摘要:
本报告基于《智能购物平台调查问卷数据及其可视化》收集的195份有效数据，通过科学的可视化分析方法，围绕用户基础特征、烹饪行为习惯、智能功能需求等维度展开深入研究。在两个星期的调研过程中，我从问卷设计、数据收集到分析洞察，系统性地探索了用户对智能购物平台的真实期待，旨在为智能购物平台的功能设计提供真实可靠的数据依据
一、调研设计与实施
1.1 调研背景与目的
本次调研作为数据采集与融合技术课程实践项目，旨在运用科学的调研方法，深入探索用户在日常购物与烹饪过程中遇到的真实问题。我们重点关注用户在食材选购、烹饪辅助等方面的核心诉求，力求为智能购物平台的功能设计提供真实可靠的数据依据。
1.2 问卷设计：如何问出"真问题"？
在问卷设计过程中，我们始终坚持一个原则：不问"你想不想要"，而要问"你遇到了什么"。基于这一理念，我们将问卷划分为五个核心维度：
-用户基本信息：除性别、年龄、职业外，特别关注家庭结构，识别独居者与多口之家的需求差异
-烹饪行为习惯：通过"上周你做了几次饭？什么情况下会选择外卖？"等场景化问题，获取真实行为数据
-食材选购行为：设置"请回忆上次购买食材时最困扰你的环节"等开放式问题，捕捉深层需求
-智能功能需求：采用"如果平台能自动帮你配好菜，你会使用吗？"等通俗表述，测试功能接受度
-信息呈现偏好：通过展示不同形式的菜谱，了解用户对图文、视频、语音等形式的偏好
1.3 数据收集与处理方法
我们采用分层抽样方法，通过"问卷星"平台线上线下同步发放问卷，共回收195份有效问卷。数据分析结合Excel、可视化工具及文本挖掘方法，确保研究结果的科学性与可靠性。
二、用户画像：谁在期待智能购物平台？
2.1 基本人口特征
数据显示，女性用户占比52.31%（102人），男性占比47.69%（93人），性别分布均衡。但深入分析发现：女性更关注食材的新鲜度和营养价值，男性更在意烹饪的便捷性和成功率。
2.2 年龄分布与消费特征
18-25岁用户占比38.97%，26-35岁用户占28.21%，两者合计达67.18%。这一数据反映了平台的核心用户群体年轻化特征，他们既愿意为"省时省力"付费，又对个性化服务有更高要求。
2.3 职业结构与需求差异
上班族（34.87%）、自由职业者（30.77%）和学生（25.64%）构成三大核心用户群体。分析显示：上班族求"快"、自由职业者要"灵活"、学生群体重"性价比"，理解这些差异是实现精准服务的基础。
三、痛点挖掘：厨房里的"血泪史"
3.1 配菜难题：理想与现实的差距
"看着美食视频流口水，自己一做就废"是多数用户的真实写照。数据显示：
- 55.38%的用户"总是遇到"菜品搭配不当的问题
- 49.74%的用户因配菜不当造成食材浪费
- 仅39.49%的用户表示"从未遇到"配菜困难
一位28岁的程序员在开放性问题中写道："买了三样菜，浪费了两样，最后吃了外卖。"这反映出配菜知识缺乏不仅是技术问题，更是沉重的决策负担。
3.2 预处理困境：被忽略的烹饪障碍
用户在食材预处理环节面临多重挑战：
- 59.49%的用户认为预处理"耗时较长"
- 55.9%的用户反映"腌制时间掌握不佳"
- 49.23%的用户认为"切菜不均匀影响菜品口感"
许多用户因"切洋葱流泪""处理肉类麻烦"而放弃某些菜品，这说明情感体验在烹饪过程中同样重要。
3.3 分量把控：单身经济的核心痛点
"一棵白菜吃一周""一块肉冻半年"成为单身用户的普遍困扰。数据显示：
- 58.46%的用户"经常面临"食材买多浪费或买少不够的情况
- 用户最关注的因素依次为：新鲜度（70.26%）、价格（68.21%）、烹饪难易度（63.59%）
一位独居女生坦言："超市的包装都是为家庭设计的，我每次都要为'怎么吃完'发愁。"
四、需求洞察：智能平台的机会点
4.1 健康饮食：从概念到落地
用户对健康的需求日益具体化：
- 19.49%的用户"一直有"根据健康状况调整饮食的习惯
- 31.79%的用户最希望获取高纤维食材信息
- 24.10%的用户关注低脂肪食材
健康需求已从"要健康"的模糊概念，转变为"高纤维促排便""低脂肪要减肥"等具体目标。
4.2 小份套餐：信任是关键
尽管71.79%的用户对小份套餐表示有兴趣，但普遍存在"担心不新鲜""性价比低"的顾虑。这表明建立信任比推出产品更重要，需要透明的供应链信息和保质期承诺来消除用户疑虑。
4.3 智能功能：要智能，更要"懂我"
用户对智能功能展现出较高接受度：
- 66.15%的用户希望"根据菜谱自动生成配菜方案"
- 67.18%的用户认为"购物车关联推荐"实用
一个有趣的发现是：许多用户希望平台能记录"饮食黑名单"，如不爱吃香菜、对某些食材过敏等，体现了个性化需求的深化。
4.4 信息呈现：多感官体验时代
30.77%的用户偏好"多种形式结合"的菜谱呈现方式。语音功能需求集中在烹饪关键节点：放调料、判断火候、下一步操作等手忙脚乱的时刻，反映用户需要手眼并用的解决方案。
五、优化建议：从洞察到行动
5.1 智能配菜系统
具体实施方案：
- 基于用户口味偏好、现有食材、烹饪时间生成个性化菜谱
- 提供"懒人模式""宴客模式""减脂模式"等场景化方案
- 配套详细的食材清单和一键购买链接
5.2 小份食材套餐
执行要点：
- 明确标注"当日新鲜""最佳食用期"建立信任
- 设计合理价格体系，消除"小份反而贵"的顾虑
- 提供食材多种做法建议，避免单调重复
5.3 多媒体菜谱体系
创新方向：
- 开发"语音进度条"，支持随时打断、重复播放
- 设计"极简模式"，只呈现关键步骤提示
- 加入"常见失败原因"提示，帮助用户提前避坑
六、研究局限与未来方向
6.1 研究局限
样本主要来源于城市用户，对农村地区覆盖不足
未深入探讨价格敏感度等经济因素影响
部分功能需求有待原型测试验证
6.2 未来研究方向
不同城市级别用户的需求差异比较
季节因素对购物偏好影响机制
社交功能在购物平台中的价值评估
结语：
这次调研给我最深的启示是：科技的温度，不在于有多先进，而在于能解决多具体的问题。 当一位用户说"如果平台能告诉我这颗白菜怎么分三次吃完，我就下单"，我们意识到，智能购物平台的真正价值，就藏在这些具体而微的需求里。智能的不是技术，是理解——理解那个在超市里迷茫的用户，理解那个在厨房里手忙脚乱的背影，理解那些被浪费食材背后的无奈。正如一位受访者所说："我不需要平台有多智能，我需要它懂我。"
通过本次课程调研，我们不仅掌握了问卷设计、数据收集与可视化分析的专业方法，更深刻体会到用户需求研究在产品设计中的关键作用。智能购物平台的发展，既需要技术支撑，更需立足于用户真实场景，在细节中体现人性化关怀。
调研成员：刘璇完成时间：2025年10月20日
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