AI赋能网约车问卷回收：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赋能网约车问卷回收：智能问卷设计新方法的调研。本次调查旨在了解智能问卷设计在网约车行业用户调研中的实际应用效果，您的真实反馈将为优化问卷设计方法、提升数据回收质量提供重要参考，问卷约需3-5分钟，所有信息仅用于研究分析，请放心作答。

Q1:您是否参与过网约车相关的用户调研问卷填写？

是，参与过3次及以上

是，参与过1-2次

否，从未参与过

Q2:您平时使用网约车服务的频率是？

几乎每天使用

每周3-5次

每周1-2次

每月1-3次

极少使用

Q3:您对过往接触过的网约车调研问卷整体设计合理性的满意度打分为？（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q4:您认为传统网约车调研问卷通常存在哪些问题？

题目数量过多、填写耗时长

问题表述模糊、难以理解

选项设置不全面、无法匹配真实想法

问题与自身关联度低

跳转逻辑混乱、出现无关题目

其他

Q5:您是否了解过基于AI技术优化的智能问卷设计相关应用？

非常了解，有实际接触过

听说过，但不太了解具体内容

完全没听说过

Q6:如果通过智能问卷设计优化网约车调研体验，您认为哪些改进最有吸引力？

根据用户特征动态调整题目数量，缩短填写时长

智能识别用户作答习惯，优化问题表述方式

自动匹配贴合用户经历的选项，减少无效选择

逻辑跳转更精准，避免出现无关问题

实时反馈作答进度，提升填写体验

其他

Q7:您认为问卷设计的合理性对您是否愿意完整填写网约车调研的影响程度是？

影响非常大，设计不好会直接放弃填写

影响较大，会降低填写意愿

影响一般，看是否有激励再决定

几乎没有影响，只要有激励就会填完

Q8:您认为AI技术在提升网约车问卷回收有效率方面的作用可以打几分？（1分完全没作用，5分作用非常大）

分数

标签

Q9:您觉得AI赋能问卷回收过程中，哪些环节最能提升数据质量？

智能甄别无效作答，剔除乱填、重复填的问卷

自动识别矛盾答案，提醒用户修正

根据回收数据实时调整后续投放策略

智能分类开放题回答，提升分析效率

其他

Q10:如果一份采用智能问卷设计的网约车调研仅需2分钟即可完成，您的填写意愿是？

非常愿意填写

比较愿意填写

视是否有激励而定

不愿意填写

Q11:您认为好的问卷设计应该具备哪些核心特征？

主题明确，所有问题紧扣调研目标

题量适中，不占用过多时间

表述清晰，无歧义、无引导性

选项全面，覆盖大多数用户的真实情况

逻辑顺畅，符合日常思考习惯

尊重用户隐私，不收集无关敏感信息

Q12:您是否遇到过网约车调研问卷问题重复、逻辑矛盾的情况？

经常遇到

偶尔遇到

从未遇到

Q13:您对AI优化后的网约车调研问卷个性化匹配程度的期待值是？（1分完全不期待，5分非常期待）

分数

标签

Q14:您认为当前智能问卷设计在网约车场景应用中可能存在哪些不足？

AI生成的问题可能不够贴合行业实际情况

智能逻辑可能出现误判，漏问关键问题

过度追求效率可能忽略用户情感层面的反馈

数据安全和隐私保护存在隐患

其他

Q15:您更愿意接受哪种形式的网约车调研问卷发放？

行程结束后APP内弹窗推送

短信链接推送

微信/支付宝小程序推送

邮件推送

其他

Q16:您认为合理的网约车调研问卷题目数量应该是多少？

5题以内

5-10题

10-15题

15题以上都可以接受

Q17:如果未来网约车平台全面采用优化后的智能问卷设计开展用户调研，您向身边人推荐认真填写这类调研的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常有可能）

选项1

Q18:您认为哪些激励措施最能提升您完整填写网约车调研问卷的意愿？

打车优惠券/立减金

会员积分奖励

抽奖机会（如现金、实物奖品）

反馈后可获得平台服务优化的知情权

不需要激励，愿意主动反馈真实想法

其他

Q19:您是否担心AI驱动的问卷设计会过度收集您的个人隐私信息？

非常担心

比较担心

一般，只要平台明确说明用途就可以接受

完全不担心

Q20:对于AI赋能网约车问卷回收及智能问卷设计方法的优化，您还有哪些其他的建议或期待？

填空1

AI赋能网约车问卷回收：智能问卷设计新方法应用情况调研

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