AI赋能仓储场景下的问卷设计应用现状调研

您好！感谢您参与本次关于AI赋能仓储问卷回收与智能问卷设计新方法的调研。本次调研旨在了解企业在仓储管理中应用数字化调研工具的实际情况，您的真实反馈将为优化问卷设计方法、提升数据回收效率提供重要参考，问卷约需5分钟，所有信息仅作研究使用，请放心填写。

Q1:您所在企业的仓储运营规模属于以下哪个区间？

小型仓库（面积<5000㎡，日均单量<1000单）

中型仓库（面积5000-20000㎡，日均单量1000-10000单）

大型仓库（面积20000-100000㎡，日均单量10000-100000单）

超大型仓储园区（面积>100000㎡，日均单量>100000单）

Q2:您在仓储管理相关工作中的岗位角色是？

一线仓储作业人员

仓储主管/班组长

仓储运营经理

数字化/信息化负责人

企业管理层

Q3:您所在企业目前开展仓储相关调研（如流程效率、员工反馈、设备运维调研等）的频率是？

几乎不开展

每季度1次及以下

每月1-2次

每周1次及以上

Q4:您所在企业过往开展仓储类调研时，主要采用哪些问卷发放与回收渠道？

纸质问卷现场填写回收

内部办公系统推送电子问卷

微信/企业微信等社交工具转发

仓储作业终端内嵌调研入口

第三方专业调研平台

Q5:请您对过往仓储类调研的问卷回收效率进行评分（1分代表效率极低，5分代表效率极高）

分数

标签

Q6:您是否了解过可应用于调研场景的AI相关工具？

完全不了解

听说过但未使用过

尝试过1-2款相关工具

经常使用AI工具辅助工作

Q7:您认为传统人工开展问卷设计在仓储调研场景中主要存在哪些痛点？

题目设计与业务场景匹配度低

题目逻辑混乱导致填写意愿差

设计周期长无法响应快速调研需求

选项设置不合理导致数据有效性低

缺乏针对性的题目优化方向

Q8:如果有一套面向仓储场景的智能问卷设计工具，能够自动匹配业务场景生成题目、优化逻辑并提升回收效率，您向同行推荐该工具的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q9:您认为智能问卷设计方法应用在仓储调研中，最应该优先覆盖哪些调研场景？

仓储作业流程效率调研

一线员工满意度与诉求调研

仓储设备运维状态调研

库存准确率与货损情况调研

仓储安全合规调研

供应商/合作方服务满意度调研

Q10:您认为AI赋能问卷回收环节，最核心的价值点是什么？

自动匹配填写人群提升触达精准度

智能提醒填写提升整体回收率

实时清洗无效问卷提升数据质量

自动生成初步分析报告缩短调研周期

Q11:请您对“智能生成的问卷题目能够更好贴合仓储一线实际业务场景”这一说法的认同度进行评分（1分代表完全不认同，5分代表完全认同）

分数

标签

Q12:如果引入智能问卷设计相关工具，您所在企业可接受的部署方式是？

SaaS云端服务，按需订阅

本地化部署，保障数据安全

嵌入现有仓储管理系统（WMS）中

轻量小程序/工具类应用即可

Q13:您在使用智能类调研工具时，最关注以下哪些维度？

题目生成的专业度与场景匹配度

数据回收的实时性与准确性

操作门槛与学习成本

数据存储的安全性

工具采购/使用成本

后续功能迭代与服务支持

Q14:您所在企业未来1年内，是否有计划引入数字化工具优化仓储调研全流程？

暂无相关计划

正在评估相关方案

已有明确采购/上线计划

已经在小范围试点应用

Q15:请您对AI技术在仓储运营全流程（含调研、作业、管理等环节）的应用前景进行评分（1分代表非常不看好，5分代表非常看好）

分数

标签

Q16:您认为当前智能问卷设计方法在仓储场景落地，主要存在哪些阻碍？

企业对AI工具的认知度不足

担心业务数据泄露风险

工具生成内容无法匹配细分仓储场景需求

一线员工接受度低

投入成本与预期收益不匹配

缺乏成熟的行业落地案例参考

Q17:结合您所在仓储团队的实际工作需求，您对面向仓储场景的问卷设计工具有哪些具体的功能期待或建议？

填空1

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