的问题来使答案更有针对性：

[nurnobi90]

一个开放式的后续问题，询问受访者为什么有兴趣或不感兴趣购买新产品。典型措辞：“你为什么这么说？”或者，通过提出一个由两部分组成
(a)“你这么说的主要原因是什么？”
(b)“你这么说还有什么其他原因？”
这有助于揭示不同概念诉求和益处的重要性。
关于预期购买频率的问题——帮助筛选出新奇或低频产品。典型措辞：“哪一句话最能描述您购买此产品的频率？”
每周一次或更频繁
每两三周
一次 每月
一次 每两三个月
一次 每四六个月一次
每年一两次
少于一年一次
从不
众所周知，消费者在估计他们将使用产品的频率，甚 爱沙尼亚电报号码数据库 至目前购买已经使用的产品的频率时都是不准确的。

但频率问题可以帮助筛选出新颖的产品或所谓的“生日蛋糕创意”，或者消费者感兴趣但购买频率不足以使产品成功的产品。

关于概念独特性的问题——帮助识别“模仿”或通用的想法。典型措辞：“您认为这款产品与目前市面上其他产品有何不同？”
极其不同
略有不同
略有不同
完全不同
关于价格/价值反应的问题——如果产品描述中包含价格，并且价格被认为是潜在的积极或消极因素。典型措辞：“哪一句话最能描述您对这款产品价值的感受？”
非常好
相当好
平均
稍差
非常差
这些问题旨在确定新产品将取代的其他产品——这有助于确定新产品对公司现有产品的预期削减或蚕食程度。典型的措辞是：“人们经常用新产品替代他们目前使用的产品。新产品可能会部分或全部取代家庭一直在使用的产品。您是否认为该产品可能会部分或全部取代您目前正在使用的产品？如果是，您会选择哪种产品？”
询问该产品是否解决了市面上现有产品无法解决的问题，以便更好地了解产品的吸引力和独特性。典型的措辞是：“您是否认为该产品可以解决您或您家人目前面临的、市面上现有产品无法解决的问题或需求？”
如果你从事B2B业务，那么上述问题将是你主要要问的问题。由于B2B领域的销售周期长、产品通常复杂且决策者众多，最好提出解决问题的问题，而不是购买意向的问题。
询问产品描述中是否存在任何令人困惑或难以理解的内容——检查产品描述的清晰度。典型措辞是：“该产品描述中是否存在任何让您感到困惑或难以理解的内容？”
是。（如果有：“什么？”）
否。
这类问题旨在确定该商品更适合作为礼物赠送还是自购——例如家居用品、服装以及其他一些礼品意义重大的产品。典型措辞是：“您认为您更有可能购买此产品自用、赠送他人，还是两者兼而有之？”
自
购 赠送
两者兼而有之
步骤4：分析新产品概念筛选结果
购买意向问题是衡量概念兴趣的关键指标。分析购买意向问题的标准方法是查看“顶部方框”（“肯定会买”）的得分，或“顶部两个方框”（“肯定会买”加“可能会买”）。

这两种衡量标准都确定了对产品有浓厚兴趣的潜在买家的比例，并且它们通常会产生几乎相同的概念排名。

与此同时，一些公司已经超越了这种简单的“机顶盒”系统，转而采用一种程序，对购买意向结果进行加权，以得出一个似乎可以近似反映产品渗透潜力的数字。

查看经常使用的加权系统：

购买意向量表 测试响应 权重 加权分数
一定会买 21% 0.75 15.8%
可能会买 29% 0.25 7.3%
可能会买，也可能不会买 30% 0.10 3.0%
可能不会买 15% 0.03 0.5%
绝对不会买 5% 0.02 0.1%
全部的： 100% 26.7%
新产品概念筛选调查中购买意向反应的常见加权系统。
在这种情况下，权重假设只有大约四分之三（0.75）的表示“肯定会购买”该产品的人会真正购买，大约四分之一（0.25）的表示“可能会购买”的人会真正购买，等等。

在这个例子中，假设测试产品的预计潜在试购水平为 26.7% - 然后根据预期的知名度和分销度进行折扣。

分析概念测试结果的另一种方法是绘制每个概念的购买意向和另一个分数，例如独特性、解决问题能力或价值（上面描述的所有内容）。

如果这个新产品概念方法听起来对你有好处，那么从哪里开始呢？
尚未进行任何概念筛选的公司常常会疑惑如何着手。一个好的开始方式是开展一个“开发项目”，以验证概念测试对公司产品的适用性，并着手制定识别“成功者”和“失败者”的指南。

此类项目涉及以概念形式测试公司或其竞争对手已经销售的产品（包括成功和不成功的产品）。

将这些产品作为概念进行测试，可以验证测试预测或“回溯”成功和失败的能力。这是一种低风险、经济的方法，可以证明概念测试的准确性和价值。

推广调查问卷时的注意事项
在进行新产品概念调查时，您可以考虑加入一些促销策略，以提高调查完成率。只要您的促销策略不会影响调查结果，就可以。

如果他们采取积极措施，例如在完成调查后赠送免费礼物或调查产品的样品，则很有可能。

我的一位客户发现，通过添加免费礼品，至少可以将 10 个百分点推入“可能购买”框中，并将 5 到 8 个百分点添加到“肯定会购买”框中。

不幸的是（或者说幸运的是），这种偏见并不总是会发生。然而，这种数据失真的可能性非常大，以至于要么不纳入大规模的促销策略，要么至少先进行A/B测试。