摘要:

本報告基于《智能購物平臺調查問卷數據及其可視化》收集的195份有效數據，通過科學的可視化分析方法，圍繞用戶基礎特征、烹飪行為習慣、智能功能需求等維度展開深入研究。在兩個星期的調研過程中，我從問卷設計、數據收集到分析洞察，系統性地探索了用戶對智能購物平臺的真實期待，旨在為智能購物平臺的功能設計提供真實可靠的數據依據

一、調研設計與實施

1.1 調研背景與目的

??本次調研作為數據采集與融合技術課程實踐項目，旨在運用科學的調研方法，深入探索用戶在日常購物與烹飪過程中遇到的真實問題。我們重點關注用戶在食材選購、烹飪輔助等方面的核心訴求，力求為智能購物平臺的功能設計提供真實可靠的數據依據。

1.2 問卷設計：如何問出"真問題"？

??在問卷設計過程中，我們始終堅持一個原則：不問"你想不想要"，而要問"你遇到了什么"。基于這一理念，我們將問卷劃分為五個核心維度：
???-用戶基本信息：除性別、年齡、職業外，特別關注家庭結構，識別獨居者與多口之家的需求差異
???-烹飪行為習慣：通過"上周你做了幾次飯？什么情況下會選擇外賣？"等場景化問題，獲取真實行為數據
???-食材選購行為：設置"請回憶上次購買食材時最困擾你的環節"等開放式問題，捕捉深層需求
???-智能功能需求：采用"如果平臺能自動幫你配好菜，你會使用嗎？"等通俗表述，測試功能接受度
???-信息呈現偏好：通過展示不同形式的菜譜，了解用戶對圖文、視頻、語音等形式的偏好

1.3 數據收集與處理方法

??我們采用分層抽樣方法，通過"問卷星"平臺線上線下同步發放問卷，共回收195份有效問卷。數據分析結合Excel、可視化工具及文本挖掘方法，確保研究結果的科學性與可靠性。

二、用戶畫像：誰在期待智能購物平臺？

2.1 基本人口特征

??數據顯示，女性用戶占比52.31%（102人），男性占比47.69%（93人），性別分布均衡。但深入分析發現：女性更關注食材的新鮮度和營養價值，男性更在意烹飪的便捷性和成功率。

2.2 年齡分布與消費特征

??18-25歲用戶占比38.97%，26-35歲用戶占28.21%，兩者合計達67.18%。這一數據反映了平臺的核心用戶群體年輕化特征，他們既愿意為"省時省力"付費，又對個性化服務有更高要求。

2.3 職業結構與需求差異

??上班族（34.87%）、自由職業者（30.77%）和學生（25.64%）構成三大核心用戶群體。分析顯示：上班族求"快"、自由職業者要"靈活"、學生群體重"性價比"，理解這些差異是實現精準服務的基礎。

三、痛點挖掘：廚房里的"血淚史"

3.1 配菜難題：理想與現實的差距

??"看著美食視頻流口水，自己一做就廢"是多數用戶的真實寫照。數據顯示：

- 55.38%的用戶"總是遇到"菜品搭配不當的問題  
- 49.74%的用戶因配菜不當造成食材浪費  
- 僅39.49%的用戶表示"從未遇到"配菜困難  

??一位28歲的程序員在開放性問題中寫道："買了三樣菜，浪費了兩樣，最后吃了外賣。"這反映出配菜知識缺乏不僅是技術問題，更是沉重的決策負擔。

3.2 預處理困境：被忽略的烹飪障礙

??用戶在食材預處理環節面臨多重挑戰：

- 59.49%的用戶認為預處理"耗時較長"  
- 55.9%的用戶反映"腌制時間掌握不佳"  
- 49.23%的用戶認為"切菜不均勻影響菜品口感"  

