调研复盘：以统计学为基础，我对在线教育平台做了一次调查

本文是一次调研复盘，作者对自己公司的在线教育平台做了一项深度研究，对平台用户的购课率、影响用户购买在线课程的因素做了一次深入的调查和梳理，过程种设计到非常有价值的统计调研知识，与大家分享。

前段时间笔者对自己公司的在线教育平台做了一项深度研究，主要方向是探究影响用户购买在线课程有哪些因素，以及这些因素的影响程度如何，希望以此结果指导平台的运营方向。

这篇研究我花了几个月的时间，采用了以统计学为基础的商业研究方法，最后的研究成果也写成了一篇论文。这里简单给大家分享一下核心的内容。

本次调研分为三步：

通过问卷调研收集信息；

通过数据分析出哪些因素会影响用户的购买；

通过分析结果能给运营策略带来哪些指导和改进。

下面将对每个环节进行详细叙述：

一、 通过问卷调研收集信息

在问卷设计阶段，根据前人理论研究+运营经验总结+用户深度访谈，最终建立了一个简单的模型，提出了8个有可能影响用户购买课程的假设因素，包括：

感知有用性——用户对学习课程产生效果的预判；

感知信任——对平台和老师的信任程度是否影响；

感知成本——课程定价是否有影响；

感知风险——风险因素：比如买了没时间听课之类会浪费；

社会影响 ——广告和媒体宣传、朋友推荐等；

使用习惯——有没有用过在线课程类似产品，有没有知识付费习惯；

时间匹配——线上课程时间与在校时间是否冲突；

内容质量 ——课程内容设计和课程质量。

每个假设影响因素我设计了3-5道题目，最终形成一共有39道选择题的用户问卷。

关于问卷设计体系我在之前一篇文章里写过，这里就不再复述了，有兴趣的可以去另一篇文章里面看：《如何设计在线教育用户调研问卷？借助消费行为学理论》

问卷设计好之后，通过我们产品的APP、微信公众号等渠道投放，最终收集了637份问卷。经过数据清洗，最终从回收的637份答卷中，共获得有效数据样本536份。

接下来，我们就要开始对回收问卷的数据进行分析了。分析之前，我们需要先思考一下本次研究的目的。我们需要通过问卷和数据分析来解决以下三个问题：

这些假设因素哪些有影响？哪些没影响？

有影响的因素，哪些影响程度更高？

不同画像的用户对这些因素影响有什么差异？

二、通过SPSS数据分析验证假设因素影响的有效性和程度

 首先对问卷的第一部分进行描述性统计分析，大概了解这次调研的用户画像是怎样分布的？最终统计分析如下：

在本次526份样本数据中，从未购买过在线课程的人数、购买过低价体验课的用户、与购买过正价课的用户比例为10:6:5，与我们平台的用户购买数据总体结构接近；样本中初中生、高中生、初中生家长、高中生家长四个角色用户占比分别为：39.0%、32.8%、3%、25.2%，也与平台总体用户画像结构接近（初中生家长人数略少）。

说明本次样本结构比较接近总体的结构，能证明样本的代表性误差较小，调查准确性高。

接下来，用SPSS软件对问卷的第二部分先进行数据的探索性因子分析和信度效度分析，来检验问卷数据的可靠性，并可以根据分析结果合并一些假设因素。

然后再用多元回归分析，来检测几个假设影响因素的显著性。由于篇幅原因，我这里不对分析过程详细讲解，只说一下结果：通过因子分析，最终把8个假设因素合并为7个，其中“感知有用性”和“感知信任”合并为“感知价值”。

通过SPSS的多元回归分析，最后7个影响因素的显著性数据如下：

以上结果显示, 真正有影响的因素只有3个：

感知价值（课程效果预判+用户对平台和老师的信任）

社会影响（广告媒体宣传+同学朋友口碑推荐）

内容质量（课程设计和课程质量）

这3个因素对用户购买在线课程意愿影响显著，且这三个影响因素的Beta值分别为感知价值0.215、社会影响0.157、内容质量0.334。

可知影响程度由强到弱依次为：内容质量>感知价值>社会影响。

而感知成本、感知风险、用户习惯、时间匹配四个因素对用户购买在线课程意愿影响并不显著。