飞书问卷智能防刷在公关用户调研中的数据质量控制研究问卷

您好!感谢您参与本次关于飞书问卷智能防刷在公关用户调研中的数据质量控制专项调研。本次问卷旨在了解公关从业者在开展用户调研时对数据质量控制的真实需求与使用痛点,所有回答仅用于学术研究与产品优化,全程匿名,请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在的机构类型是?

品牌方公关部门
专业公关代理公司
市场调研机构
企业市场/品牌部门
高校/研究机构
其他

Q2:您从事公关相关工作的年限是?

1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上

Q3:您平均每年主导或参与的用户调研项目数量约为?

1-2个
3-5个
6-10个
11-20个
20个以上

Q4:您开展用户调研时最常使用的问卷工具有哪些?

飞书问卷
问卷网
金数据
腾讯问卷
问卷星
SurveyMonkey
其他

Q5:在过往的公关调研项目中,您遇到过哪些影响数据质量的问题?

机器批量刷票
受访者随意作答
重复提交
目标人群不符
样本量造假
答题时长过短
逻辑矛盾作答
未遇到明显问题

Q6:您认为无效答卷对公关调研结论的影响程度如何?

完全没有影响
影响较小
一般
影响较大
影响极大,可能导致决策失误

Q7:请您对过往使用的问卷工具在防恶意刷量方面的表现进行评分(1分最差,5分最好)

分数
标签

Q8:您是否了解智能防刷功能在问卷数据质量管控中的作用?

完全不了解
听说过但未使用过
偶尔使用
经常使用
非常依赖该功能

Q9:您认为有效的问卷防刷机制应该包含哪些核心能力?

IP地址限制
设备指纹识别
验证码校验
答题行为异常检测
重复提交拦截
答题时长阈值控制
逻辑一致性校验
人工复核辅助

Q10:在选择调研工具时,数据质量控制能力在您决策中的权重是?

20%及以下
21%-40%
41%-60%
61%-80%
80%以上

Q11:您向同行推荐具备可靠智能防刷能力的调研工具的可能性有多大?(0-10分)

选项1

Q12:您是否有过因调研数据被污染而导致公关策略偏差的经历?

从未有过
有过1次
有过2-3次
有过3次以上

Q13:在公关舆情类调研中,您认为哪些场景最需要强化数据质量控制?

品牌健康度追踪
危机公关效果评估
新品上市用户反馈
代言人形象调研
公关活动效果评估
用户满意度调研

Q14:您能接受的单份问卷无效答卷比例上限是多少?

1%以内
1%-3%
3%-5%
5%-10%
10%以上也可接受

Q15:请您对智能防刷功能在提升公关调研可信度方面的价值进行评分(1分价值极低,5分价值极高)

分数
标签

Q16:您认为当前多数问卷工具在数据质量控制方面存在哪些不足?

防刷规则过于简单易被绕过
误拦截正常用户
缺乏异常行为实时预警
数据清洗功能不完善
防刷机制设置复杂
无法识别专业刷手的人工作答
质量报告不透明

Q17:您在使用问卷工具时,是否会主动配置防刷相关参数?

从不配置,使用默认设置
偶尔会根据项目调整
每次项目都会针对性配置
有专门的团队负责设置

Q18:除了防刷能力,您在选择公关调研工具时还看重哪些因素?

问卷设计便捷性
多渠道分发能力
数据可视化分析
团队协作功能
数据安全合规
与内部办公系统打通
成本性价比

Q19:您认为智能防刷功能是否应该作为专业调研工具的标配能力?

完全没必要
无所谓
建议配备
非常有必要
是核心必备功能

Q20:如果一款工具能实现99%以上的恶意刷量拦截率,同时误拦率低于0.1%,您的使用意愿如何?(1分完全不愿意,5分非常愿意)

分数
标签

Q21:您更倾向于哪种防刷策略的配置方式?

系统智能默认配置,无需手动操作
提供多档预设方案,按需选择
支持高度自定义规则配置
智能配置+自定义调整结合

Q22:在数据质量报告中,您希望看到哪些与防刷相关的指标?

拦截无效答卷数量
无效答卷占比
异常行为类型分布
有效样本置信度
数据清洗前后对比
风险来源分析

Q23:您是否愿意为更可靠的数据质量控制能力支付额外费用?

完全不愿意
费用较低可以考虑
视项目重要性决定
愿意支付合理溢价
费用不是问题,效果优先

Q24:您在开展公关用户调研过程中,遇到过哪些印象深刻的数据质量问题?欢迎简要描述。

填空1

Q25:关于问卷工具的智能防刷与数据质量控制功能,您还有哪些期待或建议?

填空1
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