您所在的汽修相关岗位类型是
一线维修技师
服务顾问/前台接待
门店店长/运营管理者
汽修技术研发/培训人员
供应链/配件管理人员
其他相关岗位
您从事汽修相关行业的工作年限是
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
您所在的汽修门店/机构的规模属于
个体小型门店（3人及以下）
社区中型门店（4-10人）
区域连锁门店（11-30人）
品牌授权4S店售后部门
大型综合汽修厂（30人以上）
您所在的机构目前日常经营中会收集以下哪些维度的数据
车辆故障类型与维修记录
客户到店频次与消费偏好
配件库存周转与损耗情况
技师维修效率与工时数据
客户满意度与售后反馈
几乎不做系统性数据收集
您认为当前门店在维修数据记录方面的规范程度如何
非常规范，所有维修全流程均有标准化记录
比较规范，核心维修环节有记录
一般，仅记录简单的维修项目与收费
不太规范，记录零散且容易缺失
完全没有规范的记录机制
请您对当前所在机构的数据收集完整度进行评分（1分表示非常不完整，5分表示非常完整）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为汽修场景下数据收集存在的主要难点有哪些
一线人员数据记录意识不足
缺乏简单易用的数字化记录工具
维修场景复杂，标准化数据难以提炼
数据涉及客户隐私，收集存在顾虑
管理层对数据价值重视程度不够
其他难点
您所在的机构是否有专门针对经营、维修数据做定期的汇总分析
有固定周期的专项分析，且形成分析报告
偶尔会做简单的数据汇总
仅在出现问题时临时查看相关数据
几乎不对数据做任何分析
您认为汽修经营数据可以在哪些方面发挥洞察价值
预判常见车辆故障规律，提前储备配件
识别客户潜在服务需求，提升复购率
优化技师排班与工时分配，提升人效
定位服务流程短板，改善客户体验
判断高毛利业务方向，调整经营策略
数据价值有限，难以产生实际作用
您认为现有数据对门店维修效率提升的帮助程度如何（1分表示几乎没有帮助，5分表示帮助非常大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在的机构在做经营决策（如配件采购、服务定价、人员调整）时，主要参考依据是
主要依靠历史经营数据的分析结果
结合数据参考与管理者经验判断
基本依靠管理者的行业经验做决策
参考同行做法，跟风调整
您认为将数据洞察应用到汽修经营决策中，可能面临哪些阻碍
缺乏专业的数据分析人员
现有数据质量差，不足以支撑决策
一线人员对数据驱动的决策接受度低
数字化工具投入成本过高
决策链条短，来不及做系统的数据分析
其他阻碍因素
您是否接触过汽修门店专用的数字化管理或数据分析系统
长期使用，已融入日常工作流程
使用过部分功能，但没有深度应用
听说过，但从未实际使用
完全没有接触过相关系统
您对汽修行业数据化决策应用前景的看好程度如何（1分表示非常不看好，5分表示非常看好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为未来汽修领域数据应用的重点方向应该是
故障智能诊断辅助
客户全生命周期服务管理
配件供应链智能调度
技师技能成长数据化评估
门店经营风险提前预警
其他方向
如果有成熟的汽修数据洞察与决策支持工具，您所在机构的接受意愿如何
非常愿意尝试，愿意投入相应成本
比较愿意，会优先选择低成本轻量化工具
持观望态度，看同行应用效果再决定
暂时没有相关引入计划
您向同行推荐数据驱动的汽修经营管理模式的可能性有多大？（0-10分，0分表示完全不可能，10分表示非常愿意推荐）
您认为一线维修技师参与数据记录与反馈，对提升数据洞察准确性的重要程度是
非常重要，是数据质量的核心基础
比较重要，能补充很多一线场景信息
一般，仅需做好维修工作即可
不太重要，数据工作是管理层的事
结合您的实际工作经验，您对汽修行业数据收集、洞察与决策落地有哪些具体的建议或想法？