您所在的岗位类型属于以下哪一类？
航空公司客舱服务人员
航空公司地面服务人员
航空公司客户运营/调研人员
民航相关院校研究人员
航空出行常旅客
其他民航相关从业者
您日常接触或参与航空服务类问卷的频率是？
每周至少1次
每月1-3次
每季度1-2次
每年1-2次
几乎从未接触
您认为当前航空服务问卷回收后，最突出的痛点是什么？
无效问卷占比高，数据质量差
结果统计维度单一，难以定位具体问题
反馈结果无法直接对应服务改进方向
受访者参与意愿低，回收样本量不足
数据解读门槛高，非专业人员难以快速理解
您接触过的航空服务问卷通常包含以下哪些调研主题？
客舱餐饮满意度
值机/登机流程体验
空乘人员服务态度评价
航班延误后续服务体验
行李托运服务评价
会员权益满意度
特殊旅客（老人/儿童/病患）服务体验
请您对当前所接触的航空服务问卷数据解读的便捷性进行评分（1分非常不便，5分非常便捷）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否了解过可自动生成答题结果说明的问卷配套功能？
非常了解，且实际使用过
听说过，但未实际使用
完全不了解
如果在航空服务问卷回收环节引入答案解析能力，您认为最核心的价值体现在哪些方面？
快速识别无效作答，提升回收数据质量
自动标注低分评价对应的具体服务环节
针对旅客反馈自动生成初步改进建议
降低调研人员的数据统计与分析成本
可即时向答题旅客反馈其评价对应的服务说明
便于跨部门快速同步服务问题，提升响应效率
您认为面向旅客端的答题后结果说明，最适合覆盖以下哪类题目？
服务满意度评分类题目
服务投诉/问题反馈类题目
航空服务知识科普类题目
会员权益认知类题目
所有题目都适合覆盖
若答案解析可自动识别旅客对航空服务的误解类反馈（如对行李额度规则的误判），您认为这一能力对降低无效投诉的帮助程度如何？（1分完全没帮助，5分帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在航空服务问卷的内部数据分析场景中，答案解析功能的优先级应该处于什么水平？
最高优先级，是核心刚需功能
较高优先级，能显著提升分析效率
一般优先级，属于锦上添花的功能
较低优先级，暂时没有应用必要
您认为以下哪些场景最适合落地应用答案解析相关能力？
航班落地后推送的即时服务体验问卷
年度常旅客满意度调研
特殊旅客服务后的专项回访
新服务产品上线后的测试调研
员工航空服务规范考核问卷
旅客投诉后的溯源调研
您担心引入答案解析功能可能带来的最主要问题是什么？
解析结果不准确，误导服务改进方向
自动生成的内容话术生硬，影响旅客体验
功能使用成本过高，投入产出比低
可能泄露旅客答题隐私数据
解析维度固定，无法适配航空服务的个性化场景
如果答案解析功能支持自定义航空服务专属词库（如航班调度、行李规则、会员体系等专业术语），您对该功能的接受度如何？（1分完全不接受，5分非常愿意尝试）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为答案解析生成的内部分析报告，最需要重点突出以下哪项内容？
低分评价的集中服务环节
不同旅客群体的服务需求差异
服务问题的整改优先级排序
同行业服务水平对标结果
旅客反馈的典型观点汇总
除了航空服务问卷场景，您认为答案解析能力还可以应用在民航领域的哪些调研场景中？
民航服务人员内部培训考核
机场商户服务满意度调研
民航安全知识宣传效果调研
机票产品定价接受度调研
机场交通接驳体验调研
如果有成熟的、适配航空服务场景的答案解析工具，您向所在单位/同行推荐使用的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常愿意推荐）
您所在单位目前每年在航空服务问卷调研及数据分析上的投入大概在什么范围？
1万元以下
1万-10万元
10万-50万元
50万元以上
不清楚相关投入情况
您更倾向于通过哪种方式使用答案解析相关功能？
嵌入现有问卷系统的内置功能
独立的数据分析SaaS工具
可定制化的本地部署系统
按需付费的人工辅助解析服务
您认为答案解析功能对缩短航空服务问题从发现到整改的周期的作用如何？（1分完全没有作用，5分作用非常显著）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
结合您在航空服务相关工作或出行中的实际体验，您对答案解析功能在航空服务问卷回收场景中的落地还有哪些具体建议或期待？