基于飞书问卷AI的制造业问卷回收生成与分析调研

您好!感谢您参与本次关于飞书问卷在制造业问卷回收场景中的应用调研。本次调研旨在了解企业在问卷生成、分发、回收及数据分析环节的实际需求与痛点,以便为制造业提供更高效、更智能的调研解决方案。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:您所在的制造企业所属细分领域是?

汽车及零部件制造
电子信息制造
机械装备制造
化工及原材料制造
消费品制造
医药制造
其他制造业

Q2:您在企业中的岗位角色是?

生产/运营管理人员
质量管理/品控人员
人力资源/行政人员
市场/客户服务人员
数字化/IT管理人员
供应链/采购人员
一线生产主管/员工

Q3:您所在企业的员工规模是?

100人以下
100-500人
500-2000人
2000-10000人
10000人以上

Q4:您所在企业目前开展内部调研、数据收集的频率大约是?

每周至少1次
每月2-3次
每月1次
每季度1-2次
半年及以上1次
几乎不开展

Q5:贵企业在日常运营中,通常会开展哪些类型的问卷调研?

员工满意度/敬业度调研
生产安全与合规培训考核
产品质量追溯与客户反馈收集
供应商满意度与履约评估
一线员工技能与需求调研
生产流程优化建议收集
设备运维与故障排查反馈
其他

Q6:贵企业目前主要使用什么工具开展问卷发放与回收工作?

飞书问卷
第三方专业问卷平台
企业微信/钉钉内置表单
纸质问卷人工统计
Excel/Word自制表格收集
其他工具

Q7:请您对当前使用的问卷工具在制造业场景下的整体适配度进行评分(1分非常不适配,5分非常适配)

分数
标签

Q8:在制造业问卷回收过程中,您遇到过哪些突出痛点?

一线员工分散,问卷触达率低、回收周期长
纸质问卷统计耗时久,数据易出错
多厂区/多班组数据难以统一汇总分析
问卷题目无法匹配生产场景的个性化需求
回收数据无法与生产、人事等系统打通
员工填写意愿低,无效问卷占比高
缺乏自动化的数据分析能力,难以输出可落地的结论
其他痛点

Q9:您是否了解或使用过飞书问卷的AI生成问卷功能?

非常了解,经常使用
了解过,偶尔使用
听说过,但未实际使用
完全不了解

Q10:如果使用AI工具自动生成制造业场景的调研问卷,您最关注哪些能力?

可根据调研目标自动匹配生产、质量、人事等场景的专业题目
支持批量导入员工/供应商名单,定向精准发放
可适配移动端填写,方便一线员工快速作答
支持多厂区、多班组数据权限隔离与汇总
自动生成可视化数据分析报告,直接输出问题改进建议
可与企业现有生产管理、OA系统数据打通
支持离线填写,适配车间网络不佳的场景
其他能力

Q11:您认为问卷回收效率的提升,对制造企业生产运营优化的重要程度如何?(1分完全不重要,5分非常重要)

分数
标签

Q12:贵企业单份常规调研问卷的平均回收周期通常是多久?

1天以内
1-3天
3-7天
7-15天
15天以上

Q13:在一线生产场景中,您认为单份问卷的理想填写时长应控制在多久以内?

2分钟以内
2-5分钟
5-10分钟
10分钟以上都可以接受

Q14:您认为飞书问卷在制造业场景应用中,以下哪些功能最具实用价值?

与飞书消息、群组打通,一键提醒未填写人员
支持设置逻辑跳转,针对不同岗位/班组展示差异化题目
自动统计无效问卷、重复提交,保障数据质量
支持图片、视频类题目,方便上传设备故障、产品缺陷等现场素材
数据实时同步,管理层可随时查看回收进度与统计结果
支持自定义问卷水印,保障内部调研数据安全
其他功能

Q15:如果有专门适配制造业场景的智能问卷生成与回收分析工具,您向同行推荐的可能性有多大?(0-10分,0分完全不可能,10分非常愿意)

选项1

Q16:您所在企业未来1年内,是否有计划升级或引入更智能的问卷调研与数据收集工具?

已有明确计划,近期即将落地
有计划,正在调研选型阶段
暂时没有计划,但未来可能考虑
完全没有相关计划

Q17:请您对智能问卷工具在降低制造业调研人力成本方面的预期效果进行评分(1分没有效果,5分效果非常显著)

分数
标签

Q18:除了问卷生成与回收,您还希望智能调研工具为制造业提供哪些延伸价值?

结合历史调研数据,自动识别生产管理中的潜在风险
针对员工反馈自动生成培训、管理优化的行动建议
对接生产设备数据,实现调研数据与运营数据的关联分析
支持多语言题目,适配不同地域厂区、外籍员工的填写需求
自动生成合规性调研台账,满足安全生产、质量体系审核要求
其他延伸价值

Q19:您认为制造业问卷回收的有效率达到多少才算符合预期?

60%及以上
70%及以上
80%及以上
90%及以上
对有效率没有明确要求

Q20:关于飞书问卷AI在制造业问卷生成、回收及分析场景的应用,您还有哪些具体的需求或建议?

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