腾讯问卷售后调研问卷防作弊与数据质量管理专项调研

您好！欢迎参与本次关于腾讯问卷售后调研问卷防作弊与数据质量管理的专项调研，您的真实反馈将帮助我们进一步优化问卷数据质量管控机制，感谢您的支持！

Q1:您是否使用过腾讯问卷开展过售后满意度类调研项目？

经常使用

偶尔使用

仅使用过1-2次

从未使用过

Q2:您在开展售后调研时，遇到无效问卷（如乱填、重复填写）的频率大概是？

几乎每次都有

超过半数调研会遇到

少数调研会遇到

几乎没遇到过

Q3:您遇到过的售后调研作弊/无效数据类型主要有哪些？

同一用户重复提交

答题时长过短的乱填答卷

选项全部一致的无效作答

恶意填写负面/不实内容

IP地址高度集中的刷量答卷

其他

Q4:请您对当前使用的调研工具防作弊功能的有效性进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q5:您认为售后调研中，哪些防作弊功能是最有必要配备的？

答题时长限制

同一设备/IP限答

逻辑校验陷阱题

验证码校验

异常答卷自动标记

人工审核辅助功能

Q6:您是否了解腾讯问卷自带的防作弊相关功能？

非常了解，经常使用

了解部分功能

听说过但没使用过

完全不了解

Q7:如果使用腾讯问卷开展售后调研，您最希望它强化哪类数据质量管理能力？

实时识别异常作答行为

无效答卷自动过滤

数据清洗规则自定义

重复答卷智能去重

答题质量评分标记

数据异常预警提醒

Q8:您在售后调研中，通常会回收多少份有效问卷作为分析样本？

100份以内

100-500份

500-2000份

2000份以上

Q9:无效数据占总回收量的比例达到多少时，会对您的调研结论产生明显影响？

5%以内

5%-15%

15%-30%

30%以上

Q10:您目前处理售后调研无效数据的主要方式是？

人工逐一排查剔除

借助工具自带规则自动筛选

直接剔除答题时长过短的答卷

设置前后逻辑矛盾题校验

委托第三方机构清洗数据

暂时没有专门的处理方式

Q11:您是否愿意为调研工具的高级防作弊、数据质量管理功能支付额外费用？

愿意，只要功能有效

视价格而定

不愿意，希望作为基础功能免费提供

无所谓

Q12:您认为防作弊功能对售后调研最终数据可信度的提升重要程度如何？（1分完全不重要，5分非常重要）

分数

标签

Q13:您认为售后调研场景下，数据质量管控应该覆盖哪些环节？

问卷发布前的逻辑校验设置

答题过程中的实时行为监测

答卷回收后的即时筛查

数据分析前的标准化清洗

全流程闭环管控

Q14:您在使用调研工具时，是否遇到过防作弊规则误判有效答卷的情况？

经常遇到

偶尔遇到

很少遇到

从未遇到

Q15:您认为导致防作弊规则误判的常见原因有哪些？

答题时长阈值设置不合理

IP限答规则过于严苛

陷阱题设计存在歧义

设备识别规则不准确

其他

Q16:如果腾讯问卷推出售后调研专属的数据质量管控模板，您是否有意愿尝试使用？

非常愿意

比较愿意

不确定

不愿意

Q17:您向身边需要开展售后调研的同事/朋友推荐使用腾讯问卷的可能性有多大？（0分最低，10分最高）

选项1

Q18:除了防作弊功能外，您认为售后调研问卷工具还需要优化哪些方面？

售后场景专属题型模板

多渠道分发触达能力

数据可视化分析能力

和企业CRM系统打通

售后问题自动归因分析

其他

Q19:对于调研工具的防作弊设计与数据质量管理功能，您还有哪些具体的建议或需求？

填空1

腾讯问卷售后调研问卷防作弊与数据质量管理专项调研

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