您目前在广告营销行业中的主要角色是？
策略/策划
媒介/投放
创意/设计
数据分析
客户管理/销售
项目管理
其他
您的工作经验年限是？
1年以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
在规划一个新的营销活动时，您会在多大程度上依赖过往类似活动的效果数据来制定策略？
完全不依赖，主要靠创意和直觉
较少依赖，作为参考之一
中等依赖，是重要依据
高度依赖，是核心决策基础
完全依赖，严格遵循数据指导
在评估一个营销活动效果时，您最常依赖哪些核心指标？（可多选）
曝光量/触达人数
点击率 (CTR)
转化率 (CVR)
投资回报率 (ROI)
客户获取成本 (CAC)
品牌知名度/美誉度调研数据
社交媒体互动量（点赞、评论、分享）
销售线索数量
实际销售额
客户留存率/LTV
您认为，在您所在的公司/团队中，营销活动效果的评估数据对预算分配决策的影响力有多大？
影响力很小，预算分配主要由领导或历史经验决定
有一定影响力，会作为参考因素
影响力很大，是预算分配的主要依据
影响力极大，预算分配完全由数据驱动
在活动进行中，您会基于实时效果数据对活动进行优化调整的频率是？
几乎不调整，按原计划执行
仅在活动结束后总结
每周查看并可能调整
每2-3天查看并经常调整
每天甚至更频繁地查看并动态优化
您认为当前可获取的营销效果评估数据的准确性和可靠性如何？
非常不可靠，数据水分大、难以验证
不太可靠，存在一定误差
一般可靠，基本能满足需求
比较可靠，数据质量较高
非常可靠，数据精准且来源可信
您在评估营销效果时，面临的主要挑战或困难有哪些？（可多选）
数据孤岛，不同平台数据难以打通整合
归因困难，难以确定转化来自哪个具体渠道
数据延迟，无法实时获取反馈
指标定义不统一，团队内部存在分歧
缺乏专业的数据分析工具或人员
短期效果数据与长期品牌目标难以平衡
虚假流量或数据造假问题
当效果数据与您的创意/策略直觉发生冲突时，您通常如何决策？
完全相信数据，放弃原有创意/策略
优先考虑数据，但对创意/策略进行微调
尝试平衡两者，寻找折中方案
优先坚持创意/策略，认为数据有局限性
完全坚持创意/策略，忽略相悖的数据
您认为人工智能(AI)或机器学习工具在提升营销效果评估的效率和精度方面，当前的作用如何？
作用甚微，尚不成熟
有一定辅助作用，但依赖人工
作用显著，已成为重要工具
作用关键，是未来核心驱动力
不了解相关工具
对于“品牌建设”这类难以用短期数据衡量的营销目标，您认为效果评估应如何依赖数据？
完全不应依赖短期数据，应用长期调研
可以部分参考互动、声量等间接数据
需要建立一套专门的品牌健康度指标体系
仍然可以依赖数据，但需结合定性分析
这是一个无解的难题，很难有效评估
请评估您个人对学习新的营销数据分析工具或方法的意愿程度。（1分表示非常不愿意，5分表示非常愿意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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您所在团队/公司是否设有专门的数据分析或效果评估岗位？
是，有专职团队
是，有专职人员
否，由策划/媒介等岗位兼任
否，基本不进行专门分析
您通常通过哪些渠道或方式获取营销效果评估的知识与最佳实践？（可多选）
行业报告/白皮书
专业媒体/公众号
在线课程/培训
行业会议/沙龙
同行交流/社群
公司内部培训
平台官方文档（如巨量引擎、腾讯广告等）
自行摸索
展望未来，您认为营销效果评估领域最需要改进或发展的方向是什么？（例如：技术、标准、人才等）