基于腾讯问卷的经销商在线调研防作弊与数据质量管理调研问卷

您好！欢迎参与本次基于腾讯问卷开展的经销商在线调研防作弊与数据质量管理专项调研，您的真实反馈将帮助我们持续优化调研机制、提升数据质量，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的企业目前使用腾讯问卷开展经销商调研的频率是

每月1次及以上

每季度1-2次

每半年1次

每年1次及以下

暂未使用过

Q2:您在开展经销商在线调研时，遇到过哪些常见的作弊行为

同一IP/设备重复提交

答题时长过短的无效作答

所有题目选择同一选项的敷衍作答

非目标经销商人员代答

前后逻辑矛盾的随意作答

其他

Q3:您认为当前经销商调研中，作弊行为对数据质量的影响程度如何

影响极大，会直接导致调研结论失真

影响较大，需要花费大量精力清洗数据

影响一般，仅存在少量无效样本

影响很小，几乎不干扰最终分析

Q4:您在使用调研工具时，会启用哪些防作弊功能

答题设备/IP限制

答题最短时长设置

验证码校验

逻辑陷阱题设置

样本身份核验

答题轨迹记录

其他

Q5:请您对当前使用的调研工具在防作弊功能的完善程度进行评分（1分非常不完善，5分非常完善）

分数

标签

Q6:您是否了解腾讯问卷自带的防作弊相关功能

非常了解，日常调研中都会使用

了解部分功能，偶尔会使用

听说过但从未使用过

完全不了解

Q7:您认为经销商调研数据质量管理的核心环节包括哪些

调研前的样本身份核验

答题过程中的实时作弊拦截

答题后的无效样本自动识别

数据清洗与异常值剔除

调研结果的交叉校验

其他

Q8:您在完成经销商调研后，通常需要花费多长时间进行数据清洗与质量校验

1天以内

1-3天

3-7天

7天以上

Q9:请您对目前经销商调研最终产出数据的可信度进行评分（1分完全不可信，5分非常可信）

分数

标签

Q10:您认为当前防作弊与数据质量管理存在的主要痛点是

防作弊规则设置过于复杂

容易误判正常作答的有效样本

无法识别隐蔽的作弊行为

数据清洗环节耗费过多人力

缺乏标准化的数据质量评估体系

其他

Q11:您是否有过因调研数据质量问题导致决策偏差的经历

有过多次

有过少数几次

从未有过

Q12:您希望在线调研工具在数据质量管理方面增加哪些能力

AI智能识别无效作答

自定义作弊规则灵活配置

实时数据质量看板

自动生成数据质量报告

异常样本自动标记与提醒

多维度数据交叉校验功能

其他

Q13:您向其他合作伙伴推荐使用腾讯问卷开展经销商调研的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q14:您认为防作弊规则的严格程度设置在什么水平最为合适

非常严格，宁可误判部分有效样本也要杜绝作弊

较为严格，在减少作弊的同时尽量降低误判率

适中，平衡作答体验与数据质量

较为宽松，优先保障作答流畅度

非常宽松，几乎不设置防作弊限制

Q15:您在经销商调研中，通常会通过哪些方式核验受访者身份真实性

专属邀请链接/验证码

提前导入经销商白名单

答题后人工回访核验

匹配经销商内部系统信息

设置身份专属校验题目

其他

Q16:请您对在线调研工具在防作弊功能上的易用性重要程度进行评分（1分完全不重要，5分非常重要）

分数

标签

Q17:您认为以下哪种防作弊机制对提升经销商调研数据质量最有效

事前身份白名单校验

事中答题行为实时监控

事后多维度数据校验

三者结合效果最佳

Q18:您在使用调研工具开展经销商调研、进行防作弊设置与数据质量管理的过程中，有哪些具体的经验或痛点可以分享？

填空1

Q19:您所在企业未来是否有计划升级调研数据质量管理体系

已有明确计划，近期将落地

有初步想法，正在评估方案

暂时没有相关计划

不确定

Q20:您认为评估一份经销商调研数据质量的核心指标包括哪些

有效样本回收率

答题时长分布合理性

前后题目逻辑一致性

样本身份匹配度

选项分布合理性

其他

基于腾讯问卷的经销商在线调研防作弊与数据质量管理调研问卷

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