腾讯问卷SaaS微信投票配额控制与无效答卷处理应用调研

您好！感谢您参与本次关于腾讯问卷在SaaS微信投票场景下配额控制与无效答卷处理的应用调研。本次调研旨在了解您在使用在线投票工具时的真实体验与核心需求，问卷采用匿名形式，数据仅用于研究分析，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您是否使用过腾讯问卷开展过微信投票类调研活动？

经常使用

偶尔使用

尝试过一两次

从未使用过

Q2:您开展SaaS类微信投票活动的主要频率是？

每周至少1次

每月1-3次

每季度1-2次

每年1-2次

极少开展

Q3:您在微信投票活动中，通常会设置哪些维度的配额控制？

用户地域配额

用户年龄/性别配额

用户身份属性配额

答题渠道配额

投票总样本量配额

其他

Q4:您认为在SaaS投票场景中，配额控制功能对保障样本代表性的重要程度如何？（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q5:您在过往投票活动中，是否遇到过配额超投、样本结构失衡的问题？

经常遇到

偶尔遇到

很少遇到

从未遇到

Q6:您认为配额控制失效通常会带来哪些影响？

样本代表性不足，结果失真

增加无效调研成本

后续数据清洗工作量大

影响业务决策准确性

无明显影响

Q7:您更倾向于使用哪种配额执行方式？

实时硬性拦截，配额满后立即停止对应维度回收

软性提醒，配额满后仍可提交但标记为超配额样本

分层阶梯配额，不同维度设置不同优先级

无特殊偏好

Q8:您对当前使用的投票工具在配额精准度上的满意度如何？（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q9:您在微信投票中遇到过哪些类型的无效答卷？

机器刷票/批量作弊答卷

答题时长过短的随意作答

前后逻辑矛盾的答卷

重复提交的答卷

不符合目标人群要求的答卷

其他

Q10:通常无效答卷在您回收的总样本中占比大概是多少？

5%以内

5%-15%

15%-30%

30%以上

Q11:您目前识别无效答卷主要依靠哪些方式？

人工逐一审核

工具自带的防作弊规则自动识别

设置答题逻辑校验

通过IP/设备指纹去重

第三方反作弊服务

暂未做专门处理

Q12:您认为自动识别无效答卷的准确率达到多少才能满足您的需求？

70%以上即可

80%-90%

90%-95%

95%以上

Q13:对于识别出的无效答卷，您通常会如何处理？

直接作废剔除

标记后人工复核再决定

保留数据但不纳入核心分析

针对性补充对应配额的有效样本

Q14:您认为无效答卷自动清洗功能对提升调研效率的价值有多大？（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q15:您在使用SaaS投票工具时，还关注以下哪些核心能力？

微信生态内的传播便捷性

数据实时统计看板

多维度交叉分析能力

答卷数据安全保障

自定义投票页面样式

多账号协作权限管理

Q16:您是否了解腾讯问卷在配额控制和无效答卷识别方面的相关功能？

非常了解，正在使用

了解部分功能

听说过但未实际使用

完全不了解

Q17:如果一款在线投票工具能精准实现配额管控、高效识别处理无效答卷，您向身边有调研投票需求的同事/朋友推荐的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q18:您认为当前主流投票工具在配额管理方面还存在哪些不足？

配额规则设置灵活性不足

配额统计存在延迟，易超投

多维度交叉配额支持不完善

配额进度可视化程度低

配额不足时无自动预警

Q19:您认为当前无效答卷处理功能还有哪些可优化的方向？

支持自定义无效判定规则

提升机器刷票识别准确率

无效样本自动补量

无效答卷原因自动分类标注

处理过程可追溯审计

Q20:您所在的团队/企业规模是？

10人以下

10-50人

50-200人

200-1000人

1000人以上

Q21:您所属的岗位类型是？

市场/运营岗

产品/研发岗

人力资源岗

调研/咨询岗

其他岗位

Q22:关于SaaS微信投票中的配额控制与无效答卷处理，您还有哪些其他的需求或建议？

填空1

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