制造业客户满意度调查数据质量控制:甄别题应用研究问卷

您好!感谢您参与本次制造业客户满意度调查相关研究。本问卷旨在探讨客户满意度调查过程中数据质量控制与甄别题的科学应用,所有数据仅用于学术研究与方法优化,全程匿名,请您根据真实情况作答,预计用时5-8分钟。

Q1:您所在的企业所属的制造业细分领域是?

装备制造
电子信息制造
消费品制造
原材料加工制造
新能源制造
其他制造业领域

Q2:您在企业中负责的相关工作是否涉及客户反馈、供应商评估或满意度调研相关内容?

是,为核心负责人员
是,为参与配合人员
否,完全不涉及相关工作

Q3:您所在企业开展客户满意度调查的频率大致为?

每季度至少1次
每半年1次
每年1次
2年及以上1次
从未系统开展过

Q4:您认为在客户满意度调查中,设置甄别题对提升数据质量的作用程度如何?

作用非常大,是质量控制核心环节
作用较大,可有效筛除无效样本
作用一般,仅作为辅助校验手段
作用很小,对数据质量影响有限
完全没有作用

Q5:您接触过的客户满意度调查中,常见的无效样本来源包含哪些?

非目标客户群体随意填答
答题者未仔细看题连续选相同选项
答题时长过短的随意作答
受利益诱导的虚假填答
前后题答案逻辑矛盾的填答
其他无效来源

Q6:您所在企业在开展客户满意度调查时,是否会专门设置甄别题来筛选合格填答者?

每次调查都会系统设置
大部分调查会设置
偶尔会设置
从未设置过
不清楚相关设置情况

Q7:您认为以下哪些甄别题设计方式,更适合制造业场景下的客户满意度调查质量控制?

设置企业所属行业、采购产品类型等身份甄别题
设置答题注意力校验题(如指定选择某选项)
设置与制造业服务场景相关的常识校验题
设置填答者岗位、决策权限的身份甄别题
设置前后逻辑呼应的校验题组
其他适配方式

Q8:请您评价:如果甄别题设置过多,会对客户满意度调查的填答完成率造成多大程度的负面影响?(1分=几乎无影响,5分=严重降低完成率)

分数
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Q9:您认为甄别题在整份客户满意度调查中的题量占比多少最为合理?

5%以内
5%-10%
10%-15%
15%以上
视具体调查目标灵活调整即可

Q10:除了设置甄别题外,您认为以下哪些手段也能有效提升客户满意度调查的数据质量?

合理控制问卷总长度
优化问题表述避免歧义
设置填答时长阈值筛选无效问卷
对回收数据进行逻辑校验清洗
针对目标客户精准推送问卷
邀请合作客户定向填答

Q11:您是否遇到过因甄别题设计不当,导致有效样本被误筛的情况?

经常遇到
偶尔遇到
从未遇到
没有关注过这类情况

Q12:请您对当前所在行业内普遍开展的客户满意度调查的数据整体质量进行评分(1分=质量极差,5分=质量极高)

分数
标签

Q13:您认为在制造业B端客户场景下,甄别题最应优先筛选哪类填答者?

完全不了解企业合作情况的无关人员
随意敷衍填答的人员
与企业无实际业务往来的人员
对调研存在明显抵触情绪的人员
其他应优先筛选的人员

Q14:您认为设计不当的甄别题可能会带来哪些负面问题?

引起填答者反感导致中途弃答
误将真实有效客户排除在样本外
泄露调研的质量控制逻辑引发刻意迎合
增加问卷长度提升填答负担
不会带来明显负面问题

Q15:您所在企业是否会对客户满意度调查回收的数据,进行甄别题相关的有效性校验?

有明确的校验标准和流程
会做简单校验但无统一标准
完全不做相关校验
不清楚校验相关工作

Q16:您认为将甄别题体系化纳入客户满意度调查全流程,对提升调研结果可信度的价值有多大?(1分=毫无价值,5分=价值极高)

分数
标签

Q17:您更倾向于在问卷的哪个位置设置身份类甄别题?

问卷开头部分
问卷中间部分
问卷结尾部分
根据甄别题类型灵活分布在不同位置

Q18:您认为制造业场景下的客户满意度调查,甄别题设计需要重点考虑哪些特殊性?

B端客户岗位差异大,需精准匹配填答者身份
制造业服务链条长,需确认填答者对业务的熟悉程度
客户合作周期差异大,需区分新老客户填答范围
涉及专业产品知识,需避免过于晦涩的校验表述
无需考虑特殊场景,通用设计即可

Q19:您向行业内其他企业推荐“通过科学设置甄别题提升客户满意度调查数据质量”这一方法的可能性有多大?(0分=完全不推荐,10分=非常愿意推荐)

选项1

Q20:关于制造业客户满意度调查中的甄别题设计与数据质量控制,您还有哪些其他的经验或建议?

填空1
制造业客户满意度调查数据质量控制:甄别题应用研究问卷
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