AI赋能航空服务预调研：智能问卷设计新方法——问卷设计应用现状与需求调研

您好！欢迎参与本次关于AI赋能航空服务预调研：智能问卷设计新方法的调研。本次调研旨在了解航空服务领域中问卷设计的实际应用现状、痛点及智能化需求，为优化智能问卷设计方法提供参考。问卷采用匿名形式，所有数据仅用于研究分析，预计占用您5-8分钟时间，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的单位/机构类型属于

航空公司

机场运营方

航空服务代理企业

民航科研/咨询机构

其他相关领域

Q2:您的工作岗位是否涉及旅客调研、服务优化相关工作

是，核心负责相关工作

是，部分涉及相关工作

否，但有一定了解

否，完全不涉及

Q3:您日常工作中使用问卷开展调研的频率约为

每周至少1次

每月1-3次

每季度1-2次

每年1-2次

几乎不使用

Q4:您开展航空服务相关调研时，主要的调研场景包括

旅客满意度调研

服务流程痛点收集

新服务产品需求调研

特殊旅客服务需求调研

应急服务反馈收集

员工服务能力调研

其他场景

Q5:您认为当前传统问卷设计方式在航空服务调研中的适配度如何？（1分表示非常不适配，5分表示非常适配）

分数

标签

Q6:您在传统问卷设计过程中遇到的主要痛点有哪些

题目设计针对性不足，难以匹配航空服务细分场景

问卷逻辑设置复杂，耗时较长

题目选项覆盖不全，易遗漏关键反馈

问卷长度难以把控，易导致受访者中途放弃

调研维度设置不合理，数据可用性差

缺乏行业参考模板，从零搭建成本高

其他痛点

Q7:您是否了解AI技术在问卷设计领域的相关应用

非常了解，有过实际使用经验

比较了解，听说过相关产品/方法

一般了解，知道大致概念

不太了解，仅听说过名词

完全不了解

Q8:您认为AI技术可以为航空服务领域的问卷设计带来哪些价值

快速生成适配航空场景的专业问卷框架

智能优化题目表述，降低理解偏差

自动设置跳转逻辑，提升问卷填写流畅度

基于调研目标智能推荐调研维度与题目

自动生成适配不同旅客群体的个性化问卷

实时分析预调研数据，动态调整问卷内容

其他价值

Q9:您对AI赋能的智能问卷设计方法在航空服务预调研中的应用期待程度如何？（1分表示完全不期待，5分表示非常期待）

分数

标签

Q10:若使用智能问卷设计工具开展航空服务预调研，您最关注哪些功能

航空服务专属行业题库支持

调研目标自动拆解与题目匹配

问卷逻辑自动校验与优化

多渠道分发适配（航司APP、机场小程序、值机柜台等）

预调研数据实时智能分析

问卷合规性自动检查（符合民航相关调研规范）

多语言自动适配（支持国际旅客调研）

其他功能

Q11:您认为智能问卷生成的题目内容，多大程度上需要人工调整才能适配实际航空服务调研需求

几乎不需要调整，可直接使用

仅需少量调整（调整比例<20%）

需要部分调整（调整比例20%-50%）

需要较多调整（调整比例50%-80%）

几乎需要全部重新调整

Q12:您认为智能问卷设计在航空服务调研应用中可能存在哪些风险

题目设计不符合民航服务专业规范

涉及旅客隐私信息的题目设置不合规

AI生成内容存在事实性偏差

问卷逻辑设置不符合实际服务流程

无法适配特殊旅客（如老年旅客、无成人陪伴儿童等）的调研需求

其他风险

Q13:您认为针对航空服务场景的智能问卷设计，行业专属题库的重要程度如何？（1分表示完全不重要，5分表示非常重要）

分数

标签

Q14:您是否愿意尝试使用搭载AI能力的问卷设计工具开展后续航空服务预调研工作

非常愿意，会主动尝试

比较愿意，有合适的机会就会使用

中立，需要先了解实际效果

不太愿意，更信任传统人工设计方式

完全不愿意

Q15:如果有成熟的面向航空服务领域的智能问卷设计产品，您向同行推荐的可能性有多大？（0分表示完全不会推荐，10分表示一定会推荐）

选项1

Q16:您认为以下哪些航空服务细分场景最适合优先应用智能问卷设计方法

值机服务体验调研

客舱服务满意度调研

行李服务体验调研

航班延误服务反馈调研

特殊旅客服务需求调研

航空餐食满意度调研

地面交通衔接服务调研

其他场景

Q17:您认为智能问卷设计方法对提升航空服务预调研效率的帮助程度如何

帮助极大，可缩短70%以上的设计时间

帮助较大，可缩短40%-70%的设计时间

帮助一般，可缩短10%-40%的设计时间

帮助较小，缩短时间不足10%

没有帮助

Q18:您对AI赋能航空服务预调研中的智能问卷设计方法还有哪些其他建议或期待？

填空1

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