您所在的企业/机构所属零售细分领域是？
实体商超/便利店
品牌连锁门店
电商平台/直播零售
新零售（线上线下融合）
其他零售相关领域
您在零售相关工作中是否有过组织或参与在线投票类用户调研的经验？
经常组织/参与（每月至少1次）
偶尔组织/参与（每季度1-3次）
很少组织/参与（每年1-2次）
从未接触过
您认为零售场景下开展在线投票调研，主要适用于哪些用户研究目标？
新品偏好测试
促销活动效果反馈
门店服务满意度评价
会员权益需求收集
品牌认知度调研
其他目标
您通常会优先选择以下哪类渠道投放面向零售用户的在线投票问卷？
品牌官方公众号/小程序
门店消费后扫码推送
会员社群/私域流量池
电商平台站内消息
第三方公域流量平台
请您对当前常用的在线投票工具在零售用户调研场景下的易用性进行评分（1分非常难用，5分非常好用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在设计零售用户调研的在线投票题目时，您认为以下哪些设计原则最为重要？
题目表述简洁无歧义
选项覆盖全面且互斥
题量控制在用户可接受范围
题目逻辑符合用户消费路径
避免引导性表述
其他原则
为保障在线投票样本的代表性，您认为零售用户调研中最需要控制的样本偏差来源是？
仅覆盖高活跃度会员导致的样本偏差
激励不当引发的刷票/无效填写偏差
投放渠道单一导致的用户结构偏差
问卷过长导致的中途放弃偏差
开展零售用户在线投票调研时，您通常会搭配使用哪些激励方式提升用户参与率？
小额消费优惠券
会员积分奖励
抽奖资格（实物/权益类奖品）
调研结果公开分享
无额外激励
其他激励方式
您认为单次面向零售普通消费者的在线投票调研，合理的题量范围是？
请您评价在线投票这种调研形式在收集零售用户真实反馈方面的有效性（1分完全无效，5分非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在零售用户调研在线投票的数据回收阶段，您通常会重点筛查哪些无效样本？
答题时长过短的样本
所有题目选项高度一致的样本
IP/设备重复的样本
逻辑矛盾的样本
未设置专门的无效样本筛查环节
完成在线投票数据回收后，您最常使用以下哪类工具开展数据分析？
问卷平台自带的统计分析功能
Excel/WPS表格工具
SPSS/Stata等专业统计软件
Python/R等编程语言分析
BI可视化分析工具
针对零售用户在线投票的调研数据，您通常会开展哪些维度的分析？
基础描述性统计（选项占比、均值等）
不同用户群体的交叉分析（如年龄/消费层级差异）
用户反馈与消费行为的关联分析
时间维度的趋势对比分析
开放性文本的语义分析
其他分析维度
您认为当前零售场景下在线投票调研的数据分析结果，对实际业务决策的支撑程度如何？
支撑作用很强，可直接作为决策依据
有一定支撑作用，需结合其他业务数据参考
支撑作用较弱，仅作方向参考
几乎没有实际支撑作用
您认为目前零售用户调研中应用在线投票及配套数据分析方法，主要存在哪些痛点？
样本代表性不足，结果难推广
用户参与意愿低，回收样本量不足
数据清洗难度大，无效样本占比高
分析方法单一，难以挖掘深层洞察
调研结果与业务落地脱节
工具功能无法满足定制化需求
其他痛点
如果有一套适配零售场景的标准化在线投票实施流程与数据分析模板，您认为其对提升调研效率的帮助程度是？（1分完全没帮助，5分帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望未来零售领域的在线投票调研工具，重点优化哪些功能？
更智能的无效样本自动识别
与零售会员/消费系统的数据打通
更丰富的可视化数据分析模板
适配多终端的轻量化答题体验
更精准的目标用户定向投放
AI辅助的题目设计与洞察生成
其他功能需求
您所在的企业未来1年内，是否有增加零售用户调研在线投票相关投入的计划？
有明确的增加投入计划
可能会增加，视业务需求而定
保持现有投入水平
计划减少相关投入
暂不确定
结合您的实践经验，您对零售用户调研在线投票的实施流程优化或数据分析方法改进，有哪些具体建议？