特別說明：這些選項是業(yè)務方規(guī)劃產(chǎn)品時，根據(jù)當時具備的資源和公司內(nèi)部業(yè)務劃分等因素，最終確定的服務分類。
本題為多選限選，主要是為了得到最急切需要的服務排序，直接用排序題在自填的網(wǎng)絡問卷中不易實現(xiàn)，選項多時用戶進行排序操作也不方便。另外，如果主要目的不是排優(yōu)先級，而是了解賣家急需的服務具體情況，不必限選。
特別說明：本題是以量表題的形式呈現(xiàn)，實際上是“最近半年使用過哪些類別的賣家服務？”以及“使用時的滿意程度”兩個題目的合并。主要是因為現(xiàn)有的問卷系統(tǒng)無法實現(xiàn)量表題內(nèi)選項的自由跳轉(zhuǎn)。如果問卷系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)，那么最好還是拆分成兩道題目為佳。即先問“最近半年使用過哪些類別的賣家服務”，然后根據(jù)選擇的賣家服務，以量表的方式詢問“使用時的滿意程度”。
另外，量表題的好處是能夠?qū)⒍鄠€題目集中在一起提問，縮短問卷長度，節(jié)約用戶的填答成本。如果不使用量表題，本題需要拆分成10個單選題目。
4.如何處理數(shù)據(jù)？
處理數(shù)據(jù)一般分為收集數(shù)據(jù)——清洗和加工數(shù)據(jù)——分析數(shù)據(jù)。
收集數(shù)據(jù)——一般而言，淘寶投放問卷的方式有以下幾類：可以考慮將問卷鏈接做成文字鏈或圖片鏈，掛在目標人群經(jīng)常瀏覽的頁面中容易關注的位置；或者在指定頁面、指定時間段浮出調(diào)研鏈接；或者直接投放站內(nèi)信、Email等，投放給指定的目標人群；再有就是使用旺旺消息，邀請指定的目標人群填答問卷等。
不同的投放方式在收集數(shù)據(jù)上會得到不同的效果（如收集足夠樣本的時長、完整填答率、有效率等），研究者需要根據(jù)研究的周期、投放資源排期等因素，綜合選擇適合的方式。
清洗和加工數(shù)據(jù)——因為從網(wǎng)絡問卷調(diào)研中回收的數(shù)據(jù)可能摻雜了隨意的答案，所以不能直接做分析，需要清洗。研究者一般會根據(jù)填答時長去掉填答過短和過長的樣本；根據(jù)IP或用戶名去掉重復填答的樣本；根據(jù)投放名單去掉無法匹配的樣本。還需要根據(jù)題目之間的邏輯關系，清洗掉填答矛盾的樣本。當然還得判斷是因亂填還是失誤造成的矛盾，如果是失誤造成的，可以保留此樣本，只要對數(shù)據(jù)重新進行符合邏輯的處理就可以了，如邏輯回填或缺失處理。
接下來，研究者還需要把調(diào)研樣本與后臺數(shù)據(jù)進行匹配，如果發(fā)現(xiàn)調(diào)研樣本在賣家星級、開店時長、每月成交筆數(shù)等關鍵變量上的分布與全網(wǎng)賣家總體相差太大，會使調(diào)研樣本的數(shù)據(jù)結果與實際情況偏差過大。此時，就需要對調(diào)研樣本進行加權處理，調(diào)整調(diào)研樣本在關鍵變量上的分布，使之與后臺數(shù)據(jù)相當，從而能夠推及目標賣家群體的情況。如果關鍵變量的分布與全網(wǎng)賣家總體相差不大，可以不做加權處理。
分析數(shù)據(jù)——分析數(shù)據(jù)的方法有很多種，常用的有描述性統(tǒng)計、交叉分析、相關分析等，還可以能用到回歸分析、因子分析、聚類分析、對應分析、方差分析等。不同方法得到的具體結果可能不同，但只要研究目的明確，得到的結論都能直接、間接地指導交互設計。
本案例中，在淘寶自有的問卷系統(tǒng)中錄入設計好的商家服務平臺調(diào)研問卷，采用站內(nèi)信的方式向用戶投放填答問卷的邀請，能更加直接地得到目標人群的響應，有利于快速收集調(diào)研數(shù)據(jù)。經(jīng)過6天收集到5509個樣本數(shù)據(jù)，經(jīng)過嚴格清洗，最終有效樣本5219個。經(jīng)過描述性統(tǒng)計、交叉分析，得到的結論節(jié)選如下：
在商家服務平臺調(diào)研問卷中，核心題目有遇到困難的方面、急需的服務、使用過的服務、使用過的服務滿意度如何等，它們之間會存在邏輯關系，例如：是否因為在某方面遇到了困難而急需這類服務？是否因為沒有使用過某類服務而急需這類服務？是否因為不滿意使用過的某類服務而急需這類服務？是否沒有使用某類服務才在這方面遇到困難的？是否使用了某類服務還在這方面遇到困難？……這些邏輯關系能夠衍生出更多的變量和關系，有助于深化分析結果。
結論一、店鋪裝修和推廣營銷是賣家急需的服務類別
賣家并非滿意度越低對相應服務的需求越急迫，集市賣家表現(xiàn)更為明顯；
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