AI赋能服装预调研：基于问卷设计方法的应用现状与需求调查

您好！欢迎参与本次关于AI赋能服装预调研的学术与实践研究。本次调查旨在了解当前服装行业在前期市场研究中对智能问卷设计方法的认知、应用情况及实际需求，您的真实反馈将为优化智能化调研工具提供重要参考。问卷采用匿名形式，所有数据仅用于统计分析，预计占用您5-8分钟时间，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的企业/团队所属的服装领域细分赛道是？

女装

男装

童装

运动户外服饰

内衣家居服

服饰配饰

其他

Q2:您在服装行业相关工作中的岗位角色是？

品牌主理人/创始人

市场/用户研究员

产品/设计研发人员

运营/营销人员

供应链管理人员

高校相关专业研究者

其他

Q3:您从事服装行业相关工作/研究的年限是？

1年及以下

1-3年

3-5年

5-10年

10年以上

Q4:在开展服装新品立项、用户偏好挖掘等预调研工作时，您所在团队的开展频率是？

每个新品系列都会开展

每季度开展1-2次

半年开展1次

一年及以上开展1次

几乎不开展专门预调研

Q5:您所在团队开展服装预调研时，最常使用的数据收集方式有哪些？

线上问卷发放

线下门店访谈/观察

电商平台评论/销量数据爬取

社交媒体用户内容分析

焦点小组访谈

行业报告采购

其他

Q6:在使用线上调研方式时，您认为当前传统问卷设计流程最大的痛点是什么？

题目贴合度不足，难以精准匹配服装行业特性

设计耗时久，跟不上服装快反上新节奏

逻辑设置复杂，容易出现跳转错误

题目冗余度高，用户填写意愿低

难以快速生成针对性的用户分层问题

其他

Q7:请您对当前所在团队使用的传统预调研问卷的用户信息收集有效性进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q8:您此前是否了解过可应用于调研场景的AI辅助工具？

非常了解，且经常使用

了解过，偶尔尝试使用

听说过，但从未使用过

完全不了解

Q9:如果将AI工具引入服装预调研环节，您最期待它能实现哪些功能？

结合服装品类特性自动生成调研题目框架

根据调研目标自动优化题目逻辑与选项设置

针对不同用户群体自动生成差异化问卷版本

实时分析回收数据并输出初步洞察结论

自动匹配合适的问卷投放渠道与人群

其他

Q10:您认为智能问卷设计方法对提升服装预调研效率的帮助程度有多大？

帮助非常大，可大幅缩短调研周期

帮助较大，能减少基础重复工作

帮助一般，仅能起到辅助参考作用

帮助较小，核心工作仍需人工完成

没有帮助

Q11:在服装预调研场景中，您认为AI生成的问卷内容需要重点覆盖哪些维度？

用户穿着场景与风格偏好

用户对面料、版型的核心需求

用户价格接受区间与消费决策因素

用户对品牌的认知与购买渠道偏好

用户对新品的购买意愿与改进建议

竞品对比相关评价

其他

Q12:如果使用AI辅助生成服装预调研问卷，您对最终生成内容的行业适配性的重视程度如何？（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q13:您是否担心AI生成的问卷存在题目引导性过强、选项覆盖不全等质量问题？

非常担心，会严格人工审核后才使用

比较担心，会对核心题目进行调整

一般担心，小幅度修改即可使用

不太担心，相信AI生成的内容质量

完全不担心

Q14:您认为在服装预调研中应用智能化问卷工具，可能面临哪些阻碍？

工具使用成本较高

生成内容不符合品牌实际需求

团队成员对新工具接受度低

数据安全与用户隐私存在风险

难以和现有调研流程打通

其他

Q15:如果有专门面向服装行业的智能问卷设计工具，您所在团队的付费意愿是？

愿意付费购买，只要功能符合需求

愿意先免费试用，效果好再付费

暂时没有付费打算，优先使用免费工具

完全不会考虑使用付费工具

Q16:您认为AI赋能的调研方式，未来在服装行业预调研环节的普及可能性有多大？（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q17:除了问卷生成环节，您还希望AI工具能在服装预调研的哪些环节提供支持？

调研样本的精准招募与触达

无效问卷的自动识别与清洗

调研数据的可视化与趋势预测

基于调研结果自动生成产品优化建议

调研全流程的进度追踪与效果评估

其他

Q18:您所在团队当前每年在预调研相关工具/服务上的预算范围是？

1万元及以下

1-5万元

5-20万元

20-50万元

50万元以上

Q19:结合您所在团队的实际服装预调研经验，您对面向服装行业的智能问卷设计工具还有哪些具体的功能期待或改进建议？

填空1

AI赋能服装预调研：基于问卷设计方法的应用现状与需求调查

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