您在过去一年内，使用物流配送服务的频率大约是？
每月1-3次
每月4-6次
每月7次及以上
几乎不使用
您最常使用哪种类型的物流服务？（如电商购物、文件寄送、生鲜配送等）
电商平台购物（如淘宝、京东）
同城即时配送（如美团、闪送）
个人文件/包裹寄送
企业级物流/供应链服务
总体而言，您对所接触的物流配送数据准确性（如物流状态、预计送达时间、配送员信息等）的满意度如何？
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您最关注以下哪一类物流数据？
包裹的实时位置与轨迹
预计送达/取件时间的准确性
配送员联系信息与状态
包裹重量、尺寸等计费信息的准确性
签收人/签收状态的确认
物流信息（如“已揽收”、“运输中”、“派送中”）更新的及时性如何？
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
系统提供的“预计送达时间”与实际送达时间的匹配度如何？
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您曾遇到过以下哪些数据不准确的情况？（可多选）
物流状态长时间不更新
显示“已送达”但实际未收到
预计送达时间频繁变更
配送员联系信息错误或无法接通
包裹轨迹显示异常路线
未遇到过不准确情况
当遇到物流数据不准确时，您通常会如何应对？
主动联系物流公司客服
通过平台在线咨询或投诉
联系发货方（商家）处理
暂时等待，观察后续更新
不采取行动，但印象变差
物流公司/平台对数据不准问题的反馈与解决效率如何？
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为导致物流数据不准确的主要原因可能是什么？
信息系统技术故障或延迟
末端配送环节操作不规范（如未及时扫描）
交通等不可抗力因素影响
物流公司与平台间数据对接问题
人为疏忽或虚假上报
基于您近期的体验，您有多大可能向他人推荐您常用的物流服务？（0-10分，0分为完全不可能，10分为极有可能）
您希望通过哪些方式获得更准确的物流信息？（可多选）
更精准的电子围栏与实时GPS地图
人工智能预测的动态送达时间
配送员实时位置共享（加密保护隐私）
异常情况（如拥堵、天气）的主动推送提醒
签收时的照片/视频确认
为了提升数据准确性，您是否愿意授权物流服务商获取更精确的位置等信息（在隐私保护前提下）？
物流数据准确性对您选择或信任某个物流品牌的影响程度有多大？
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于提升物流配送全流程的数据透明度与准确性，您有什么具体的建议或期望？
您的年龄段是？
18岁以下
18-25岁
26-35岁
36-50岁
51岁及以上
您所在的地区属于？
一线城市（如北京、上海、广州、深圳）
新一线/二线城市
三线及以下城市
乡镇或农村地区