物流配送数据准确性满意度调查

物流配送数据准确性满意度调查

尊敬的合作伙伴，您好！为持续提升物流配送数据质量与服务水平，特邀请您参与本次满意度调研。您的反馈至关重要，所有信息将仅用于服务改进，感谢您拨冗填写！

Q1:您与我们的物流配送合作时长是？

少于6个月

6个月至1年

1年至3年

3年以上

Q2:您最常使用的物流数据查询或交互平台是？

PC端网页后台

移动端APP

微信小程序

API接口对接

客服人工查询

Q3:请对物流配送单号的生成与分配准确性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q4:请对物流轨迹（如揽收、中转、派送等节点）更新的及时性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q5:请对物流轨迹信息（如地点、时间、状态描述）的准确性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q6:请对预计送达时间（ETA）的预测准确性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q7:请对签收信息（如签收人、签收时间、签收状态）反馈的准确性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q8:在您的日常业务中，哪些类型的数据不准确问题曾对您造成困扰？（可多选）

运单号错误或重复

收/发货人信息错误

货物重量/体积数据偏差

物流状态更新延迟

物流状态与实际不符

签收信息缺失或错误

费用结算数据异常

以上均未遇到

Q9:当发现物流数据不准确时，您通常通过何种渠道反馈或核实？

在线客服

电话客服

客户经理

系统内提交问题工单

其他社交平台（如微信）

未反馈过

Q10:请对我们处理数据准确性问题的响应速度进行评分（1分非常慢，5分非常快）

分数

标签

Q11:请对我们处理数据准确性问题的解决效果进行评分（1分完全未解决，5分彻底解决）

分数

标签

Q12:基于数据准确性体验，您向同行推荐我们物流服务的可能性有多大？（0-10分，0分完全不可能，10分极有可能）

选项1

Q13:您认为提升数据准确性，我们应在哪些方面优先改进？（可多选）

提升扫描设备与系统的稳定性

加强末端派送员的规范操作培训

优化数据同步与传输机制

增加关键节点的人工复核

完善异常数据的自动预警与排查

提供更清晰的数据纠错与反馈入口

定期同步数据质量报告

Q14:总体而言，您对我们物流配送数据准确性的信任度如何？

完全不信任，经常需要多方核实

比较不信任，偶尔需要核实

一般信任，但仍有改进空间

比较信任，大部分情况可靠

完全信任，几乎无需核实

Q15:请分享一次令您印象深刻的物流数据准确（或不准确）的具体经历，以及它带来的影响。

填空1

Q16:对于提升物流数据透明度与准确性，您是否有其他具体的意见或建议？

填空1

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