零售用户调研中无效答卷识别、配额控制与处理方式调研问卷

您好！本次调研旨在了解零售行业在开展用户调研过程中，对配额控制的执行情况，以及对无效答卷的识别、判定与处理经验，帮助行业优化调研数据质量管理。问卷约需5分钟，所有信息仅用于统计分析，请您根据实际情况填写，感谢您的支持！

Q1:您所在的企业/团队开展零售用户调研的频率是？

每周至少1次

每月2-3次

每月1次

每季度1-2次

每年少于3次

Q2:您在零售用户调研工作中主要负责的环节是？

调研方案与配额设计

问卷投放与回收

数据清洗与无效答卷筛查

数据分析与报告输出

全流程参与

Q3:您在开展零售用户调研时，通常会设置哪些维度的配额？

用户年龄/性别等人口属性

用户消费层级

用户所在城市/区域

用户购买的品类

调研渠道来源

不设置固定配额

Q4:请您对当前团队执行调研配额控制的严格程度打分（1分=非常松散，5分=非常严格）

分数

标签

Q5:您在问卷回收过程中，遇到无效答卷的整体占比大约是多少？

5%以内

5%-15%

15%-30%

30%以上

未做过相关统计

Q6:您判定无效答卷的常见标准有哪些？

答题时长过短（低于正常答题时长的1/3）

所有题目选项高度一致（如全选第一个选项）

前后逻辑题答案明显矛盾

填写内容与问题无关、乱填文字

同一IP/设备重复提交多份答卷

不符合调研设定的用户配额要求

开放题答案无意义或复制粘贴通用内容

Q7:在配额即将满额时，您通常会采取哪些措施控制答卷质量？

及时关闭对应配额维度的投放渠道

针对剩余配额定向邀请符合条件的用户

提高答题门槛（如设置甄别题前置）

不做特殊处理，回收后再清洗

动态调整各维度配额比例

Q8:您是否使用过问卷星开展零售用户调研项目？

经常使用

偶尔使用

试用过但不常用

从未使用过

Q9:如果您使用过问卷星，您常用到哪些和数据质量相关的功能？

答题时长限制

IP/设备限答

逻辑跳转与甄别题设置

配额控制功能

无效答卷自动筛选标记

人工审核标记功能

未使用过相关功能

Q10:您认为问卷星的配额控制功能对减少不符合样本要求的答卷帮助有多大？（1分=几乎没有帮助，5分=帮助非常大）

分数

标签

Q11:对于系统自动识别标记的疑似无效答卷，您通常的处理方式是？

直接全部剔除，不做复核

抽取部分进行人工复核后再决定是否剔除

全部人工逐一复核后再处理

保留全部答卷，仅在分析时做权重调整

Q12:您认为出现较多无效答卷的主要原因有哪些？

投放渠道不精准，非目标用户随意填写

问卷过长导致用户敷衍作答

激励机制吸引了“羊毛党”批量刷卷

甄别题设置不足，未提前过滤不符合要求的用户

配额设置不合理，部分维度用户难以触达

答题过程无防作弊设置

Q13:在处理无效答卷后，您是否会针对缺额的配额维度进行补样？

每次都会精准补样到配额要求

大部分时候会补样

偶尔补样

从不补样，直接用现有数据

Q14:请您对当前团队的无效答卷处理流程完善程度打分（1分=非常不完善，5分=非常完善）

分数

标签

Q15:您在优化调研数据质量时，还会用到哪些辅助手段？

设置陷阱题（如固定选项的验证题）

对接用户真实消费数据做样本校验

采用多渠道交叉投放分散风险

对认真填写的用户额外提供奖励

定期更新防作弊规则

其他

Q16:您认为在零售用户调研中，配额控制和无效答卷管理对最终调研结果准确性的影响程度是？

决定性影响，直接决定数据是否可用

较大影响，会明显影响结论偏差

一般影响，仅在占比过高时产生影响

影响很小，可以通过分析方法修正

Q17:您认为当前在问卷数据质量管理中，最需要提升的环节是？

前期配额方案的科学设计

投放阶段的精准触达

答卷回收中的实时防作弊

无效答卷的智能识别准确率

清洗后的数据补样效率