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分享小衣酱——用户使用调查报告
| 这个作业属于哪个课程 | 2501_CS_SE_FZU |
|---|---|
| 这个作业要求在哪里 | 团队作业——Beta冲刺 |
| 团队名称 | 小衣酱 |
| 这个作业的目标 | 用户使用调查报告 |
| 其他参考文献 | 《构建之法》 |
目录
- 一、项目介绍
- 二、调查目的
- 三、调查方法
- 四、调查对象
- 五、调查内容
- 六、调查结果分析
- 七、结论
一、项目介绍
| 项目名称 | 小衣酱 |
|---|---|
| 项目介绍 | 我们致力于打造小衣酱，一款集虚拟衣橱管理、智能穿搭推荐与搭配社区交流于一体的穿搭助手，帮助用户管理衣橱资产、获得多维度的推荐灵感，并通过社区内容汲取穿搭灵感与互动反馈，最终提升日常穿搭效率与体验。 |
二、调查目的
- 了解用户需求：收集用户对小衣酱虚拟衣橱、智能推荐、社区互动等功能的真实使用反馈，明确核心痛点与期望。
- 评估用户体验：从视觉设计、交互流程、性能流畅度等方面评估整体满意度，检验设计是否符合目标定位。
- 发现问题和改进点：识别在上传、推荐、社区互动与提醒等环节存在的障碍，形成优先改进清单。
- 市场定位：结合用户画像与使用场景，进一步聚焦目标客群及推广策略。
- 监测用户行为：分析用户的功能偏好与活跃度，为后续个性化推荐和内容运营提供依据。
三、调查方法
我们采用了在线问卷的调查方式。团队依据小衣酱最新版本的功能结构设计题目，覆盖基本信息、功能使用、界面体验、改进建议与满意度五大模块，并在问卷星发布。受访者在收到体验指引后，使用测试账号或个人账号完成核心流程，再根据真实体验填写问卷。系统回收问卷后，我们对数据进行清洗、统计与分析。
四、调查对象
小衣酱面向日常通勤、校园穿搭与精致生活人群，因此我们邀请了不同年龄段、职业背景与性别的用户参与调研。受访者既包括深度穿搭爱好者，也包括刚开始整理衣橱的新手，主要来自团队成员的同学、同事及亲友圈，以确保样本的多样性与真实反馈。
五、调查内容
问卷围绕以下模块展开：
- 基本信息：了解受访者年龄段与使用频率。
- 功能使用：覆盖虚拟衣橱、智能推荐、社区互动等关键场景。
- 界面与体验：收集对视觉风格、导航与交互流畅度的评价。
- 改进建议：梳理用户期望新增或优化的功能，并记录遇到的问题。
- 整体满意度：衡量总体满意度、推荐意愿及开放性建议。
整体问卷如下：
六、调查结果分析
以下结论完全按照问卷题目顺序整理：
- 问题1：您的年龄段是？18-25岁用户占比最高，其次为26-30岁与31-35岁，显示小衣酱在年轻通勤与校园人群中更具吸引力；36岁以上用户建议增加职场与家庭场景的搭配模板。
- 问题2：您使用小衣酱的频率是？每天多次或至少每日一次的用户占比过半，体现虚拟衣橱与推荐功能的高黏性；偶尔使用者多为新手，主要在换季或旅行前使用，需要更清晰的新手引导。
- 问题3：您最常使用小衣酱的哪个功能？（多选）虚拟衣橱管理与智能推荐最受欢迎，社区浏览、发布笔记与收藏搭配也有稳定需求，说明工具型与内容型体验相辅相成。
- 问题4：关于虚拟衣橱功能，您的使用情况是？经常或偶尔上传衣服的用户占多数，肯定了分类、标签与多视图浏览的价值；“很少上传”用户希望降低拍照裁剪和批量管理成本。
- 问题4.1：如果使用过，上传衣服的便捷性如何？“非常方便/比较方便”总体超过七成，但在弱网或深色服饰抠图场景仍存在体验瓶颈，需要优化压缩策略与背景识别。
- 问题5：关于智能推荐功能，您最常使用哪种推荐方式？天气推荐与基于衣橱的推荐位居前二，文字描述推荐在重要场合也被频繁调用，说明多场景算法仍需精细化调优。
- 问题5.1：推荐结果的准确性如何？“非常准确/比较准确”占绝大多数，但用户期待算法更懂个人风格与体型特征，建议增加可调偏好与反馈回路。
- 问题6：关于社区功能，您的使用情况是？“偶尔浏览”占比最高，说明社区是获取灵感的重要渠道；“经常浏览/发布”用户集中在深度爱好者，需要运营活动持续激励。
- 问题6.1：您最常进行的社区互动是？（多选）点赞与收藏最常见，评论与发布笔记相对较少，显示用户偏好轻互动，需要通过模板、挑战赛与奖励机制降低创作门槛。
- 问题7：您对应用的整体视觉设计满意度如何？大部分用户表示满意，认为页面色彩与布局清爽统一，但也有人希望提供夜间模式以适应不同光线环境。
- 问题8：您对黄色主色调的看法是？“非常喜欢/比较喜欢”占比高，用户认可该主色调的活力感与品牌辨识度；少部分建议在夜间模式中提供更柔和的配色方案。
- 问题9：底部导航栏的设计是否清晰易用？“非常清晰/比较清晰”占多数，用户认可首页-分类-我的的布局逻辑，改进建议集中在增加图标提示与快捷入口。
- 问题10：页面切换和操作反馈是否流畅及时？“非常流畅/比较流畅”占主导，但社区瀑布流与衣橱缩略图在弱网下仍有加载延迟，需要优化图片懒加载与缓存策略。
- 问题11：您最希望增加或改进的功能是？（多选）搭配日历、穿搭提醒、衣橱统计呼声最高，购物链接、社交分享与穿搭挑战紧随其后，显示用户期待形成“整理-推荐-执行-分享”闭环。
- 问题12：您在使用过程中遇到的主要问题是？（多选）图片上传失败/速度慢、推荐不精准、搜索体验一般、界面加载慢与操作流程复杂是共性痛点，提示我们需同时攻克性能与交互。
- 问题13：总体而言，您对小衣酱的满意度如何？“非常满意/比较满意”占多数，验证产品在“今天穿什么”核心场景中已具备口碑。
- 问题14：您向朋友推荐小衣酱的可能性有多大？7-10分的推荐意愿占比最高，说明用户愿意向亲友安利，但也希望算法与社区持续优化以提升信心。
- 问题15：您认为小衣酱最需要改进的方面是？（多选）功能完善、推荐算法、社区体验与性能优化是最被提及的方向，与前述痛点保持一致。
- 开放性问题（问题16）：您对小衣酱还有什么其他建议或意见？
受访者强调“强化算法个性化”“优化衣橱上传流程”“完善穿搭提醒和统计”“提升社区内容质量”等诉求。
部分回答如下：
七、结论
调研结果表明，小衣酱在虚拟衣橱管理、天气/衣橱混合推荐与整体视觉体验方面获得了高度认可，用户黏性良好。与此同时，上传流程、算法个性化、社区互动活跃度与性能优化仍是下一阶段的重点改进方向。我们将结合本次问卷的建议优先推进搭配日历、穿搭提醒与衣橱统计等功能迭代，并持续优化上传链路与推荐模型，努力为用户提供更高效、更有趣的穿搭体验。
感谢每一位填写问卷的用户，后续版本的提升离不开你们的反馈！
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