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零售场景用户调研：防作弊机制与数据质量管理现状调查问卷

您好！欢迎参与本次关于零售行业用户调研的专项研究。本问卷旨在了解当前零售品牌在开展用户调研过程中，对防作弊手段与数据质量管理的实践现状与优化需求，所有数据仅用于统计分析，匿名填写，预计占用您5-8分钟，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的零售企业/品牌所属的细分领域是

快消品零售
服饰鞋包零售
家电数码零售
美妆个护零售
生鲜商超零售
其他

Q2:您在企业中负责的工作模块是否涉及用户调研相关工作

是，核心负责调研全流程设计与落地
是，参与调研数据的分析与应用
否，但会使用调研输出的结论做业务决策
否，暂不涉及相关工作

Q3:您所在企业开展用户调研的平均频率是

每周至少1次
每月2-3次
每季度1-2次
半年及以上1次
几乎不开展

Q4:您所在企业开展用户调研的主要场景包含哪些

新品上市前需求验证
消费体验满意度追踪
会员权益偏好调研
营销活动效果评估
流失用户原因调研
其他

Q5:您认为当前您接触到的用户调研结果中，无效/作弊样本的占比大概是多少

5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
无法判断

Q6:您在过往的用户调研项目中，遇到过哪些常见的作弊/无效数据情形

同一用户重复提交答卷
答题时长过短的秒答卷
所有题目选择同一选项的直线作答
前后逻辑矛盾的随意作答
非目标用户群体的恶意填答
机器批量刷量提交
其他

Q7:您所在企业目前对用户调研的防作弊工作重视程度如何

非常重视，有专门的机制和团队负责
比较重视，会使用基础防作弊功能
一般，只有出现明显数据异常时才处理
不太重视，基本不做防作弊相关设置

Q8:您所在企业目前在用户调研中已经使用的防作弊手段有哪些

设置答题最短时长限制
同一IP/设备限答1次
插入测谎题/逻辑校验题
开启验证码验证
设置陷阱题识别随意作答
通过用户标签筛选目标填答人群
人工抽检复核可疑答卷
暂未使用任何防作弊手段
其他

Q9:请您对目前正在使用的防作弊手段的实际效果进行评分（1分=效果极差，5分=效果极好）

分数
标签

Q10:您认为防作弊设置是否会对正常用户填答用户调研的体验造成影响

完全不会，设置非常友好
轻微影响，但可以接受
有一定影响，会降低部分用户的填答意愿
影响很大，容易造成正常用户中途退出

Q11:在平衡防作弊效果和填答体验上，您认为哪些做法更合理

根据题目长度动态调整最短答题时长
对不同风险等级的用户分层触发验证
减少过于生硬的测谎题，改用自然的逻辑校验
优化问卷长度，降低用户随意作答的动机
其他

Q12:您所在企业是否建立了标准化的用户调研数据质量管理流程

有完整的全流程质量管理规范，严格执行
有部分环节的质量标准，执行比较灵活
没有明确规范，主要靠项目负责人自行判断
完全没有相关流程

Q13:在数据清洗环节，您通常会通过哪些维度筛选无效答卷

答题时长低于阈值
答案存在明显逻辑矛盾
连续多题选择相同选项
开放题答案无意义/重复度高
填答用户属性不符合调研目标人群
不做专门清洗，直接使用回收数据
其他

Q14:请您对当前企业内部用户调研的数据整体质量进行评分（1分=质量极差，5分=质量极高）

分数
标签

Q15:您认为影响用户调研数据质量的核心因素有哪些

问卷题目设计不合理，引导性过强
填答激励过高引发刷量行为
目标人群触达不精准
防作弊和清洗机制不完善
问卷过长导致用户耐心不足
填答场景不合适，用户注意力不集中
其他

Q16:您是否有过因为调研数据质量问题，导致业务决策出现偏差的经历

有过多次，造成了明显的业务损失
有过少数几次，影响不大
从来没有过
不确定

Q17:您在选择调研工具时，对于防作弊与数据质量管理功能的需求程度如何（可多选最看重的功能）

智能识别异常答题行为
多维度的无效答卷自动标记
灵活的防作弊规则自定义配置
填答过程中的行为数据埋点
数据清洗的可视化操作
作弊样本的自动剔除
数据质量报告自动生成
其他

Q18:您向同行推荐具备完善防作弊与数据质量管理能力的调研工具的可能性有多大？（0-10分，0分代表完全不推荐，10分代表极力推荐）

选项1

Q19:您未来是否愿意投入更多资源优化用户调研的防作弊与数据质量管理工作

非常愿意，已经在规划相关方案
比较愿意，会根据实际需求逐步优化
暂时持观望态度
不愿意，当前状态已经满足需求

Q20:关于零售场景下提升用户调研数据质量、优化防作弊机制，您还有哪些其他的经验或建议？

填空1
零售场景用户调研：防作弊机制与数据质量管理现状调查问卷
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