广告营销用户质量评价可行性调研问卷

广告营销用户质量评价可行性调研问卷

您好！我们正在进行一项关于广告营销用户质量评价的可行性调研。您的宝贵意见将帮助我们更好地理解市场需求与挑战。本问卷匿名填写，所有数据仅用于研究分析，感谢您的参与！

Q1:您目前主要从事的行业领域是？

广告/营销/公关

互联网/科技

电子商务/零售

金融/保险

教育/培训

文化/娱乐/媒体

制造业

其他

Q2:您在公司中负责的主要工作角色是？

市场营销/品牌管理

广告投放/媒介采购

数据分析/效果评估

产品/运营

销售/商务

公司管理层

其他

Q3:在您过往的营销活动中，评估广告投放效果（如ROI、转化率等）的频率是？

每次活动后必评估

定期（如每月/每季度）评估

偶尔评估

很少评估

从不评估

Q4:您目前主要通过哪些维度来评估广告用户的“质量”？（可多选）

点击率(CTR)

转化率(CVR)

用户留存率

平均订单价值(AOV)

用户生命周期价值(LTV)

用户互动深度（如页面停留时间）

用户投诉/退款率

尚无明确评估体系

Q5:您对现有评估广告用户质量的方法或工具的满意度如何？（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）

分数

标签

Q6:您认为目前市场上缺乏一个统一的“用户质量”评价标准，对您的营销决策造成了多大困扰？

困扰非常大，难以横向比较渠道效果

困扰较大，需要投入额外精力分析

有一定困扰，但可以接受

基本没有困扰

完全没有困扰

Q7:如果存在一个“用户质量评价”工具或服务，您希望它主要解决哪些痛点？（可多选）

统一不同渠道的用户质量衡量标准

预测新用户未来的转化与留存潜力

识别并过滤低质量或欺诈流量

提供可执行的优化建议（如调整出价、创意）

自动化报告，节省人工分析时间

其他

Q8:您认为这样一个评价工具，最理想的数据来源应该是？

第一方数据（如自有网站/APP数据）

第二方数据（如广告平台提供的数据）

第三方数据（如数据服务商提供的标签）

多方数据融合

Q9:您能接受为这样一个评价工具/服务付费吗？

愿意，如果效果显著

可以考虑，取决于价格

更倾向于使用免费版本（功能受限）

目前没有付费预算

不确定

Q10:您对利用人工智能/机器学习模型来预测用户质量的接受度有多高？（1分表示完全不接受，5分表示非常接受）

分数

标签

Q11:您希望该工具的输出形式是什么？（可多选）

可视化仪表盘

API接口

定期邮件/PDF报告

实时预警通知

集成到现有营销平台

Q12:在评估此类新工具时，哪个因素对您的决策影响最大？

工具的实际效果（准确性）

实施与集成的便捷性

数据安全与隐私合规性

服务商的品牌与口碑

价格与成本

Q13:对于“广告营销用户质量评价”这一概念，您最关心或最想了解的一个具体问题是什么？

填空1

Q14:您是否愿意参与后续更深入的访谈或产品试用？

非常愿意

可以考虑

不愿意

不确定

Q15:请留下您的邮箱（选填），以便我们向您发送调研摘要或后续邀请：

填空1

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