您所在的机构/团队是否开展过客服相关的课题调研？
是，定期开展
是，偶尔开展
暂未开展，但有相关计划
从未开展，暂无计划
在过往的客服课题调研中，您是否遇到过无效问卷、恶意刷量等影响数据质量的问题？
上述数据质量问题通常会给您的调研工作带来哪些影响？
调研结果失真，无法支撑业务决策
增加人工审核的时间与人力成本
拉长调研项目整体周期
误导客服优化方向，造成资源浪费
其他
您认为在客服类调研中，数据真实性对最终结论的重要程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否了解或使用过问卷网智能防刷相关功能？
非常了解，且经常使用
有一定了解，偶尔使用
听说过，但未实际使用
完全不了解
在选择调研工具的防刷能力时，您最关注哪些维度？
异常答题行为识别准确率
误判正常答卷的概率
防刷规则配置的灵活度
异常数据的实时预警能力
防刷功能的操作便捷性
其他
您认为智能防刷功能对客服课题调研的数据质量控制作用有多大？
作用非常大，是核心保障
作用较大，能有效减少无效数据
作用一般，仅作为辅助手段
作用很小，实际感知不明显
不确定
您认为以下哪些智能防刷能力，对客服调研场景最有价值？
IP/设备异常识别，拦截批量刷量
答题时长异常检测，过滤秒答无效卷
逻辑矛盾校验，识别随意作答内容
重复提交拦截，避免一人多填
验证码/答题验证机制，拦截机器操作
其他
在使用防刷功能时，您是否遇到过正常用户被误拦截的情况？
您对当前使用过的调研工具防刷效果的满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在客服课题调研中，您通常会将无效问卷比例控制在什么范围内？
5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上
未做过相关统计
除了工具层面的防刷手段，您还会采用哪些方式保障调研数据质量？
人工逐份审核答卷
设置答题逻辑跳转，筛选无效样本
通过样本库定向投放，控制来源质量
设置答题陷阱题，识别随意作答
对回收数据进行交叉校验清洗
其他
您认为在客服满意度、服务痛点等专项调研中，防刷规则的严格程度应该如何设置？
最高级别严格拦截，优先保障数据真实
中等级别，平衡拦截效率与用户体验
较低级别，尽量减少对正常用户的打扰
根据调研目标灵活调整
如果一款调研工具具备成熟的智能防刷能力，您在选择工具时的推荐意愿会提升多少？（1分完全不会提升，5分会大幅提升）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前智能防刷功能在客服调研场景中还有哪些可优化的方向？
针对客服类题型定制专属识别规则
降低正常答卷的误判率
提供更详细的异常答卷标记说明
支持自定义防刷阈值，适配不同调研需求
增加防刷效果数据看板，直观展示拦截情况
其他
您是否愿意为更高效的数据质量控制能力（含智能防刷）支付额外的工具使用费用？
非常愿意，只要效果达标
愿意，在合理预算范围内会考虑
不确定，需要对比实际价值
不愿意，更倾向使用基础免费功能
综合您的使用体验，您向身边从事调研、客服相关工作的同事推荐问卷网的可能性有多大？（0分完全不可能，10分非常有可能）
关于问卷网智能防刷在客服课题调研中的应用，您还有其他哪些建议或期待？