AI赋能通信表单收集：智能问卷设计新方法应用情况调研

您好！欢迎参与本次关于AI赋能通信表单收集：智能问卷设计新方法的调研。随着数字化转型深入，智能问卷设计正在重塑通信行业的数据收集效率，我们希望了解您在相关场景中的真实体验与看法，问卷约需5分钟，所有信息仅用于研究分析，感谢您的支持！

Q1:您所在的单位/团队是否已经应用智能问卷设计工具开展通信业务相关的数据收集工作？

已全面应用

已部分场景试点应用

正在评估选型阶段

暂未应用但有相关计划

暂无应用计划

Q2:您接触或使用问卷设计相关工具的工作年限是？

1年以内

1-3年

3-5年

5-8年

8年以上

Q3:在通信表单收集场景中，您认为传统问卷设计方式主要存在哪些痛点？

题目逻辑匹配业务需求的准确率低

设计耗时长、人力成本高

多终端适配效果差

回收数据清洗难度大

无法动态根据受访者特征调整题目

其他

Q4:请您评价AI赋能下的智能问卷设计对通信表单收集效率的提升效果（1分表示几乎无提升，5分表示提升非常显著）

分数

标签

Q5:您认为智能问卷设计在通信业务场景中最具价值的应用方向是？

客户满意度调研

业务办理需求收集

网络质量反馈收集

员工内部调研

营销活动效果调研

投诉问题归因收集

其他

Q6:在使用AI辅助开展问卷设计时，您最关注工具的哪项核心能力？

题目与业务目标的匹配度

逻辑跳转自动生成的准确性

多渠道分发适配能力

回收数据的智能分析能力

敏感内容自动校验能力

模板库的行业适配性

Q7:请您对当前市面上智能问卷设计工具在通信行业场景的适配程度打分（1分表示完全不适配，5分表示高度适配）

分数

标签

Q8:您在应用智能问卷设计开展通信表单收集时，曾遇到过哪些问题？

AI生成题目偏离通信业务实际

行业专业术语表述不准确

逻辑设置存在漏洞

数据安全合规性存疑

个性化调整成本高

暂未遇到明显问题

其他

Q9:您认为AI生成的问卷设计方案，是否需要通信行业业务人员进行二次调整？

完全不需要，可直接使用

仅需少量微调即可使用

需要进行中度调整适配业务

需要大幅修改才能使用

基本无法直接使用，需重新设计

Q10:您向同行推荐使用AI赋能的智能问卷设计工具开展通信表单收集的可能性有多大？（0分表示完全不推荐，10分表示非常愿意推荐）

选项1

Q11:请评价智能问卷设计对降低通信表单收集的人力成本的作用（1分表示无作用，5分表示作用极大）

分数

标签

Q12:您认为优质的智能问卷设计工具，还需要补充哪些通信行业专属功能？

通信业务专属题库模板

运营商系统数据打通能力

通信用户画像自动标签匹配

话费/流量类调研的激励自动发放

网络质量类题目的地理信息关联

合规话术自动校验（符合通信行业监管要求）

其他

Q13:您所在团队未来1年在智能问卷设计相关工具上的投入预算预期是？

1万元以内

1-5万元

5-20万元

20-50万元

50万元以上

暂未明确预算

Q14:您认为智能问卷设计对提升通信表单收集的数据质量（有效率、真实性）的帮助程度如何？（1分表示无帮助，5分表示帮助极大）

分数

标签

Q15:以下哪些因素会影响您所在单位落地智能问卷设计相关方案？

工具采购成本

数据安全与合规要求

员工使用习惯的适配成本

与现有业务系统的对接难度

工具厂商的行业服务经验

AI生成内容的可控性

其他

Q16:您是否了解过问卷网推出的AI辅助问卷设计相关功能？

非常了解，且经常使用

有一定了解，偶尔使用

听说过但未使用过

完全不了解

Q17:结合您在通信行业的表单收集经验，您对智能问卷设计的功能优化还有哪些具体建议？

填空1

Q18:您认为未来AI赋能通信表单收集还会有哪些值得探索的新场景？

填空1

AI赋能通信表单收集：智能问卷设计新方法应用情况调研

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