腾讯问卷全流程AI解决方案：智能调研与一体化用户洞察平台概要

数据来源： 2024腾讯全球数字生态大会（Tencent Global Digital Ecosystem Summit）

主讲人： 漆鹏飞

一、 产品定位与核心亮点

腾讯问卷是基于腾讯大模型打造的一站式调研服务平台，提供覆盖研究全流程的产品能力与专家服务。不同于传统调研工具，其核心差异化在于通过AIGC技术实现了从问卷设计、样本投放、数据清洗到报告生成的全流程自动化。

核心亮点：

• AI驱动： 基于大语言模型与机器学习，实现秒级生成问卷与报告。
• 生态样本： 依托腾讯生态（微信、QQ等）的大数据用户标签，实现精准流量触达。
• 全流程闭环： 覆盖“研究设计-执行-总结”完整链路，支持定性、定量及专家服务。

二、 产品应用场景

本产品服务于企业在不同生命周期中的用户洞察需求，核心受众及痛点如下：

三、 应用框架和功能介绍

1. 功能框架 (研究全流程)

产品架构覆盖完整的用户研究生命周期：

• 研究设计： 定性方案设计、问卷设计、访谈大纲设计、用户招募、样本配额设计。
• 研究执行： 问卷编程、问卷回收、访谈执行。
• 研究总结： 数据分析、数据洞察、报告撰写。

2. 硬核指标与能力边界

• 处理能力： 支持百万级答卷回收，每秒万级作答（TPS）。
• 题型覆盖： 支持 16+ 题型，包括单选、多选、量表、矩阵量表、MaxDiff、排序、图文选择、文本输入等。
• 数据格式与集成： 提供丰富API接口（问卷管理、数据推送、成绩获取、评测分数），支持Webhook实时推送，支持自定义字段拼接。
• 数据处理： 支持数据恢复、录入问卷、并发保障。

3. 产品优势 (全流程AI解决方案)

• AI设计问卷：
  • 自然语言生成： 输入一句话需求或标题，即可生成专属问卷，零门槛。
  • 文档导入： 支持上传 Word、Excel、PowerPoint、PDF、图片（文档<512M，图片<10M）直接生成问卷或考题。
  • 深度意图理解： 需求描述越具体，生成质量越高，支持生成个性化问卷。
• AI生成问卷：
  • 质量控制： 自动识别文案和逻辑问题（如人称代词混用、开放题不合理），覆盖超过60+质控点。
  • 题型丰富： 自动生成量表、矩阵等多种复杂题型。
• AI样本投放：
  • 智能圈定： 输入标签（如“一二线城市、年轻白领、咖啡”），AI自动解析并圈定2000+标签维度的人群。
  • 二次过滤： 智能生成筛选题，自动剔除不符合目标的受众。
  • 精准触达： 包含专属游戏玩家标签（品类、玩法、平台、IP）。
• AI数据清洗：
  • 机器学习识别： 利用历史行为数据，智能识别并标记无效问卷（如答题时长过短的答卷）。
  • 数据表格化： 提供自动化审核列表，清晰展示无效原因（如答题时间35秒、17秒等）。
• AI数据洞察与报告：
  • 文本分析： 对主观题进行智能分析，提供观点热度排行、观点聚类、情感分析，超越传统词云。
  • 一键可视化： 一键生成专业可视化报告，支持柱状图、条形图、折线图、饼图及交叉分析。
  • 可编辑性： 支持复制文本、二次编辑，输出《腾讯问卷产品》类标准报告。
• 组织架构与协同：
  • 分级管理： 支持利用组织架构进行分级权限管理。
  • 多人协作： 支持多人实时协作编辑问卷。
  • 360评估： 自动化设置评估关系（上级、同级、下级、自评），支持权重设置。
• 开放与集成：
  • 生态嵌入： 支持嵌入自有小程序（全屏/跳转）、公众号。
  • 系统打通： 支持与腾讯文档、腾讯会议、企业微信、政务微信及第三方伙伴产品集成。
  • 自定义逻辑： 支持DSL代码编辑，实现复杂的逻辑跳转（如 if Q1A1 then show Q2）。

4. 荣誉背书与运营数据

• 服务时长： 上线9年。
• 用户规模： 服务用户超 5300万（文档中另一处数据为5318.4万），注册团队数超 27万。
• 数据积累： 帮助用户回收 34亿份问卷（文档中另一处数据为34.7亿份）。
• 客户满意度： 2023年用户满意度达 87.3（2019年-2020年满意度增速分别为34%、25%，2021年为18%）。
• 样本服务： 拥有百万级样本服务，基于腾讯生态大数据构建用户行为标签。

四、 典型案例

案例一：企业内部人才评估（2022下半年员工评估）

• 背景： 企业需要对TEG事业群等部门的员工进行半年度360度评估，涉及自评、上级、同级、下级多维度，且需在特定日期前完成。
• 解决方案： 使用腾讯问卷的360评估模块，设置评估关系与权重（如张晓杰、王大力等人员配置）。利用量表题型（1-5分或1-10分）进行满意度打分，并通过组织架构管理数据。
• 成效：
  • 实现多维度（上级/同级/下级/自评）自动化评估流程。
  • 支持大规模团队管理（案例中涉及数十人团队配置）。
  • 系统自动记录填写状态（已完成/待填写），提升HR管理效率。

案例二：菲梵汽车营销团队数据管理

• 背景： 菲梵汽车营销团队需要管理分布在江苏、上海、浙江等不同地区的问卷数据，进行区域化运营分析。
• 解决方案： 利用团队分级管理功能，按地区（华东地区、江苏地区39份、上海地区、浙江地区1273份）划分数据资源。
• 成效：
  • 团队总回收问卷 27,389份（其中答题中28,372份，已回收27,128份）。
  • 实现了按地区（江苏39份、浙江1273份等）的精细化数据统计与查看。

案例三：智慧校园与高校联盟调查

• 背景： 针对北京高校联盟及2022应届生进行就业情况跟踪调查，需覆盖北京大学、河北工业大学等多所学校。
• 解决方案： 使用组织架构分级权限，设置华北分区、北京大区等层级。通过问卷回收概况监控（未填答/异常/已填答）。
• 成效：
  • 覆盖智慧校园及高校联盟项目（总参与659人）。
  • 细分调研一组、二组、三组及临时测试小队，实现分部门数据隔离与统计。
  • 系统显示各渠道来源占比（如桌面端60%、移动端Android 32%、iOS 5%、MacOS 3%）。

案例四：新员工培训考核（基于文档生成）

• 背景： 企业需要根据《员工手册.doc》生成新员工培训考核试题，包含单选、多选、判断，总分100分。
• 解决方案： 使用AI导入文档生成问卷功能，上传Word文档，指令生成“共10题，包括单选、多选、判断三种题型”。
• 成效：
  • 快速将非结构化文档转化为结构化在线考试。
  • 支持自动判卷与成绩管理（API支持获取考试成绩）。

五、 版本与部署方案