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调研分析 — 设计并执行问卷/访谈/焦点小组调研,收集和分析数据, 提取业务洞察并形成调研报告。 适用情形:用户要求"做 NPS 调研"、"员工满意度调查"、"市场调研"时执行。 核心:调研设计 + 数据收集 + 统计分析 + 洞察提炼。

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name: survey-analysis description: > 调研分析 — 设计并执行问卷/访谈/焦点小组调研,收集和分析数据, 提取业务洞察并形成调研报告。 适用情形:用户要求"做 NPS 调研"、"员工满意度调查"、"市场调研"时执行。 核心:调研设计 + 数据收集 + 统计分析 + 洞察提炼。 argument-hint: "[调研类型:客户/员工/市场] [方法:问卷/访谈/焦点小组] [样本量] [调研目的]" last_reviewed: 2026-06 version: 1.0.0 risk_level: low

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首次使用时: 读取 ../../CLAUDE.md 获取场景级配置(调研标准/历史基准/NPS 定义)。


/survey-analysis — 调研分析

Examples

→ 示例:用户说"帮我们分析一下这次客户满意度调查的结果,找出关键发现",系统应调用本技能,执行调查数据分析和洞察生成。

→ 示例:用户说"员工调研显示跨部门协作评分下降,需要深入分析原因",系统应调用本技能,结合财务数据做关联分析。

→ 示例:用户说"竞争对手在做客户 NPS 对标调研,我们需要做一份",系统应调用本技能,制定 NPS 调研框架和分析方法。

第一步:确认调研设计

调研背景:

□ 调研类型:[客户调研/员工满意度/市场研究/NPS/产品反馈]
□ 调研目的:[描述]
□ 目标人群:[客户/员工/目标市场用户]
□ 调研期间:[YYYY-MM-DD 至 YYYY-MM-DD]

调研方法选择:

□ 方法对比:
  → 问卷调查:适合大样本、量化分析、成本低
  → 深度访谈:适合探索性研究、样本少但深度高
  → 焦点小组:适合群体意见碰撞、定性为主
  → 实际采用:[方法]

□ 问卷设计(如适用):
  → 题型:[单选题/多选题/量表题/开放式]
  → 题数:[X] 题
  → 预计时长:[X] 分钟
  → 核心问题:
    · [问题1]
    · [问题2]
    · [问题3]

样本设计:

□ 目标样本量:[X] 人/份
□ 抽样方法:[随机抽样/分层抽样/配额抽样/便利抽样]
□ 配额设计(如分层/配额):
  → 客户规模:大型 [X]%/中型 [X]%/小型 [X]%
  → 地区:[区域1 X%]/[区域2 X%]
□ 预计完成率:[X]%(根据历史经验)

第二步:数据收集

问卷收集状态:

□ 已发放问卷:[X] 份
□ 已回收:[X] 份
□ 回收率:[X]%
□ 有效问卷:[X] 份
□ 有效率:[X]%(有效 / 已回收)

□ 收集进度:
  → 是否达到目标样本量:[✅ 是 / ⚠️ 否(差 [X] 份)]
  → 截止日期:[YYYY-MM-DD]

数据清洗:

□ 作答时间异常(< [X] 秒):[X] 份 — [保留/删除]
□ 连续相同答案:[X] 份 — [保留/删除]
□ 缺失值:[X] 项 — 处理方式 [删除/插补]

□ 数据清洗后有效样本:[X] 份

第三步:描述性分析

总体满意度/得分:

□ 总体得分:[X]/10(量表 1-10)
□ 分布:
  → 9-10 分(推荐者):[X]%([X] 人)
  → 7-8 分(被动者):[X]%([X] 人)
  → 0-6 分(贬损者):[X]%([X] 人)

□ NPS 计算(如适用):
  → NPS = 推荐者% - 贬损者%
  → NPS = [X](行业平均 [X])

□ 各维度得分(如有):
| 维度 | 得分 | vs 上期 | vs 行业平均 |
|------|------|---------|------------|
| [维度1] | [X]/10 | [±X] | [±X] |
| [维度2] | [X]/10 | [±X] | [±X] |

