供应商满意度调查数据质量控制：答案解析应用研究

您好！感谢您参与本次供应商满意度调查。本问卷旨在通过对满意度调查数据质量控制及答案解析应用的研究，优化供应商评价体系，提升数据真实性与决策参考价值。您的回答仅用于学术研究与流程改进，全程匿名，请根据实际情况放心填写。

Q1:您所在企业的所属行业是

制造业

互联网/信息技术

零售/批发

建筑/房地产

医疗健康

其他

Q2:您所在企业的人员规模约为

100人以下

100-500人

501-2000人

2001-10000人

10000人以上

Q3:您在企业中负责供应商管理相关工作的年限是

1年以内

1-3年

4-6年

7-10年

10年以上

Q4:您所在企业目前开展供应商满意度调查的频率约为

每季度一次

每半年一次

每年一次

两年及以上一次

暂未定期开展

Q5:您所在企业开展相关评价时，通常覆盖哪些核心维度

产品/服务质量

交付及时性

价格合理性

售后响应速度

沟通配合度

合规与风险管控

Q6:请对您所在企业现有供应商评价数据的整体准确性进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q7:您认为当前回收的问卷中，无效或敷衍作答的比例大概是

5%以下

5%-15%

16%-30%

31%-50%

50%以上

Q8:您在数据核验过程中，最常遇到的质量问题有哪些

所有题目选择同一选项

前后题回答逻辑矛盾

开放题填写无意义内容

答题时间过短

重复提交

评分结果与实际合作表现不符

Q9:您所在企业目前是否设置了专门的数据质量控制环节

有，且流程完善

有，但执行较松散

偶尔进行简单筛查

基本没有相关环节

Q10:您所在企业目前采用过哪些数据质控手段

设置答题最短时长

插入逻辑校验题

人工抽样复核

系统自动识别异常答案

交叉比对业务数据

暂未使用专门手段

Q11:您认为现有质控手段对识别无效答案的有效程度如何（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q12:您是否了解“答案解析”在问卷质控中的应用（即通过语义分析、逻辑规则、行为特征等方式识别异常回答）

非常了解，且已应用

了解一些，尚未系统应用

听说过但不熟悉

完全不了解

Q13:您认为答案解析技术可重点应用在哪些环节

答题过程实时预警

提交后异常答卷识别

开放题语义有效性判断

评分题矛盾答案筛查

供应商画像与评价结果交叉验证

数据清洗与报告输出

Q14:若引入智能化答案解析工具，您认为其对提升供应商评价结果可靠性的帮助有多大（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q15:您认为在质控规则设计中，哪类指标最应优先纳入

答题时长与操作行为

题项间逻辑一致性

开放题内容相关性

历史合作数据匹配度

重复提交与身份识别

Q16:您认为推进答案解析应用可能面临的主要障碍有哪些

缺乏成熟的技术工具

质控规则难以标准化

担心误判有效问卷

相关人员经验不足

投入成本较高

企业内部重视程度不够

Q17:您对当前企业基于满意度调查结果做出供应商管理决策的信任程度如何（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q18:您所在企业是否会将问卷质控结果反馈给供应商管理或采购团队

每次都会

大部分时候会

偶尔会

基本不会

Q19:您认为高质量的供应商评价数据能够为企业带来哪些价值

优化供应商分级管理

降低采购与合作风险

提升供应链稳定性

为谈判与续约提供依据

识别服务改进方向

减少主观判断偏差

Q20:未来1年内，您所在企业是否计划升级供应商评价的数据质控体系

已有明确计划

正在评估中

暂未计划，但有兴趣了解

暂无相关计划

Q21:结合您的实际工作经验，您对提升供应商评价数据质量、优化答案解析应用有哪些具体建议？

填空1

供应商满意度调查数据质量控制：答案解析应用研究

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