??許多用戶因"切洋蔥流淚""處理肉類麻煩"而放棄某些菜品，這說明情感體驗在烹飪過程中同樣重要。

3.3 分量把控：單身經濟的核心痛點

??"一棵白菜吃一周""一塊肉凍半年"成為單身用戶的普遍困擾。數據顯示：

- 58.46%的用戶"經常面臨"食材買多浪費或買少不夠的情況  
- 用戶最關注的因素依次為：新鮮度（70.26%）、價格（68.21%）、烹飪難易度（63.59%）  

??一位獨居女生坦言："超市的包裝都是為家庭設計的，我每次都要為'怎么吃完'發愁。"

四、需求洞察：智能平臺的機會點

4.1 健康飲食：從概念到落地

??用戶對健康的需求日益具體化：

- 19.49%的用戶"一直有"根據健康狀況調整飲食的習慣  
- 31.79%的用戶最希望獲取高纖維食材信息  
- 24.10%的用戶關注低脂肪食材  

??健康需求已從"要健康"的模糊概念，轉變為"高纖維促排便""低脂肪要減肥"等具體目標。

4.2 小份套餐：信任是關鍵

??盡管71.79%的用戶對小份套餐表示有興趣，但普遍存在"擔心不新鮮""性價比低"的顧慮。這表明建立信任比推出產品更重要，需要透明的供應鏈信息和保質期承諾來消除用戶疑慮。

4.3 智能功能：要智能，更要"懂我"

??用戶對智能功能展現出較高接受度：

- 66.15%的用戶希望"根據菜譜自動生成配菜方案"  
- 67.18%的用戶認為"購物車關聯推薦"實用  

??一個有趣的發現是：許多用戶希望平臺能記錄"飲食黑名單"，如不愛吃香菜、對某些食材過敏等，體現了個性化需求的深化。

4.4 信息呈現：多感官體驗時代

??30.77%的用戶偏好"多種形式結合"的菜譜呈現方式。語音功能需求集中在烹飪關鍵節點：放調料、判斷火候、下一步操作等手忙腳亂的時刻，反映用戶需要手眼并用的解決方案。

五、優化建議：從洞察到行動

5.1 智能配菜系統

??具體實施方案：

- 基于用戶口味偏好、現有食材、烹飪時間生成個性化菜譜  
- 提供"懶人模式""宴客模式""減脂模式"等場景化方案  
- 配套詳細的食材清單和一鍵購買鏈接  

5.2 小份食材套餐

??執行要點：

- 明確標注"當日新鮮""最佳食用期"建立信任  
- 設計合理價格體系，消除"小份反而貴"的顧慮  
- 提供食材多種做法建議，避免單調重復  

5.3 多媒體菜譜體系

??創新方向：

- 開發"語音進度條"，支持隨時打斷、重復播放  
- 設計"極簡模式"，只呈現關鍵步驟提示  
- 加入"常見失敗原因"提示，幫助用戶提前避坑  

六、研究局限與未來方向

6.1 研究局限

??樣本主要來源于城市用戶，對農村地區覆蓋不足

??未深入探討價格敏感度等經濟因素影響

??部分功能需求有待原型測試驗證

6.2 未來研究方向

??不同城市級別用戶的需求差異比較

??季節因素對購物偏好影響機制

??社交功能在購物平臺中的價值評估

結語：

??這次調研給我最深的啟示是：科技的溫度，不在于有多先進，而在于能解決多具體的問題。 當一位用戶說"如果平臺能告訴我這顆白菜怎么分三次吃完，我就下單"，我們意識到，智能購物平臺的真正價值，就藏在這些具體而微的需求里。智能的不是技術，是理解——理解那個在超市里迷茫的用戶，理解那個在廚房里手忙腳亂的背影，理解那些被浪費食材背后的無奈。正如一位受訪者所說："我不需要平臺有多智能，我需要它懂我。"

??通過本次課程調研，我們不僅掌握了問卷設計、數據收集與可視化分析的專業方法，更深刻體會到用戶需求研究在產品設計中的關鍵作用。智能購物平臺的發展，既需要技術支撐，更需立足于用戶真實場景，在細節中體現人性化關懷。

                                                                                                                                                          調研成員：劉璇
                                                                                                                                                          完成時間：2025年10月20日