电商平台用户调研中无效答卷识别、配额控制与问卷星应用实践调查问卷

您好！感谢您参与本次关于电商平台用户调研中无效答卷识别、配额控制及问卷星应用实践的调查。您的真实反馈将帮助我们优化调研流程，提升数据质量。本问卷采用匿名形式，所有数据仅用于研究分析，请您根据实际情况放心作答。

Q1:您所在的企业/团队主要开展的电商调研类型是？

消费者满意度调研

新品/概念测试调研

用户行为/习惯调研

市场份额/竞品调研

其他

Q2:您使用问卷星平台开展调研的频率是？

几乎每天

每周数次

每月数次

每季度数次

很少使用

Q3:在使用问卷星发放问卷时，您通常采用哪种主要渠道？

平台内部定向推送

社交媒体/社群转发

第三方样本库

邮件/短信邀请

线下扫码

Q4:您在设置调研配额时，通常会重点控制哪些维度？

性别/年龄等人口属性

城市级别/地域分布

用户消费等级/活跃度

新老用户比例

特定品类购买经历

Q5:您认为在电商调研中，配额控制对提升样本代表性的重要程度如何？

非常重要

比较重要

一般

不太重要

完全不重要

Q6:在使用问卷星设置配额时，您遇到的最大困难是什么？

配额规则设置复杂

配额满额后渠道浪费严重

跨渠道配额难以统一控制

样本属性难以精准甄别

其他

Q7:请对您目前使用的配额控制方法的有效性进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q8:在回收答卷过程中，您遇到过哪些典型的无效答卷情况？

答题时间过短（秒答）

所有题目选择同一选项（直线作答）

前后逻辑矛盾

随意填写的开放题答案

非目标人群作弊填答

Q9:您认为在电商调研中，无效答卷占总回收量的比例通常在什么范围？

5%以下

5%-15%

15%-30%

30%-50%

50%以上

Q10:您目前主要通过什么方式识别无效答卷？

依靠平台自带的防作弊功能自动筛选

人工逐一查看排查

设置逻辑陷阱/测谎题

结合答题时长/IP等数据综合判断

基本不做筛选

Q11:您使用过问卷星的哪些功能来防范无效答卷？

答题最短时长限制

防重复填写（IP/设备/账号限制）

验证码/人脸识别

逻辑跳转与甄别题

选项随机/答案校验

Q12:您认为问卷星现有防作弊功能对减少无效答卷的效果如何？（1分很差，5分很好）

分数

标签

Q13:对于系统识别出的疑似无效答卷，您通常如何处理？

直接全部作废删除

人工复核后决定是否保留

标记后单独分析

直接计入有效样本

视项目情况而定

Q14:您认为清理无效答卷对最终调研结论准确性的影响有多大？

影响极大，可能导致结论完全相反

影响较大，会造成数据偏差

影响一般，在可接受范围内

影响很小

没有影响

Q15:在处理无效答卷时，您面临的主要痛点是什么？

筛选标准难以统一，主观性强

人工复核成本高、效率低

误删有效样本风险高

平台自动筛选规则不够灵活

难以追溯作弊来源

Q16:当某个配额组因无效答卷被剔除导致样本量不足时，您通常如何补样？

针对该配额组重新定向发放

放宽配额要求凑足数量

在后续分析中做加权处理

接受样本量不足的现状

其他

Q17:您是否在问卷星中使用过“自定义筛选”或“数据清洗”功能批量标记异常答卷？

经常使用，功能很成熟

偶尔使用，但功能有待完善

知道该功能但没使用过

不知道有这个功能

Q18:您对目前团队整体的无效答卷处理流程的满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q19:您认为当前电商调研中，配额控制与答卷质量管控最大的矛盾是什么？

追求回收速度导致质量下降

严格质控导致样本配额难以完成

质控成本过高超出预算

缺乏标准化的操作流程

技术工具能力不足

Q20:您希望问卷星未来在哪些方面加强功能，以更好地支持配额控制和质量管控？

更智能的AI异常答卷识别

更灵活的跨渠道实时配额统计

更丰富的测谎/陷阱题模板

更便捷的人工复核与标记工具

更详细的答卷质量评分报告

Q21:综合考虑功能、效率和成本，您向同行推荐使用问卷星进行电商调研的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q22:在电商用户调研的配额设置、无效答卷防范与处理方面，您有哪些宝贵的经验或建议？

填空1

电商平台用户调研中无效答卷识别、配额控制与问卷星应用实践调查问卷

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