AI赋能汽修市场调查：问卷设计在智能调研中的应用研究

您好！欢迎参与本次关于AI赋能汽修市场的调查。本次问卷设计旨在了解汽修行业对智能化工具的认知、应用现状及真实需求，您的回答将为行业数字化升级提供重要参考，感谢您的支持！

Q1:您所在的汽修相关机构类型是

传统汽修门店

连锁汽修品牌

汽车4S店售后部门

汽修配件供应商

汽修SaaS/技术服务商

其他

Q2:您在汽修行业的从业年限是

1年以内

1-3年

3-5年

5-10年

10年以上

Q3:您目前是否了解AI技术在汽修领域的应用场景

完全不了解

听说过但未接触

有初步了解

已在部分业务中使用

已深度应用AI工具

Q4:您认为当前汽修门店经营中最突出的痛点有哪些

获客成本高

技师水平参差不齐

配件库存管理难

客户留存率低

故障诊断效率低

服务流程不标准

数字化程度不足

Q5:您认为AI技术对汽修行业整体效率提升的帮助程度如何

几乎没有帮助

帮助较小

有一定帮助

帮助较大

帮助非常大

Q6:您最期待AI在汽修场景中落地的功能有哪些

智能故障诊断

客户需求智能匹配

智能库存预警

维修方案自动生成

客户画像与精准营销

技师培训AI辅助

服务流程智能调度

Q7:如果引入AI汽修工具，您最优先考虑的因素是

采购与使用成本

功能匹配度

数据安全性

操作难易度

售后技术支持

实际降本增效效果

Q8:您所在机构目前在数字化工具上的年度投入大概在什么范围

1万元以下

1-5万元

5-20万元

20-50万元

50万元以上

Q9:请您对当前汽修行业整体数字化水平进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q10:您是否接触过针对汽修行业的智能化调研或问卷设计工具

从未接触

接触过但未使用

使用过1-2次

经常使用相关工具

Q11:您认为科学的问卷设计对于汽修市场调研最核心的价值体现在哪些方面

更精准捕捉客户真实需求

帮助门店识别经营短板

为产品迭代提供数据支撑

降低调研无效回答率

提升行业趋势判断准确性

Q12:您认为未来3年内，AI在汽修行业的普及速度会如何

基本不会普及

缓慢普及

稳步普及

快速普及

爆发式增长

Q13:您认为阻碍AI在汽修行业落地的主要原因有哪些

行业从业者认知不足

相关工具成熟度不够

投入成本过高

数据基础薄弱

缺乏标准化应用方案

人才储备不足

Q14:如果有面向汽修门店的免费AI经营诊断调研，您是否愿意参与

非常不愿意

不太愿意

视内容而定

比较愿意

非常愿意

Q15:您认为AI赋能对中小汽修门店的生存发展重要程度如何（1分完全不重要，5分非常重要）

分数

标签

Q16:您希望通过汽修行业相关调研获得哪些信息

同行经营数据参考

新技术应用案例

客户消费偏好变化

配件供应链趋势

政策与行业规范动态

营销获客新方法

Q17:您所在机构目前是否使用智能系统辅助客户服务（如智能报价、自动提醒等）

完全没有使用

仅使用基础提醒功能

使用部分智能客服功能

已实现多环节智能辅助

Q18:您向同行推荐AI汽修相关工具或服务的可能性有多大？（0-10分，0分完全不可能，10分非常愿意推荐）

选项1

Q19:您认为AI在汽修市场落地过程中，最需要优先解决的一个问题是什么？请简要说明

填空1

Q20:对于优化汽修行业调研的问卷设计，您还有哪些具体的建议或期待？

填空1

AI赋能汽修市场调查：问卷设计在智能调研中的应用研究

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