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基于金数据的零售行业在线调研防作弊与数据质量管理专项调研

您好！感谢您参与本次关于零售行业在线调研防作弊与数据质量管理的专项调研。本次调研旨在了解零售企业在开展在线调研过程中遇到的数据质量挑战、防作弊需求及现有工具的使用情况，您的真实反馈对优化调研质量管理体系至关重要。问卷采用匿名形式，数据仅用于研究分析，请您根据实际情况放心作答。

Q1:您所在的零售企业所属的细分领域是

品牌连锁零售（服饰/美妆/家居等）
商超/便利店
电商零售
生鲜零售
3C数码零售
其他零售业态

Q2:您在企业中负责的相关工作岗位是

市场/用户研究岗
运营/用户增长岗
数据/分析岗
门店管理岗
产品/技术岗
其他岗位

Q3:您所在企业开展用户/消费者调研的频率大概是

每周至少1次
每月1-3次
每季度1-2次
半年1次
每年1次及以下
暂未常态化开展

Q4:您所在企业开展调研时常用的渠道有哪些

自有公众号/小程序/会员社群
门店线下扫码
第三方问卷平台
短信/邮件定向推送
电商平台内嵌调研入口
社交平台广告投放
其他渠道

Q5:您是否了解或使用过金数据这类在线调研工具开展零售相关调研

非常了解，经常使用
了解，偶尔使用
听说过但未使用过
完全不了解

Q6:请您对过往开展在线调研时遇到的数据质量问题严重程度进行评分（1分=几乎无影响，5分=非常严重）

分数
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Q7:您在过往开展在线调研时，遇到过哪些常见的作弊或数据质量问题

同一用户重复提交问卷
答题时间过短的无效作答
所有题目选择同一选项的“直线作答”
非目标用户（如羊毛党）恶意填答
逻辑矛盾的错答（如前后选项冲突）
开放题填写无意义内容/乱码
IP地址异常集中的批量作答
其他问题

Q8:因数据质量问题导致的无效问卷占总回收量的比例大概是多少

5%以内
5%-15%
15%-30%
30%-50%
50%以上
未做过相关统计

Q9:您认为低质量/作弊数据对零售调研结果的负面影响程度是（1分=几乎无影响，5分=影响极大）

分数
标签

Q10:低质量调研数据曾给您的企业带来过哪些负面影响

误导用户需求判断，导致决策偏差
浪费调研投放与人力成本
得出错误的消费者偏好结论
影响营销活动的精准度
导致产品/服务优化方向出错
其他负面影响

Q11:您目前在开展在线调研时，已经采用了哪些防作弊手段

设置答题最短时长限制
同一IP/设备限制提交次数
设置逻辑校验题（如陷阱题）
开启验证码校验
通过用户标签筛选目标受访者
人工审核可疑问卷
使用平台自带的智能防作弊功能
暂未采取专门的防作弊措施
其他手段

Q12:您对当前使用的调研工具防作弊功能的满意度如何

非常满意，能有效拦截无效数据
比较满意，基本满足需求
一般，仍有较多无效数据漏过
不太满意，防作弊效果较差
非常不满意，几乎没有防作弊能力

Q13:您认为零售场景下的在线调研防作弊，最需要哪些核心能力

智能识别异常答题行为（如答题速度、作答轨迹）
精准识别羊毛党/专业刷券用户
灵活的自定义逻辑校验规则
实时拦截可疑提交
无效问卷自动标记与清洗
数据质量可视化报表
受访者身份真实性核验
其他能力

Q14:在调研数据质量管理中，您最关注以下哪个环节

答题前的受访者身份核验
答题过程中的实时作弊拦截
答题后的无效数据自动清洗
全流程数据质量溯源与分析
各环节同等关注

Q15:如果有工具能实现“防作弊+数据清洗+质量分析”的全流程在线调研数据质量管理，您的使用意愿是（1分=完全不愿意，5分=非常愿意）

分数
标签

Q16:您希望在线调研工具针对零售场景提供哪些定制化数据质量管理功能

对接会员系统，匹配真实消费身份
门店调研的地理位置校验
营销调研的奖品发放防刷机制
消费者满意度调研的情感倾向校验
多门店/多区域调研的数据去重
调研数据与业务数据的打通校验
其他定制功能

Q17:您能接受的为调研防作弊与数据质量管理功能支付的额外成本占调研总预算的比例是

5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上
暂不考虑付费，优先使用免费功能

Q18:除了防作弊功能外，您选择在线调研工具时还看重哪些因素

题型丰富度是否满足零售场景需求
数据可视化分析能力
与企业现有系统（如CRM、会员系统）的对接能力
模板丰富度（如满意度调研、NPS调研、门店调研模板）
数据安全与合规性
操作便捷性
服务支持能力
价格因素
其他因素

Q19:您认为当前零售行业在线调研的数据质量管理水平整体处于什么阶段

成熟阶段，已建立完善的全流程管理体系
成长阶段，已采用部分工具和方法但仍有优化空间
起步阶段，仅做基础校验缺乏系统管理
空白阶段，几乎未关注数据质量问题

Q20:您向同行推荐具备完善防作弊与数据质量管理能力的在线调研工具的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q21:您在开展零售相关调研、进行数据质量管控的过程中，遇到过哪些印象深刻的问题或挑战？欢迎补充说明

填空1

Q22:对于优化在线调研的防作弊机制、提升数据质量管理效率，您还有哪些具体的建议或期待？

填空1
基于金数据的零售行业在线调研防作弊与数据质量管理专项调研
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