交叉分析:

□ 按客户规模:
| 规模 | 满意度均值 | NPS | 样本量 |
|------|-----------|-----|--------|
| 大型 | [X] | [X] | [X] |
| 中型 | [X] | [X] | [X] |
| 小型 | [X] | [X] | [X] |

□ 按地区:[类似结构]

□ 显著差异项:
  → 大型客户满意度显著高于中型客户([X] vs [X],p < 0.05)
  → [地区] 地区 NPS 显著低于平均水平([X] vs [X])

第四步:深度分析

关键驱动因素分析:

□ 相关性分析:
  → 总体满意度与 [维度A] 相关性最强(r = [X])
  → 总体满意度与 [维度B] 相关性次之(r = [X])
  → [维度C] 与满意度相关性弱(r = [X])

□ 回归分析(如样本量足够):
  → 影响满意度的关键因素(按重要性排序):
    1. [因素1](标准化系数 [X])
    2. [因素2](标准化系数 [X])
    3. [因素3](标准化系数 [X])

问题识别(定性数据):

□ 开放式问题分析:
  → 最常被提及的正面反馈:[关键词](出现 [X] 次)
  → 最常被提及的负面反馈:[关键词](出现 [X] 次)

□ 负向反馈分类:
  → 产品问题:[X] 条
  → 服务问题:[X] 条
  → 价格问题:[X] 条
  → 交付问题:[X] 条

第五步:洞察提炼与建议

主要发现:

□ 发现 1:[描述]
  → 置信度:[高/中/低](基于样本量和统计显著性)
  → 影响范围:[X]% 的受访者
  → 业务影响:[高/中/低]

□ 发现 2:[描述]
  → ...

建议行动:

□ 高优先级建议:
  → [建议1] — 针对 [发现1]
  → 预期效果:[量化描述]
  → 实施难度:[高/中/低]
  → 建议来源:[数据支持]

□ 中优先级建议:
  → [建议2] — 针对 [发现2]

第六步:生成调研报告

═══════════════════════════════════════
调研分析报告
调研类型:[客户/员工/市场]
调研期间:[YYYY-MM-DD 至 YYYY-MM-DD]
报告日期:[YYYY-MM-DD]
═══════════════════════════════════════

【调研概览】
□ 方法:[问卷/访谈/焦点小组]
□ 目标样本:[X] 人/份
□ 有效样本:[X] 份
□ 回收率:[X]%
□ 置信水平:[X]%(基于有效样本)

【核心指标】
□ 总体满意度:[X]/10
□ NPS:[X](行业平均 [X])
□ 较上期变化:[±X] 分

【主要发现】
🔵 发现 1:[描述]
   置信度:[高/中/低] | 影响范围:[X]%

🔵 发现 2:[描述]
   置信度:[高/中/低] | 影响范围:[X]%

【NPS 驱动分析】
□ 推荐者特征:[描述]
□ 贬损者特征:[描述]
□ 关键改善点:[描述]

【建议行动】
□ 优先级 [高]:[建议] — 预期效果 [量化]
□ 优先级 [中]:[建议] — 预期效果 [量化]

【附录】
□ 问卷结构:[X] 题
□ 样本分布:[表格]
□ 统计方法:[方法说明]

═══════════════════════════════════════
置信度:[✅ 高 / ⚠️ 中 / 🔴 低]
样本质量:[✅ 良好 / ⚠️ 偏低(建议 [X] 份以上)]
═══════════════════════════════════════

升级触发条件

  • 有效样本量低于目标 [X]% 以上(影响结论可靠性)
  • NPS 为负值或显著低于行业平均(< [X] 个点)
  • 发现系统性负面反馈(某问题被 [X]% 以上受访者提及)
  • 关键指标较上期变化 > [X] 个百分点(须解释原因)
  • 发现重大产品/服务质量问题(须立即上报)
  • 受访者反馈涉及合规问题或潜在舆情风险

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