您是否有使用金数据平台开展过茶饮品牌相关的微信投票活动？
是，有多次使用经验
是，仅使用过1-2次
否，但了解过相关功能
否，从未接触过相关功能
您在开展茶饮微信投票活动时，是否会提前设置参与者配额（如每人每日投票上限、单IP投票上限等）？
每次都会设置
大部分时候会设置
偶尔会设置
从不设置
您在设置茶饮微信投票配额控制规则时，通常会参考哪些维度？
活动参与总人数预期
单用户/单IP投票频率限制
不同投票选项的票数均衡要求
活动周期内的流量分布预估
过往活动中异常投票的出现规律
您认为金数据平台现有配额控制功能对茶饮类微信投票活动的适配程度如何？（1分表示完全不适配，5分表示非常适配）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在过往开展的茶饮微信投票活动中，是否遇到过因配额设置不合理导致的投票秩序混乱问题？
您认为茶饮微信投票活动中，最容易触发无效答卷产生的原因有哪些？
参与者为刷奖重复提交投票
机器批量刷票产生的异常数据
参与者填写信息不符合活动要求
网络波动导致的重复提交
投票选项设置模糊引发的误操作
您在使用金数据处理茶饮投票相关数据时，识别无效答卷的频率大概是？
每次活动后都会系统排查
仅在票数出现明显异常时排查
很少主动排查，仅处理用户举报的异常
从未开展过相关排查工作
您通常会通过哪些特征判定一份答卷属于无效答卷？
同一IP/设备短时间内多次提交
填写时长明显短于正常作答时长
填写的联系信息格式错误或重复
投票选项呈现规律性异常分布
答卷来源与活动推广渠道不匹配
您对金数据平台现有无效答卷自动识别功能的满意度如何？（1分表示非常不满意，5分表示非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于排查出的无效答卷，您通常会采取哪种处理方式？
直接从最终统计结果中剔除
标记后单独留存不纳入统计
联系参与者核实后再决定是否保留
暂时保留，待活动结束后统一处理
您在处理无效答卷过程中，遇到过哪些困难？
平台自动识别准确率不足，容易误判正常答卷
人工排查工作量大，耗时耗力
缺乏明确的判定标准，难以界定边界
剔除无效答卷后容易引发参与者投诉
数据导出后二次清洗操作复杂
您是否会在茶饮微信投票活动开展前，提前设置无效答卷自动过滤规则？
会，设置多维度规则自动拦截
会，仅设置简单的基础拦截规则
不会，活动结束后再人工处理
视活动规模和重要性决定
您认为合理的配额控制对减少无效答卷产生的作用有多大？（1分表示几乎没有作用，5分表示作用非常大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望金数据在茶饮投票场景下，新增哪些配额控制相关功能？
基于用户画像的精细化配额分配
实时异常流量触发的动态配额调整
多维度组合的配额规则自定义设置
配额使用情况的可视化实时预警
跨活动的配额规则复用功能
您希望金数据在无效答卷处理方面优化哪些功能？
提升AI识别异常答卷的准确率
支持自定义无效答卷判定规则
增加无效答卷一键剔除与溯源功能
提供异常数据的实时提醒
优化剔除数据后的结果自动更新能力
您开展的茶饮微信投票活动，单场活动收集的有效答卷量级通常在什么范围？
100份以内
100-1000份
1000-10000份
10000份以上
在您过往的活动中，无效答卷占总答卷的比例大概是多少？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
您是否了解金数据平台中与答卷有效性校验相关的高级功能（如验证码、答题逻辑校验、地理位置限制等）？
非常了解，且经常使用
了解部分功能，偶尔使用
听说过但没实际使用过
完全不了解
您认为在茶饮微信投票场景下，答卷有效性校验功能的重要程度如何？（1分表示完全不重要，5分表示非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用金数据开展茶饮微信投票活动时，关于配额设置或无效答卷处理还有哪些其他的经验或建议？