AI赋能零售学术调研：智能问卷设计新方法研究问卷

您好！感谢您参与本次关于AI赋能零售学术调研：智能问卷设计新方法的学术调查。本次问卷旨在了解当前问卷设计在零售研究中的应用现状与优化方向，所有数据仅用于学术研究，预计占用您5-8分钟时间，感谢您的支持与配合！

Q1:您是否参与过零售领域相关的学术调研项目？

从未参与

参与过1-2次

参与过3-5次

参与过5次以上

Q2:您在学术调研中，通常采用哪种方式开展问卷设计工作？

完全自主设计

参考成熟量表改编

借助智能工具辅助设计

委托专业机构设计

Q3:您认为传统人工问卷设计在零售学术调研中的效率如何？（1分表示效率极低，5分表示效率极高）

分数

标签

Q4:您在开展问卷设计时，最常遇到的困难有哪些？

题目逻辑梳理困难

选项设置不够贴合调研场景

题量与调研时长难以平衡

题目表述存在歧义

调研维度覆盖不全

其他

Q5:您是否了解AI技术在问卷设计领域的相关应用？

完全不了解

听说过但未使用过

偶尔使用相关工具

经常使用AI辅助设计问卷

Q6:您认为AI辅助开展问卷设计，对提升零售学术调研质量的帮助程度有多大？（1分表示完全没有帮助，5分表示帮助极大）

分数

标签

Q7:您认为智能问卷设计方法在零售学术调研中，最突出的优势是什么？

提升问卷设计效率

优化题目逻辑结构

更精准匹配零售场景调研需求

减少题目表述偏差

快速生成多维度调研题目

其他

Q8:如果使用AI工具辅助问卷设计，您最担心的问题是？

生成题目不符合学术研究规范

题目与零售调研场景匹配度低

题目逻辑存在漏洞

数据隐私安全问题

生成内容同质化严重

没有明显顾虑

Q9:您对“AI赋能零售学术调研下的智能问卷设计新方法”的接受程度如何？（1分表示完全不能接受，5分表示非常愿意尝试）

分数

标签

Q10:您认为优质的问卷设计，需要重点满足以下哪些标准？

调研目标明确

题目逻辑清晰无跳转冲突

选项设置互斥且穷尽

题量适中避免受访者疲劳

问题表述中立无引导性

符合学术研究的信效度要求

Q11:在零售消费者行为调研中，您认为问卷设计的核心优先级是？

题目贴合消费者真实消费场景

问题简洁易懂便于作答

维度覆盖全面支撑研究假设

能够有效筛选无效问卷

便于后续数据统计分析

Q12:您认为当前智能问卷设计工具生成的题目，在零售学术场景中的适配度如何？（1分表示完全不适配，5分表示高度适配）

分数

标签

Q13:您希望智能问卷设计工具，针对零售学术调研提供哪些专属功能？

零售领域经典量表自动匹配

调研逻辑自动校验与优化

针对不同零售业态自动生成定制化题目

预调研信效度自动预判

问卷题目学术化表述润色

无效作答陷阱题自动设置

Q14:您认为在问卷设计过程中，人工审核调整AI生成内容的必要程度是？

完全不需要，AI生成内容可直接使用

需要少量调整

需要较多人工修改优化

必须经过多轮人工审核才能使用

Q15:您认为未来3-5年，智能问卷设计方法在零售学术调研领域的普及程度会如何？（1分表示完全不会普及，5分表示会成为主流设计方式）

分数

标签

Q16:以下哪些零售研究主题，您认为最适合采用智能问卷设计方法开展调研？

零售消费者满意度调研

新零售业态用户接受度调研

零售品牌消费者认知调研

零售服务质量评价调研

零售数字化转型用户感知调研

其他

Q17:您所在的研究团队，是否有计划引入智能工具优化问卷设计流程？

暂无相关计划

正在评估相关工具

已经小范围尝试使用

已经全面应用智能工具辅助设计

Q18:结合您的学术调研经验，您对AI赋能下的智能问卷设计新方法还有哪些建议或期待？

填空1

AI赋能零售学术调研：智能问卷设计新方法研究问卷

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