您日常接触生鲜相关业务/消费的频率是？
几乎每天
每周3-5次
每周1-2次
每月1-3次
很少接触
您认为在生鲜领域开展数据收集工作，最核心的价值是什么？
精准匹配供需，减少损耗
优化商品定价策略
提升消费者购物体验
辅助供应链高效调度
支撑品类调整决策
您觉得以下哪些维度属于生鲜场景下必要的数据收集范围？
商品每日销量与库存数据
消费者购买偏好数据
生鲜产品损耗率数据
冷链物流配送时效数据
不同时段客流数据
商品品质抽检数据
您认为当前生鲜行业在数据收集环节最突出的痛点是？
数据采集标准不统一
人工采集误差大、效率低
多源数据难以打通整合
数据时效性不足
隐私合规风险较高
请您对当前所在企业/常接触的生鲜平台的数据收集完整度进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为高质量的生鲜数据收集结果，能够直接支撑哪些业务决策？
生鲜商品的采购量规划
临期商品的促销方案制定
冷链仓储点位布局优化
会员个性化推荐策略
生鲜品类的上下架调整
您在解读生鲜相关数据时，最常遇到的障碍是什么？
原始数据杂乱，缺乏有效清洗
数据指标定义不清晰
缺乏专业的分析工具与方法
数据与实际业务场景脱节
无法提炼出可落地的结论
您认为从生鲜原始数据到有效洞察，需要具备哪些关键能力？
多维度数据交叉分析能力
对生鲜业务场景的深度理解
数据可视化呈现能力
趋势预判与风险识别能力
洞察结论的落地推动能力
您所在的企业/常使用的生鲜平台，对数据收集结果的应用程度如何？
仅做基础数据统计，未深入应用
应用于部分单一业务环节
多业务环节协同应用数据结论
已形成数据驱动的全链路决策机制
完全不涉及数据应用
请您评分：您认为当前生鲜行业将数据转化为业务洞察的整体成熟度如何？（1分非常不成熟，5分非常成熟）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
以下哪些因素会影响生鲜数据洞察结果的准确性？
数据收集阶段的样本偏差
分析维度选取过于片面
未考虑生鲜产品的季节性特征
忽略突发因素（如天气、节假日）的影响
数据更新滞后于业务变化
您认为生鲜消费端的数据收集，最需要关注哪类用户信息？
购买频次与客单价
品类偏好与品质要求
配送时效敏感度
价格敏感度
售后反馈与投诉点
在生鲜供应链环节，有效的数据收集可以帮助解决哪些常见问题？
上游产地盲目种植/养殖导致的滞销
中间流通环节损耗过高
仓储温湿度管控不当导致的变质
配送路线不合理导致的时效延迟
供需错配导致的价格大幅波动
您更倾向于通过哪种方式呈现生鲜数据的解读洞察结果？
可视化动态报表
简洁的结论摘要+行动建议
专项深度分析报告
实时数据预警看板
业务场景化的案例拆解
请您评分：合理应用数据收集形成的洞察，对生鲜经营降本增效的作用有多大？（1分作用极小，5分作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为未来生鲜领域数据收集的发展方向是？
物联网设备自动采集替代人工录入
全链路数据打通实现溯源可视化
结合AI算法实现需求提前预测
更注重用户隐私保护下的合规采集
数据与上下游合作伙伴共享协同
您是否接受在合规前提下，通过匿名化方式参与生鲜消费相关的数据收集？
完全接受
接受，前提是不泄露个人隐私
无所谓
不太接受
完全不接受
结合您的实际经验，您认为生鲜领域在从数据收集到落地洞察的过程中，还有哪些值得改进的地方？