月发送两次调查，主要在周末，可能需要调整频率和时机。
基准判断：需要区别于小型、中型和大型的调查，一般建议中型调查可每季度进行一次调查；大型调查每年度进行一次；小型调查可依据用户的使用频度伴随开展（原则上不限次数），工具效率类型的产品可控制每月 1～2 次为佳。
在探讨如何避免用户调查疲劳的过程中，我们已经涉及了多个关键领域，包括调查的设计、频率、内容的相关性以及用户参与的动机。
然而，关于用户调查疲劳的话题，仍然有许多值得深入研究的内容。
首先，用户调查疲劳的短期和长期影响是一个值得探讨的区域。短期疲劳可能源于单一调查的设计问题或频率，而长期疲劳可能是由连续多次参与调查积累而成。理解这两种疲劳的产生机制和识别模式对于设计更有效的调查策略至关重要。
此外，探讨具体的典型案例，如企业在特定情境下如何成功地管理并减轻用户调查疲劳，将提供有价值的实际见解。这些案例可以帮助我们更好地理解理论和实践之间的差异，并在不同的环境中应用最佳实践。
进一步地，探讨用户疲劳强度、疲劳敏感度、周期内循环次数以及疲劳容忍度这四个概念，并尝试使用数学方式表达它们，将有助于量化疲劳的影响。
这种量化方法可能包括考虑不同人群的反应差异、调查的心理影响以及长期参与的动态变化。通过这种方法，我们可以更准确地识别哪些因素最影响用户疲劳，并探索如何通过调整这些因素来优化调查过程。
最终，我们的目标是找到一种平衡，即在收集必要的市场和客户见解的同时，最大限度地减少用户疲劳的负面影响。通过不断探索和应用新的见解和策略，我们可以提高调查的有效性，并维护与用户的积极关系。
以上。
专栏作家
龙国富，公众号：龙国富，人人都是产品经理专栏作家，CxHub主理人。致力于终身学习和自我提升，分享用户研究、客户体验、服务科学等领域资讯，观点和个人见解。
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