外卖需求调研中配额控制的设置技巧与效果分析调查问卷

您好！非常感谢您抽出宝贵时间参与本次调研。本问卷旨在研究外卖需求调研中配额控制的设置技巧与效果分析，了解不同配额设置方式对样本质量和调研效率的影响，您的真实回答对我们的研究至关重要，问卷采用匿名形式，所有数据仅用于学术研究，请您放心填写。

Q1:您是否有过参与或设计外卖相关市场调研项目的经验？

有，主导过相关调研项目

有，参与过相关调研项目

没有，但了解市场调研基本流程

没有，对市场调研不太了解

Q2:您认为在外卖用户调研中，配额控制最核心的作用是什么？

保证样本结构与目标人群一致

提升调研数据的代表性

避免某类样本占比过高导致偏差

提高调研执行效率

其他

Q3:您在外卖调研中设置配额时，通常会优先考虑哪些维度？

用户所在城市等级

用户年龄层

用户外卖消费频次

用户常用外卖平台

用户职业类型

其他

Q4:您认为设置配额时，各维度配额比例的参考依据主要应该是什么？

目标人群的真实人口/行为分布数据

调研核心研究目的

调研执行的成本与难度

过往同类调研的经验值

行业通用标准

Q5:请您评价，合理的配额设置对提升外卖调研数据准确性的影响程度（1分影响极小，5分影响极大）

分数

标签

Q6:您是否遇到过因配额设置不合理导致调研样本偏差的情况？

经常遇到

偶尔遇到

很少遇到

从未遇到

Q7:您认为不合理的配额设置通常会带来哪些问题？

样本代表性不足

调研结论偏离真实情况

调研执行成本浪费

后期数据清洗难度加大

调研周期延长

其他

Q8:在设置城市维度配额时，您认为外卖调研更适合采用哪种分配方式？

严格按照各城市外卖用户实际占比分配

向新一线城市/下沉市场适当倾斜

平均分配各城市样本量

根据调研具体主题灵活调整

其他

Q9:在设置用户消费频次维度配额时，您认为哪类用户的配额需要重点保障？

高频消费用户（每周3次及以上）

中频消费用户（每周1-2次）

低频消费用户（每月1-3次）

各频次用户按真实比例覆盖

根据调研目标确定

Q10:请您评价，动态调整配额（即调研过程中根据回收情况实时调整各维度剩余配额）对提升调研效率的作用（1分作用极小，5分作用极大）

分数

标签

Q11:您在外卖调研中是否会设置交叉配额（如同时限制城市+年龄+消费频次的组合样本量）？

每次调研都会设置

重要调研项目会设置

很少设置，操作复杂度太高

从未设置过

Q12:您认为设置交叉配额的主要难点是什么？

前期需要准确的交叉维度分布数据

执行过程中配额监控难度大

容易出现部分配额难以回收的情况

会大幅提升调研成本

后期数据加权处理更复杂

其他

Q13:您认为配额设置的颗粒度应该控制在什么范围比较合适？

越细越好，最大程度保证样本结构精准

适中即可，平衡样本精度和执行难度

越粗越好，降低执行复杂度

根据调研预算和周期灵活决定

Q14:当出现某类配额难以完成回收时，您通常会采取什么处理方式？

适当放宽该类配额的比例限制

延长调研周期继续回收

调整其他维度配额保证总样本量

更换调研渠道定向补充样本

直接放弃该类配额，后续数据加权处理

Q15:请您评价，配额控制对降低外卖调研中样本自选择偏差的效果（1分效果极差，5分效果极好）

分数

标签

Q16:您认为以下哪些技巧可以有效提升配额设置的合理性？

调研前通过小样本预调研校准配额比例

结合平台后台真实用户数据设置配额

设置5%-10%的配额浮动空间

安排专人实时监控配额回收进度

调研结束后对未达配额的维度进行数据加权

其他

Q17:您是否会在调研结束后对配额完成情况进行复盘，优化后续调研的配额设置？

每次都会复盘

大部分项目会复盘

很少复盘

从不会复盘

Q18:您认为对于外卖商家端的调研，配额控制的重要性和用户端调研相比如何？

比用户端更重要

和用户端同等重要

不如用户端重要

视具体调研主题而定

Q19:您对目前自己在外卖调研中所采用的配额设置方法的满意度打几分？（0分非常不满意，10分非常满意）

选项1

Q20:结合您的实际经验，您认为在外卖需求调研中做好配额控制还有哪些实用技巧？

填空1

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