在开展百货类用户兴趣测评时，您认为无效刷量数据对调研结果的影响程度如何？
影响极大，会直接导致结论失真
影响较大，需要花费大量时间清洗数据
影响一般，小范围异常可忽略
几乎没有影响
您在过往百货兴趣测评调研中，遇到过哪些常见的数据质量问题？
机器批量刷票
同一用户重复提交
答题时间过短的无效作答
选项全部一致的随意填写
IP地址高度集中的异常数据
其他
您认为问卷防刷功能对于保障百货兴趣测评数据有效性的重要程度打几分？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否了解飞书问卷搭载的智能防刷相关功能？
非常了解，且实际使用过
听说过，但未深入使用
完全不了解
您认为智能防刷机制应重点覆盖哪些风险场景？
注册账号异常识别
答题行为轨迹校验
重复提交拦截
验证码动态触发
异常IP/设备封禁
答题逻辑矛盾识别
在百货兴趣测评场景中，您更倾向于哪种防刷验证强度？
低强度，尽量不干扰正常用户作答
中强度，平衡防刷效果与答题体验
高强度，优先保障数据真实性，可接受适当增加答题步骤
如果使用带智能防刷能力的问卷工具开展百货用户调研，您对其数据质量的信任度打几分？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为百货兴趣测评中，哪些用户标签数据最容易被刷量干扰？
品类偏好
消费频次
价格敏感度
活动参与意愿
品牌好感度
到店距离
您是否遇到过因为防刷机制过于严格，导致正常用户无法提交问卷的情况？
经常遇到
偶尔遇到
从未遇到
未使用过相关功能，不清楚
您向同行推荐使用具备智能防刷能力的飞书问卷开展百货兴趣测评的可能性有多大？（0-10分）
您认为智能防刷功能在数据清洗环节能为调研人员节省多少工作量？
80%以上
50%-80%
30%-50%
30%以下
除了智能防刷外，您认为还有哪些措施可以提升百货兴趣测评的数据质量？
优化题目逻辑跳转
设置合理的答题时长阈值
增加测谎题/逻辑校验题
定向发放问卷给目标用户
答题后人工抽样复核
其他
您所在的团队每年开展百货类用户兴趣测评的频次大概是？
您认为当前主流问卷工具的防刷能力整体满足百货调研数据质量需求的程度打几分？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果智能防刷功能可以输出异常数据标记报告，您是否愿意为该增值能力付费？
非常愿意
视定价而定
不愿意，希望作为基础功能免费提供
您希望智能防刷功能提供哪些数据质量配套服务？
实时异常数据预警
无效答卷自动过滤
数据可信度评分
刷量风险来源分析
防刷效果可视化报表
其他
在百货兴趣测评中，您可接受的无效答卷占比范围是？
5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上
关于问卷智能防刷在百货兴趣测评场景中的应用，您还有哪些其他的建议或期待？