通常，對使用者進行調查會隨機邀請有偏見且毫無意義的回饋。
不合格的受訪者可能缺乏該領域的知識，或者可能對先前的經驗產生偏見，從而影響他們的回饋。隨機調查所獲得的數據不僅對公司毫無意義，而且如果繼續追究的話，還會產生誤導。
避免使用者體驗付諸東流
想像一下，作為一名用戶，您進入一個網站，被邀 加拿大電報電話號碼列表 請參加一項您本來不想參加的調查，參加調查，進行到一半時，您意識到它與您無關。
不需要的調查
這種情況會增加調查放棄率並影響使用者體驗。篩選器可確保使用者不會將時間浪費在不適合他們的調查上。
高效率的數據分析
篩選問題將所需的答案與無意義的答案區分開來，從而節省了許多資源，否則這些資源將透過手動識別來浪費。
既然您知道為什麼使用這類問題很重要，那麼是時候找出哪些類型適合您的目的了。
篩選問題的類型
雖然有些人可能只考慮兩個問題，但您可以在篩選調查中提出四種類型的問題。每種類型都有不同的目的並產生不同的結果。讓我們直接進入它們：
人口統計
人口統計
它是最基本、最常用的篩選器。您可以在此類別中提出多種類型的問題。例如，您可以收集有關他們的性別、年齡、民族或種族、婚姻狀況、性取向、他們是否有孩子以及其他資訊的資料。
以下是一些調查範例問題 –
資格：“請說明您的最高資格。”
收入水平：「您的家庭淨收入是多少？」
婚姻狀況：「您如何解釋您的婚姻狀況？」
*注意：對於個人和敏感問題，請務必提及“不想說”選項。
就業類型：“目前您的就業狀況如何？”
行為方面
從名稱本身就可以看出，行為問題著重於衡量受訪者在某些事情上的行為方式、他們的傾向以及他們如何做出決定。
例如，如果您想調查有多少人在網路上購買衣服，有助於了解他們行為的第一個問題是：
行為問題
如果答案適合您正在尋找的內容，您可以跟進另一個問題，例如：
行為問題步驟 2
有了這個問題，如果您只想定位經常購物的客戶，您很快就會排除那些每年購物或從不網上購物的受訪者。其他例子有：
您想要推出像Spotify這樣的音樂串流服務– 「您花多少時間在應用程式上聽音樂？」
您想創建一個像Calm這樣的應用程式– 「當您無法入睡時，您會聽慢歌和自然音訊來幫助您睡得更好嗎？」
開發一個像Flo 這樣的應用程序，它可以追蹤和預測月經週期 - 「您多久忘記追蹤您的經期日期和週期？」
特定產業
針對特定行業的問題非常適合消除有偏見的參與者或過濾掉與特定行業無關的參與者。
為了幫助您更好地理解，假設您經營數位解決方案和產品，並且您希望收集有關特定於行銷的解決方案的回饋。
為了消除任何競爭對手的回應並獲得公正的反饋或僅針對具有營銷背景的參與者，您可以詢問
“您目前在哪個行業工作？” 或類似的東西：