您所在的企业是否使用过飞书问卷开展过物流相关的投票或调研活动？
经常使用
偶尔使用
从未使用但有计划
从未使用且暂无计划
您在物流微信投票场景中遇到过哪些常见的作弊行为？
刷票（机器/水军批量投票）
重复投票（同一账号/设备多次提交）
IP地址异常集中
投票轨迹不符合真实用户行为
其他
您认为当前物流微信投票中作弊问题对数据结果可信度的影响程度（1-5分，1分影响极小，5分影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您的企业在开展物流相关微信投票时，是否设置过防作弊机制？
设置了完善的多层防作弊机制
设置了基础防作弊机制
未设置但有相关需求
未设置且无相关需求
您认为有效的物流微信投票防作弊手段应包含哪些？
实名认证/手机号验证
设备指纹识别
IP地域限制
投票行为频次校验
验证码/人机验证
投票时间轨迹分析
您是否了解飞书问卷在投票防作弊功能上的相关配置能力？
非常了解，实际使用过相关功能
有一定了解，知道部分功能
仅听说过，未深入了解
完全不了解
您对飞书问卷现有防作弊功能的满意度如何（1-5分，1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用飞书问卷开展物流调研/投票时，最关注哪些数据质量维度？
数据真实性
数据完整性
数据时效性
数据代表性
数据可追溯性
您认为物流场景下的投票数据质量问题，最主要来源于哪个环节？
问卷投放环节（渠道不精准）
填写环节（作弊/随意填写）
数据回收环节（筛选规则缺失）
数据清洗环节（处理不规范）
您在物流数据质量管理中，常用的异常数据识别方法有哪些？
逻辑校验（前后回答矛盾识别）
作答时长筛选（过短/过长作答剔除）
重复提交识别
异常值统计分析
人工抽样复核
您的企业是否建立了标准化的问卷数据质量管理流程？
有完善的标准化流程并严格执行
有流程但执行不到位
无成文流程但有相关操作习惯
完全没有相关流程
您认为防作弊机制设置对提升物流投票数据质量的作用程度（1-5分，1分作用极小，5分作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在使用飞书问卷时，您是否遇到过防作弊规则误拦截真实用户的情况？
您希望飞书问卷在物流投票场景下新增哪些防作弊或数据质量管理功能？
针对物流行业的定制化作弊识别模型
自动化数据清洗与异常标记
多维度数据质量可视化报表
投票全链路行为溯源功能
与物流业务系统的数据打通校验
您开展物流相关微信投票的主要目的是什么？
服务满意度评价
优秀网点/员工评选
市场需求调研
政策/方案意见征集
其他
您每次开展物流类投票/调研时，平均回收的有效样本量大概是多少？
100份以内
100-500份
500-2000份
2000份以上
您认为当前使用的投票工具在数据质量保障上的综合表现如何（1-5分，1分非常差，5分非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于基于飞书问卷优化物流微信投票防作弊能力、提升数据质量管理水平，您还有哪些具体的建议或需求？