您所在的企业/团队是否开展过售后用户满意度相关的调研工作？
您在售后满意度调研工作中，主要承担哪类角色？
调研项目负责人
数据处理与分析人员
售后业务对接人员
管理层决策人员
其他相关角色
您开展售后满意度调研时，通常会收集哪些维度的信息？
问题解决效率
服务人员态度
售后流程便捷度
问题解决最终效果
后续复购/推荐意愿
其他维度
您是否使用过专业工具辅助完成售后调研的全流程工作？
一直使用专业调研工具
偶尔使用专业工具
仅用基础表格工具处理
未使用过任何辅助工具
您认为高效的问卷数据分析对提升售后满意度调研质量的重要程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在处理售后调研回收的数据时，您遇到过哪些常见痛点？
数据清洗耗时久
无效样本难以识别
交叉分析维度不足
结果可视化效果差
数据结论难以落地到业务
未遇到明显痛点
您是否了解问卷网提供的问卷数据分析相关功能？
非常了解，经常使用
有一定了解，偶尔使用
听说过但未使用过
完全不了解
您认为售后场景下的问卷数据分析，最需要具备哪些核心能力？
实时数据统计
多维度交叉分析
智能无效样本过滤
自动生成可视化报告
满意度趋势预警
用户画像标签匹配
如果工具能自动完成售后调研数据的清洗与分类，您认为这能为您的工作提升多少效率？（1分几乎无提升，5分提升非常显著）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在团队当前完成一次售后满意度调研从回收到输出结论，通常需要多长时间？
1个工作日内
2-3个工作日
4-7个工作日
1周以上
您会将售后调研的数据分析结果应用在哪些业务环节？
售后流程优化
服务人员考核培训
产品问题迭代
客户分层运营
服务政策调整
暂未落地应用
您认为当前售后调研的问卷数据分析结果，对业务决策的支撑程度如何？
支撑性很强，是核心决策依据
有一定支撑性，作为参考
支撑性较弱，参考价值有限
几乎没有支撑作用
您对智能分析功能自动生成售后满意度改进建议的接受度如何？（1分完全不接受，5分非常接受）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果选择调研工具支撑售后满意度工作，您最看重哪些因素？
数据分析能力是否专业
操作是否简单易上手
数据安全是否有保障
是否支持多渠道分发回收
报告输出是否高效
服务支持是否完善
您是否有过因为问卷数据分析不到位，导致售后改进方向出现偏差的经历？
如果有一款能覆盖从问卷制作、回收到专业问卷数据分析全流程的工具，您向同行推荐的可能性有多大？（0-10分）
您认为售后满意度调研的数据分析更新频率设置为多少最为合适？
实时更新
按日更新
按周更新
按月更新
按调研周期更新
您认为哪些长尾分析维度对售后满意度提升帮助较大？
不同渠道售后的满意度差异
不同问题类型的解决满意度对比
满意度与用户复购率的关联
不同服务人员的满意度表现
售后响应时长与满意度的相关性
您认为将问卷数据分析能力嵌入售后管理系统，对整体服务质量提升的帮助有多大？（1分几乎无帮助，5分帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于售后用户满意度调研场景下的数据分析功能，您还有哪些其他的需求或建议？