供应链NPS调研防作弊机制与数据质量保障研究

您好！感谢您参与本次供应链NPS调研防作弊机制与数据质量保障研究。本问卷旨在了解企业在开展供应链相关调研过程中，对NPS指标应用、防作弊手段及数据质量保障的实践现状，所有信息仅用于学术研究与行业分析，答案无对错之分，请根据实际情况填写。

Q1:您所在企业的所属行业领域是

制造业

零售批发业

物流服务业

电商平台

其他供应链相关行业

Q2:您在企业中负责的工作模块是

供应链运营管理

客户/供应商关系管理

数据与调研分析

质量管理

其他相关岗位

Q3:您所在企业是否开展过面向供应链上下游合作方的满意度或推荐度调研

定期开展

偶尔开展

计划开展

从未开展

Q4:您所在企业在供应链合作方调研中，主要收集哪些维度的反馈

合作服务满意度

交付履约可靠性

问题响应效率

整体推荐意愿

成本合理性

Q5:您是否了解NPS（净推荐值）指标在供应链合作评估中的应用方式

非常了解，有实际应用经验

基本了解，参与过相关项目

听说过，但未实际应用

完全不了解

Q6:请您评价当前所在企业供应链合作调研数据的整体可信程度（1分表示非常不可信，5分表示非常可信）

分数

标签

Q7:您在过往调研中遇到过哪些可能影响数据真实性的作弊或异常行为

同一主体重复提交

答题时间过短的无效作答

所有题目选择同一选项的规律作答

非目标受访对象代答

未遇到明显异常

Q8:您认为防作弊机制对保障供应链调研数据质量的重要程度如何

非常重要

比较重要

一般

不太重要

完全不重要

Q9:您所在企业目前在调研中采用过哪些防作弊手段

受访对象身份核验

答题时长阈值校验

逻辑矛盾题筛查

IP/设备重复提交限制

人工抽样复核

暂未采用专门手段

Q10:在设置NPS相关题目前，您认为是否有必要通过前置题项筛选真正了解合作情况的受访人

非常有必要

有一定必要

无所谓

没必要

Q11:您认为“随机调整题目顺序”这一方式对降低规律性作弊的效果如何（1分表示完全没效果，5分表示效果非常好）

分数

标签

Q12:您认为以下哪些措施能够有效提升供应链调研的数据质量

明确受访人身份准入条件

优化问卷长度避免疲劳作答

设置交叉验证题目

答题后进行异常数据清洗

对合作方说明调研的匿名性与价值

Q13:您所在企业在调研完成后，是否会对异常样本进行二次清洗与校验

每次都会

大部分时候会

偶尔会

从来不会

Q14:结合您的实际体验，您向行业同行推荐在供应链合作评估中应用NPS方法的可能性有多大？（0分表示完全不可能，10分表示非常愿意推荐）

选项1

Q15:您认为当前企业在供应链调研数据质量保障方面最突出的短板是

防作弊技术手段不足

受访对象匹配度不高

问卷设计不够严谨

数据清洗流程缺失

管理层重视程度不够

Q16:您对所在企业当前供应链调研结果用于业务决策的参考价值评价如何（1分表示参考价值极低，5分表示参考价值极高）

分数

标签

Q17:您认为哪些长尾场景最容易导致NPS调研结果失真

供应商集中在统一时间批量填写

由对接人统一代填反馈

受访人未理解题目含义随意作答

问卷投放对象层级不匹配

激励机制诱导高分作答

Q18:您是否支持在供应链合作调研中引入多源数据交叉验证来提升结果可靠性

非常支持

比较支持

中立

不太支持

完全不支持

Q19:您认为在供应链相关调研中，还有哪些防作弊或数据质量保障方法值得推广？请简要说明

填空1

供应链NPS调研防作弊机制与数据质量保障研究

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