制造业客户满意度调查数据质量控制:甄别题应用研究

您好!感谢您参与本次制造业客户满意度调查相关研究,本次问卷旨在探讨数据质量控制中甄别题的应用效果,所有数据仅用于学术研究,匿名填写,请您根据真实体验作答。

Q1:您所在企业所属的制造业细分领域是?

装备制造
电子信息制造
原材料加工
消费品制造
其他制造业领域

Q2:您在企业中负责对接供应商/合作方的相关工作年限是?

1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上

Q3:您是否参与过针对上游制造服务商的客户满意度调查相关反馈填写?

是,多次参与
是,参与过1-2次
从未参与

Q4:您认为在制造业服务反馈收集过程中,设置甄别题对提升客户满意度调查的数据质量是否有帮助?

帮助非常大
有一定帮助
帮助很小
没有帮助
不确定

Q5:您过往接触的客户满意度调查中,常见的甄别题设计存在哪些问题?

甄别逻辑过于复杂,影响填写体验
甄别条件设置不合理,误排除真实用户
甄别题位置不合理,增加填写负担
甄别题与调研目标关联度低
未发现明显问题

Q6:请您对过往参与的制造业服务反馈类调研中,甄别题的设计合理性进行评分(1分非常不合理,5分非常合理)

分数
标签

Q7:您认为甄别题设置在问卷哪个位置对保障客户满意度调查的数据质量效果最好?

问卷开头,填写正式问题前
问卷中间,核心问题填写过程中
问卷结尾,提交前
根据甄别内容灵活穿插

Q8:您认为以下哪些甄别维度,对制造业场景下的客户满意度调查数据质量控制价值最高?

答题者身份匹配度(是否为目标对接岗位)
答题者对合作项目的熟悉程度
答题者填写时长合理性
答题者答案逻辑一致性
答题者是否存在随意作答倾向

Q9:如果一份制造业服务反馈问卷设置了3道及以上甄别题,您的填写意愿会如何变化?

意愿明显提升,觉得调研更严谨
意愿基本不变
意愿略有下降,觉得填写麻烦
意愿大幅下降,可能放弃填写

Q10:请您评价答题时长校验类甄别规则,对提升客户满意度调查数据真实性的作用(1分作用极小,5分作用极大)

分数
标签

Q11:您是否遇到过因甄别题设置不当,导致真实有效反馈被误判定为无效问卷的情况?

经常遇到
偶尔遇到
从未遇到
不清楚

Q12:您认为制造业场景下的客户满意度调查,在数据质量控制层面还存在哪些常见痛点?

样本代表性不足
答题者随意填答占比高
问卷题目与实际服务场景脱节
数据回收后清洗规则不清晰
反馈结果无法落地到服务改进

Q13:您认为逻辑校验类甄别题(如前后关联问题答案一致性校验)的合理容错率应该设置为多少?

0容错,出现逻辑矛盾直接判定无效
容错10%以内,少量矛盾不判定无效
容错10%-30%,结合其他维度综合判断
不设置逻辑容错要求

Q14:请您对“合理应用甄别题可将制造业客户满意度调查的有效数据占比提升20%以上”这一观点的认同度进行评分(1分非常不认同,5分非常认同)

分数
标签

Q15:您认为以下哪些甄别题设计方式,容易引发答题者的反感?

涉及过多个人隐私的甄别问题
带有诱导性的甄别表述
重复设置考察同一维度的甄别题
需要回忆大量细节才能作答的甄别题
表述模糊、理解成本高的甄别题

Q16:您所在企业开展合作方服务评价时,是否会针对回收数据设置专门的质量校验环节?

是,有完善的质量校验体系
是,有简单的校验规则
否,回收后直接统计分析
不清楚

Q17:请您评价甄别题应用对降低客户满意度调查中恶意刷票、随意填答等行为的效果(1分效果极差,5分效果极好)

分数
标签

Q18:结合您的实际体验,您对制造业场景下客户满意度调查的数据质量控制及甄别题设计,还有哪些具体的建议?

填空1
制造业客户满意度调查数据质量控制:甄别题应用研究
关于
1个月前
更新
871
频次
18
题目数
分享
问问AI
有问题?问问AI帮你修改 改主题:如咖啡问卷改为奶茶问卷