零售数据收集选题思路与研究框架设计调研问卷

您好！感谢您参与本次关于零售数据收集选题思路与研究框架设计的调研。本问卷旨在了解行业从业者在开展相关工作时的实践经验与痛点，您的真实反馈将为优化零售领域数据收集方法、完善研究设计提供重要参考，问卷约需5分钟，所有信息仅用于研究分析，请放心填写。

Q1:您所在的企业/机构所属零售细分领域是？

实体连锁零售

品牌电商零售

即时零售/本地生活零售

新零售（线上线下融合）

零售咨询/研究服务机构

其他

Q2:您在零售相关工作中的岗位角色是？

业务运营岗

数据分析/研究岗

市场/用户研究岗

战略/管理岗

技术/系统支持岗

高校/科研机构研究者

Q3:您开展零售相关研究的工作年限是？

1年及以下

1-3年

3-5年

5-10年

10年以上

Q4:在确定零售研究选题时，您通常会优先参考哪些维度的信息？

企业实际业务痛点

行业前沿趋势报告

已有学术研究成果

竞品公开研究方向

政策与监管导向

内部数据资产现状

Q5:请您评价当前零售行业研究中，选题与实际业务需求的匹配程度（1分=完全不匹配，5分=高度匹配）

分数

标签

Q6:您认为当前零售领域在确定研究选题时，最常见的误区有哪些？

选题过于宽泛缺乏聚焦

选题脱离实际业务场景

选题忽略数据可获得性

选题重复缺乏创新价值

选题未考虑落地应用路径

其他

Q7:在搭建零售研究框架的初始阶段，您是否会提前评估后续数据收集的可行性？

每次都会提前系统评估

多数情况会评估

偶尔会评估

很少评估，确定选题后再考虑

从不评估

Q8:您在开展零售研究时，常用的数据来源渠道包括哪些？

企业内部交易/运营数据

用户调研问卷/访谈数据

第三方行业公开数据

公开爬虫/舆情数据

合作方共享数据

线下门店观测/神秘顾客数据

Q9:请您评价当前您所在团队开展零售相关数据收集工作的整体效率（1分=效率极低，5分=效率极高）

分数

标签

Q10:您认为影响零售场景下数据收集质量的核心因素有哪些？

数据指标定义不统一

多源数据打通难度大

用户隐私合规约束

一线执行人员操作不规范

数据采集工具功能不完善

样本代表性不足

Q11:您所在团队在开展零售研究时，是否有标准化的研究框架设计流程？

有非常完善的标准化流程

有基本流程但不够细化

没有固定流程，依项目而定

完全没有相关流程，临时搭建

Q12:一个完整的零售研究框架，您认为必须包含哪些核心模块？

明确的研究目标与问题定义

核心研究假设与变量设计

数据来源与采集方案

数据分析方法与路径

研究结论落地应用机制

全流程质量控制方案

Q13:请您评价研究框架设计的合理性，对最终研究结论有效性的影响程度（1分=影响极小，5分=影响极大）

分数

标签

Q14:在零售研究框架落地过程中，您最常遇到的问题有哪些？

前期设计与实际执行脱节

预设指标无法通过现有采集方式获取

样本量不足以支撑研究结论

分析方法与数据类型不匹配

跨部门协作推进难度大

研究周期超出预期

Q15:您是否了解《个人信息保护法》等法规对零售场景下用户相关数据收集的合规要求？

非常了解，有系统学习过

基本了解核心要求

知道大概但细节不清晰

了解很少

完全不了解

Q16:在合规要求下，您认为零售研究可以通过哪些方式优化数据获取路径？

完善用户授权机制，明确数据使用范围

优先采用匿名化、脱敏后的聚合数据

搭建企业一方数据资产平台

与合规第三方数据服务商合作

采用小样本深度访谈补充定量数据不足

其他

Q17:请您评价当前AI、大数据等新技术对优化零售领域数据收集效率的作用（1分=几乎没有作用，5分=作用非常显著）

分数

标签

Q18:您认为未来零售研究框架设计会呈现哪些发展趋势？

更强调实时数据的动态接入

更注重研究结论的业务可落地性

更强化全流程数据合规设计

更多融合多源异构数据

更轻量化适配快速变化的业务需求

其他

Q19:如果要面向零售从业者开展“研究选题与框架设计”相关培训，您最希望优先学习哪部分内容？

高价值选题挖掘方法

标准化研究框架搭建逻辑

高效合规的数据采集方案

多源数据整合与分析方法

研究成果落地转化路径

典型标杆案例拆解

Q20:结合您的实践经验，对于优化零售领域研究选题设计、提升数据收集质量，您还有哪些具体的建议或经验分享？

填空1

零售数据收集选题思路与研究框架设计调研问卷

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