基于飞书问卷的零售课题调研防作弊与数据质量管理研究问卷

您好!欢迎参与本次基于飞书问卷开展的零售课题调研,本次调查旨在了解零售行业线上调研中的防作弊机制与数据质量管理现状,问卷匿名填写,所有数据仅用于学术研究,请您根据真实情况作答,感谢您的支持!

Q1:您所在的零售企业是否使用过在线问卷工具开展消费者或门店调研?

经常使用
偶尔使用
从未使用

Q2:若您使用过在线调研工具,是否接触过飞书问卷相关的调研项目?

是,多次使用
是,偶尔接触
否,从未接触

Q3:您认为零售课题调研中常见的作弊行为有哪些?

同一用户重复提交
答题时间过短的无效作答
所有题目选择同一选项
随意填写非真实信息
第三方刷量代答

Q4:您觉得在线调研中,防作弊机制对数据质量的影响程度如何?

影响极大,直接决定数据有效性
影响较大,能过滤大部分无效样本
影响一般,仅能排除少量异常数据
几乎没有影响

Q5:请您对当前所在企业调研数据质量管理的完善程度进行评分(1分非常不完善,5分非常完善)

分数
标签

Q6:您认为以下哪些功能可以有效提升零售调研的防作弊效果?

IP地址限制
答题时长阈值校验
逻辑跳转陷阱题设置
验证码校验
用户身份实名认证

Q7:在过往参与的零售调研中,您是否遇到过明显无效的问卷数据占比过高的情况?

经常遇到,无效占比超30%
偶尔遇到,无效占比10%-30%
很少遇到,无效占比低于10%
从未遇到

Q8:您认为数据质量管理应覆盖调研的哪些环节?

问卷设计阶段的逻辑校验
答题过程中的实时异常监测
回收后的数据清洗筛选
数据入库后的二次核验
调研结果的交叉验证

Q9:您认为飞书问卷在团队协作开展调研方面的便捷度如何?

非常便捷,支持多人协同编辑与数据共享
比较便捷,基础协作功能完善
一般,协作功能存在局限
不便捷,难以支持团队调研需求

Q10:请您对随机题目顺序这一防作弊功能的有效性进行评分(1分完全无效,5分非常有效)

分数
标签

Q11:您所在的零售企业开展调研的主要对象通常是?

到店消费者
门店一线员工
供应链合作方
品牌会员用户
其他

Q12:以下哪些数据质量问题会对零售课题研究结论产生严重干扰?

样本不符合调研目标人群
作答内容前后逻辑矛盾
关键信息缺失
极端异常值过多
样本量分布严重不均

Q13:您是否了解在线问卷工具中的陷阱题(如指定选项的校验题)设置方法?

非常了解,经常使用
了解一点,偶尔尝试
听说过但未使用过
完全不了解

Q14:请您对企业当前调研数据清洗流程的规范程度进行评分(1分非常不规范,5分非常规范)

分数
标签

Q15:您认为使用飞书问卷开展零售调研时,哪些功能有助于提升数据质量?

自定义逻辑跳转规则
实时数据看板监测
无效答卷自动标记
多维度数据导出分析
答题权限精细化设置

Q16:您认为在零售调研中,设置多长的最低答题时长阈值较为合理?

问卷总时长的30%以下
问卷总时长的30%-50%
问卷总时长的50%-70%
根据题目类型单独设置更合理

Q17:您是否支持在调研中通过设备指纹识别来防止同一用户多次重复提交?

非常支持,能有效减少重复样本
比较支持,在不侵犯隐私的前提下可以使用
不太支持,担心个人信息泄露
完全不支持

Q18:您认为零售课题调研中,数据质量校验的核心指标应包含哪些?

有效样本回收率
答题时长分布合理性
作答逻辑一致性
关键题项回答完整率
样本人口统计学特征匹配度

Q19:若您使用过飞书问卷,您认为其数据导出与分析功能是否能满足零售课题研究的需求?

完全满足,功能全面易用
基本满足,核心需求可覆盖
不太满足,需要借助其他工具补充分析
完全不满足

Q20:您对零售类在线调研的防作弊机制优化与数据质量管理提升,还有哪些具体的建议?

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基于飞书问卷的零售课题调研防作弊与数据质量管理研究问卷
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