售后维修数据准确性满意度调查
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本模板旨在提供售后维修数据准确性评估的标准化解决方案。帮助您收集用户反馈、定位数据问题、优化服务流程，适合制造业、汽车和零售企业提升售后服务质量与决策可靠性。 标签
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售后维修数据准确性满意度调查
您好！我们正在进行一项关于售后维修数据准确性的满意度调查，旨在了解您对当前数据记录、处理及使用过程的看法。您的反馈对我们至关重要，将帮助我们提升服务质量与效率。本问卷匿名填写，所有数据仅用于统计分析，感谢您的参与！
Q1:您与本公司售后维修服务的关联角色是？
内部员工（如客服、工程师、数据录入员）
授权服务商/合作伙伴
终端用户/客户
管理者/决策者
其他
Q2:您在日常工作中接触售后维修数据的频率是？
每天多次
每天一次
每周几次
每月几次
很少或从不
Q3:总体而言，您对当前售后维修数据（如故障描述、维修记录、配件信息、工时等）的准确性满意吗？
分数
标签
Q4:您认为，维修工单中记录的产品/设备故障描述与实际情况的吻合度如何？
非常不准确，经常有误
不准确，时有偏差
一般，基本可用
准确，大部分吻合
非常准确，完全一致
Q5:维修过程中使用的配件/耗材信息（如型号、批次、数量）记录准确性如何？
非常不准确，经常出错
不准确，时有遗漏或错误
一般，偶尔有误
准确，极少出错
非常准确，从未出错
Q6:维修工时、费用等结算相关数据的记录与计算准确性如何？
非常不准确，常引发争议
不准确，时有计算错误
一般，基本正确
准确，极少错误
非常准确，完全无误
Q7:您认为，影响售后维修数据准确性的主要原因有哪些？（可多选）
人工录入错误或疏忽
系统界面不友好或操作复杂
缺乏明确的数据录入标准或规范
不同部门/系统间数据同步不及时
培训不足，员工不熟悉流程
为了考核或结算而人为修改数据
原始信息（如客户描述）本身不准确
其他
Q8:当前的数据录入或采集系统/工具，是否便于您准确、高效地记录信息？
非常不便，极易出错
不太方便，容易出错
一般，尚可接受
比较方便，有助于准确记录
非常方便，极大提升准确性
Q9:当您发现维修数据存在错误时，通常的纠正流程是？
流程复杂，难以修改或需层层审批
有流程但执行不畅，修改不及时
流程基本明确，可以修改但较麻烦
流程清晰便捷，能较快修正
系统自动校验，错误可即时修正或无需人工修改
Q10:公司提供的关于数据准确性的培训、指导或规范文档，对您的工作帮助有多大？
分数
标签
Q11:不同部门（如客服、维修、仓库、财务）之间共享的维修数据，其一致性和同步性如何？
非常差，经常数据不一致
较差，时有冲突或滞后
一般，存在少量不一致
较好，基本能保持一致
非常好，实时同步且完全一致
Q12:您主要使用哪些维度的维修数据进行分析或决策支持？（可多选）
产品故障率/常见问题分析
维修效率与耗时分析
配件库存与消耗分析
服务商/工程师绩效评估
客户满意度分析
成本与利润分析
产品质量改进反馈
其他
Q13:基于现有数据进行的分析报告或决策，其可靠性和可信度如何？
非常低，数据问题导致结论不可信
较低，常需手动核对修正
一般，可作为参考但需谨慎
较高，大部分情况下可信
非常高，完全信赖数据得出的结论
Q14:您认为，提高数据准确性对提升整体售后服务质量的贡献有多大？
几乎没有贡献
贡献较小
有一定贡献
贡献较大
贡献极大，是核心基础
Q15:如果0分代表“完全不可能”，10分代表“极有可能”，您有多大可能向同事或合作伙伴推荐信赖我们当前的维修数据用于关键决策？
选项1
Q16:为了进一步提升售后维修数据的准确性，您认为最迫切需要改进的方面是？（可多选）
优化数据录入系统/工具（如增加校验、简化操作）
制定并强化数据标准和录入规范
加强员工培训与意识宣导
建立更高效的数据纠错与更新机制
加强跨部门数据协同与整合
引入自动化数据采集技术（如扫码、IoT）
建立数据质量监控与考核机制
其他
Q17:请分享一个您亲身经历的、因数据准确性问题（无论好坏）对工作产生影响的具体事例。
填空1
Q18:对于如何系统性提升我们售后维修数据的准确性与价值，您还有哪些宝贵的意见或建议？
填空1
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