AI赋能新能源汽车数据收集：智能问卷设计新方法应用情况调研

您好！感谢您参与本次关于AI赋能新能源汽车数据收集：智能问卷设计新方法应用情况的调研。本次调研旨在了解智能问卷设计在新能源汽车数据收集场景中的实际应用效果，所有回答仅用于学术研究与行业分析，全程匿名，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在的单位是否涉及新能源汽车相关的数据收集工作？

是，属于核心业务环节

是，属于辅助支撑环节

否，暂未涉及相关工作

Q2:您日常开展数据收集工作时，主要使用的问卷工具类型是？

传统通用问卷平台

企业自研数据采集系统

搭载AI能力的智能问卷工具

线下纸质问卷+人工录入

Q3:您认为当前新能源汽车行业用户调研的数据回收效率如何？（1分表示效率极低，5分表示效率极高）

分数

标签

Q4:您在开展新能源汽车相关问卷调研时，最常遇到的痛点有哪些？

题目设计与调研目标匹配度低

问卷逻辑跳转生硬导致用户中途退出

无效样本占比过高

数据整理分析耗时久

难以精准触达目标调研人群

Q5:您是否了解过应用于新能源汽车数据收集场景的智能问卷设计相关方法？

非常了解，有实际使用经验

略有耳闻，未实际使用过

完全不了解

Q6:您认为智能问卷设计在新能源汽车数据收集场景中，最核心的价值体现在哪些方面？

自动生成贴合调研目标的题目框架

根据用户回答动态调整后续问题

自动识别并剔除无效作答样本

实时生成初步数据分析结论

降低问卷设计的专业门槛

Q7:如果引入AI辅助的问卷设计工具开展新能源汽车用户调研，您对其数据准确性的信任程度如何？（1分表示完全不信任，5分表示完全信任）

分数

标签

Q8:您认为智能问卷设计方法最适合应用在新能源汽车领域的哪类调研场景？

用户购车决策因素调研

车辆使用体验与满意度调研

充换电服务需求调研

智能座舱功能偏好调研

售后服务质量调研

Q9:您认为当前推广智能问卷设计方法，在新能源汽车数据收集领域面临的主要阻碍有哪些？

企业对AI生成内容的可靠性存疑

相关工具的行业适配性不足

数据安全与用户隐私保护顾虑

从业人员对新工具的接受度低

采购与落地成本过高

Q10:如果有成熟的、适配新能源汽车场景的智能问卷设计解决方案，您向同行推荐使用的可能性有多大？（0分表示完全不可能，10分表示非常愿意推荐）

选项1

Q11:您所在单位未来1年内是否有计划引入AI相关工具优化问卷调研流程？

已有明确落地计划

正在评估可行性

暂时没有相关计划

不确定

Q12:您认为智能问卷设计方法对提升新能源汽车调研数据质量的帮助程度如何？（1分表示完全没有帮助，5分表示帮助极大）

分数

标签

Q13:在新能源汽车数据收集过程中，您希望智能问卷设计工具具备哪些特色功能？

结合行业特性自动生成专业题库

多渠道分发并自动匹配目标人群

作答过程中实时校验回答逻辑合理性

自动生成可视化数据报告

支持与企业现有用户数据系统打通

Q14:您认为智能问卷设计输出的题目，在贴合新能源汽车用户认知习惯方面的表现如何？

表现优秀，完全符合用户认知

表现较好，少量内容需要调整

表现一般，需要较多人工修改

表现较差，无法直接使用

Q15:相比传统问卷设计模式，您认为智能问卷设计方法能为新能源汽车数据收集工作节省多少比例的时间成本？（1分表示节省10%以下，5分表示节省50%以上）

分数

标签

Q16:您认为以下哪些因素会影响您选择使用智能问卷设计工具开展新能源汽车相关调研？

工具的行业案例积累情况

数据安全合规认证资质

功能的灵活可定制程度

使用成本与付费模式

后续的服务支持能力

Q17:从数据收集全流程来看，您认为智能问卷设计对哪个环节的效率提升最明显？

前期问卷框架搭建环节

中期问卷投放与回收环节

后期数据清洗与分析环节

全流程提升效果相近

Q18:对于AI赋能新能源汽车数据收集场景下的问卷设计优化，您还有哪些其他的建议或期待？

填空1

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