前一阵公司市场部对用户进行了一次深度调研，投放了两千多份问卷，产出了非常专业的调研报告，对指导产品工作很有帮助。多次后，今天就以此为例，对如何撰写一份调研报告做下梳理，希望帮助产品经理们对用户研究方法进一步加深印象。
从大框架上讲，一份完整的调查报告，可以包含5个方面内容，分别是：调研说明、人口属性、访问行为、态度分析、日常偏好、调研总结。下面分别展开说明。
为什么要进行这次调研？可以是为了确认产品功能是否好用，可以是了解用户喜好，可以是为了推广新产品。以这次调研为例，目的是通过用户调研，了解用户，根据他们的目的、行为和态度差异，将他们区分不同类型，然后从每种类型中抽取出典型特征，赋予人群画像，最终挖掘出不同人群对产品的偏好和潜在需求，以及对品牌的认知程度，从而指导市场推广和产品设计。
就是都针对哪些人进行调研/。实际执行中，我们分别选取了网站和App两个平台的使用者，了访问者的访问时间范围（按月），要求非首次访问，还要注意过滤掉公司内部访问者。
就是要调研哪些层面的内容，用什么形式进行调研。例如这次我们重点是针对用户在PC、App两个平台的使用场景、使用态度、使用习惯、兴趣爱好、社会属性等维度设计调卷，并进行全站发放。
划分用户范围：比如本次调研目标需要区分核心用户、普通用户，那么定义核心用户为在年月，在App端浏览过40篇以上文章，或在PC端浏览过20篇以上文字的用户，其他人则为普通用户。
收集样本数据：就是如何收集和筛选样本的。比如我们是先利用站内轮播、EDM、短信等方式发放线%填写问卷的人群，对应到实际用户ID上，作为调研样本。
聚类分析：就是如何把样本数据按不同维度归类，划分目标人群。比如按年龄、行业、职位、收入等维度的典型特征，可以将36氪用户划分为互联网从业者、学生、投资人。
丰富形象：就是对聚类后的用户，赋予姓名、基本信息、个人爱好、使用场景等说明，让人物形象立体起来。最终的人群划分如下图所示。
最后再向报告阅读者解释下实际执行过程中，数据的收集情况。比如：投放周期多长，通过哪些渠道进行了投放，实际回收了多少份问卷，有多少，问卷中有多少有效问卷，哪些渠道投放效果更好，以便为今后调研做参考。
接下来的四个方面，都是针对具体的调查结果进行计算，得出的各题干选项分布占比。每个维度的分析，还要根据划分的典型人群，进一步拆分统计。
对于人口属性，可按性别、年龄、收入水平、教育程度、所在行业、公司规模、职位、性格、感情状况这几个维度进行展开分析。
通过人口属性的分析，可以大致画出用户群的人格体，一方面方便进一步了解核心用户群的个人形象，另一方面也可初步确认产品定位是否准确。
进行访问行为分析时，不仅要关注不同行为的用户占比，还要区分普通/核心用户的行为差别。访问行为可以包括如下维度：
为什么要用我们的产品？可以从浏览科技资讯、学习行业干货、查找项目、寻求报道、参加线下活动、拓展人脉这几个维度来看占比。
为什么你会持续关注我们的产品？可以从内容对口、满足学习工作需求、产品体验、活动丰富、行业知名度几个维度来看占比。
给予固定选项让用户吐槽，可以从内容是否符合兴趣、内容是否原创、内容更新是否够快、内容查找是否困难、内容深度是否足够几个角度设立问题，当然也要有个「其他」让用户吐槽。
挖掘用户需求，发现用户偏好。可以从内容调性、产品互动、内容深度、内容类别几个角度设立问题。同样也可设立「其他」来收集用户个性化。
日常偏好是为了进一步了解用户平时的生活习惯、兴趣爱好、行为倾向，从而为内容、产品层级的调整提供方向。具体包括以下几点：
了解用户工作之外都喜欢做什么。可以是上网、学习、看电影、听音乐、社交、旅行、打游戏、运动、逛街等。
了解用户对特定行业的内容偏好，可以从电商、人工智能、社交、金融、智能硬件、消费生活等领域看占比。
总结这一章节，主要是由报告撰写者，根据前面分析的几大方向，结合我们要分析的用户群，分别归纳不同用户群的特点，再从产品、运营、品牌、推广等几个角度，提出服务好不同群体用户的。以本次分析为例，以下是我的部分总结：
学生群体的特点是学历较高、男性为主、习App阅读、追求内容的新和快、更关注干货和深度内容。针对这一特点，我们是否可以考虑发挥App特点，将干货类内容拆分成一系列小课程，保持每天更新一节课，专门针对学生群体定向推送？
互联网基层从业者的特点是职场新人占比较大，习惯在工作间隙用网页阅读，看36氪原因是满足工作需求和兴趣导向。那我们是否可以考虑利用PC端的大空间，为用户展示更多职场技能类内容？
投资人特点是繁忙，焦虑，随时关注最新资讯，主要在碎片时间用App阅读。目的是了解项目、参加活动、洞察行业趋势、寻找投资机会。那么我们是否可以在App端增加更多「定制化、自动化功能」，帮助投资人从海量信息中，按「项目、活动、行业、趋势」几个维度提供内容追踪？