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本章中我们将讲述客户体验数据应如何正确收集，以应对「客户体验数据三大特性」所带来的收集困难，关于这部分内容，可以参考文章《客户体验数据的三大特性》
在谈到具体的收集技术之前，我们先将客户体验数据收集场景分为两大类：私域场景和公域场景
实际上，无论是私域场景还是公域场景，获得客户体验数据最根本方式，都是“问卷”收集。只不过在私域场景下，品牌拥有客户的联系方式，可以直接将自己设计的问卷发送至客户，收集所需的客户体验数据。
私域场景下收集客户反馈流程图
直接获取客户反馈
在公域场景下，由于品牌无法直接掌握客户的联系方式和信息，因此通常需要依赖第三方平台（如淘宝、京东、拼多多等）来获取客户对产品和服务的评价。品牌需通过“爬取”这些平台上的公开数据来收集客户体验反馈。
公域场景下收集客户反馈流程图
间接（从第三方平台上）获取客户反馈
而在私域场景中，品牌可以直接控制问卷内容和反馈机制，更好地将客户反馈与自身的产品、服务等环节对应起来，实现有效的改善。因此本章中我们只集中讨论私域场景下的客户体验数据收集方法。
这是一张问卷发送时间和问卷应答率的对照表，横轴是距离客户消费后的时间，纵轴是问卷的应答率。因为客户体验的瞬时性（概念请参照文章《客户体验数据的三大特性》），随着时间的推移，客户会因为“想不起来自己的体验”而抗拒打开和完成反馈，如同我们很难记清“前天午餐的用餐体验”。
体验家认为：收集体验反馈的问卷必须在与客户互动后24小时内发送，这是为了确保反馈的准确性和真实性。相比于月度、季度甚至年度的满意度调查，过长时间的延迟会导致客户回忆成本增加，从而产生大量拒答和乱答现象。
项目制的满意度调研已经是上世纪的产物，究其原因是因为在技术上无法做到和客户实时连接。而随着移动互联网、物联网、在线支付等技术的普及，即便是线下消费，客户在“浏览-购买-支付-使用-反馈”环节，大部分操作也是通过APP和小程序完成的。
因此，品牌和客户之间已经具备了“实时沟通”的渠道，不需要再舍近求远，采取“月度、季度、年度”的方式收集客户反馈。正确的做法应该是在客户完成某个场景之后，使用实时的方式进行反馈的收集，这将大大的提升客户反馈的应答率和准确率。
以我们常用的某打车软件为例：
当我们叫了车但是因为一些原因临时取消订单，这个互动结束之后，我们马上会收到一个“战败调研”，旨在了解我们取消服务的具体原因。这是为了判断是算法问题（如派单距离过远）、合规管理问题（如司机相关事宜）、还是个人或其他因素所致。我相信很多读者在在过去填写过的问卷，可能就是各类服务平台（如滴滴、美团等）在服务结束后的实时点评。
这是一张问卷题目数量和问卷应答率的对照表，横轴是问卷的题目数量，纵轴是问卷的应答率。通过观察数据趋势，我们可以发现随着题目数量的增加，客户反馈疲劳度的上升，完成率会随之下降，而临界点一般产生在第4道题。
即使我们能够及时地在与客户互动后邀请他们提供反馈，若客户在打开后发现问卷过于冗长复杂，很可能会选择中断填写，这是人之常情，也是在收集客户体验时应该坦然面对的问题。
那么问题来了，当测量某个场景的客户体验影响因素需要超过5道题目时，为了不降低应答率，我们应该怎么办呢？
我们继续用我们常用的打车软件来举例，在我们支付结束后，还会收到一个落地页反馈，细心的读者会发现，这次调研的题目是变化的：
1.车辆是否有异味？（客户体验）
2.车牌号与订单显示是否一致？（安全问题）
3.司机驾驶是否平稳？（客户体验）
4.司机是否有绕路？（客户体验）
5.司机是否满足您的开空调需求？（客户体验）
6.司机是否有玩手机（合规管理问题）
7.本次订单资费是否合理？（合规管理问题）
8.您对本次行程满意吗？（整体感受）
......
在乘客从上车到下车的整个过程中，该打车软件关注了很多方面的客户体验，当我们作为问卷的收集者，当然希望收集更全面的数据，但试想如果我们作为消费者，一次性收到8-10个问题，我们是否会耐心完成？大概率是中途停止作答，导致数据丢失（多数问卷平台仅统计完整提交的数据，忽略中途放弃的问卷）。
因此，该打车软件采取了一个非常克制的方式，采用循环的方式，随机提问其中的1-2个问题。用「多人应答短问卷+高应答率」，替换「少数人应答的长问卷+低应答率」。
基于大数定理和中心极限定理，当我们显著提升了单点应答率之后，样本平均数会更趋近于总体平均数，即使单个短问卷的回答可能有偏差或不平均，但当我们汇总大量这样的问卷数据时，其结果的分布会围绕总体平均值形成一个正态分布，允许我们使用标准的统计方法来进行推断和假设检验。
体验家CEM作为一款针对企业的专业级商用软件，和普通的问卷表单平台最大的差异，就在于不仅提供软件平台，还有专业的咨询团队在背后提供专业模版库和咨询服务，保证使用体验家CEM的品牌快速上手问卷系统，高效地完成了多题循环的反馈收集。
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