风铃系统致力于打造未来的商业操作系统，运用大数据和人工智能技术，推出了品牌体验、产品体验、服务体验和员工体验组成的CEM产品矩阵，为企业、政府、高校和个人提供问卷设计、样本收集、建模分析、决策建议等一站式解决方案。

那么，接下来风铃系统跟大家聊聊：在问卷调查中需要在众多概念/方案中选出最合适的一个或少数几个时，有哪些常用方法？

最常被运用的自然是配对比较测试（Comparison Test），也就是让受访者比较不同概念，从中选出“最佳”。它的突出优点是，无须整理问卷数据，就能直观对比优劣。

然而比较测试缺少颗粒度，比如一个产品宣称通常囊括多种特性，产品包装也不止一种设计元素，促销方案中需要将多种产品组合。如果只简单做个对比，很难说明受访者是被其中哪些细节所吸引，最终可能导致决策失误，或遗漏了关键卖点。

而且有时要测试的概念过多，会让受访者感到疲劳或选择困难。比如产品开发前期，光是要测试的产品概念可能就多达几十个，全部罗列出来让受访者做选择是不现实的。还可能因为近因效应造成误差：概念越多，间隔时间越长，受访者越容易模糊对在前的概念的记忆，从而使后出现的概念更为突出。

因此市场调研公司往往根据实际情况采取以下手段进行问卷调研。

Monadic（简单型单一产品测试）

根据测试概念/特征的数量将受访者分成同等数量的小组，比如有三个广告宣称需要测试，就将受访者分成均等三组，每组分别测试其中一个宣称，最后将三组数据进行对比。

它的优点是每位受访者只需要回答一个概念而非所有概念的问卷，有效避免调查疲劳，特别是在线调查产生的疲劳。在没有任何其他概念干扰的情况下，受访者对单个概念最真实的想法可以得到量化。

对于调查者来说，你可以根据这一概念深挖受访者想法，比如他/她喜欢这个宣称的什么？不喜欢什么？以及对应的原因等等。

Monadic的致命缺点是样本量需要足够大，单个样本子群需要保证一定数量才能具有代表性，而待测概念一多，所需样本量就会成倍增加，调研成本也随之飞涨。而且严格上来说，很难找到相等抽样条件的受访者完成市场调查，特别是当调研对象非常小众时。

Sequential Monadic（顺序型单一产品测试）

Sequential Monadic就很好地避免了Monadic样本量需求过大的缺点，非常适用于预算/样本有限的问卷调查。它虽然也需要将受访者进行分组，但每位受访者会测试至少2个概念。

为了最大程度避免首因效应的影响，避免受访者先入为主，测试概念通常以随机顺序出现，且每个概念出现次数相等，在所有顺序中出现的次数也均等。这对算法提出了很高要求，调查者和问卷网站往往需要复杂编程才能实现。

对比Monadic，对每位受访者来说，测试的概念变多了，问卷更长了，更容易导致完成率变低。调查者往往需要在完成率和问卷长度中做权衡。

但风铃系统可以解决以上棘手问题，我们把Monadic和Sequential Monadic模型都封装好了，以后你只需填写样本量、概念信息等基本设置，风铃系统调查网的算法就可以自动生成不同调查问卷，并合理分配给受访者。我们还有400万+乐于分享的在线调查小组，不仅1小时轻松完成900+份问卷收集，而且作答积极认真，既保证了样本量又确保了数据质量。另外还能缩减发放问卷成本，因为每份样本低至0.5元。

Protomonadic（组合型单一产品测试）

虽然在Sequential Monadic中，每次测试的概念不多，但哪怕只有两个，出现顺序也会对受访者产生轻微影响。你还可以用Protomonadic！也就是在Sequential Monadic之后，在做一遍比较测试，在上述提到的概念中选择最喜欢的一个。Protomonadic从两种角度进行双重验证，从而避免首因效应、近因效应造成的顺序误差，在风铃系统中Protomonadic也将轻松实现。

在测试前，你需要考虑测量的概念及数量、每个概念有多少问题、样本量、效率（什么时候完成）、预算，并权衡上述方法的利弊，选择最适合你的一种。以上高级功能近日将上线风铃系统，只需注册成为我们的企业/高校用户即可免费使用，不仅覆盖市场调研各类场景，还能自动生成对应问卷模板和数据报表。欢迎使用！