您所在的企业/单位属于物流产业链的哪个环节？
运输配送环节
仓储管理环节
货运代理环节
供应链解决方案环节
物流技术服务环节
其他
您所在企业的员工规模约为？
50人以下
50-200人
201-500人
501-1000人
1000人以上
当前您所在企业在日常运营中主要使用哪些数据来源支撑业务判断？
内部业务系统（ERP/WMS/TMS等）数据
客户反馈与订单数据
行业公开报告数据
第三方物流平台数据
一线人员实地调研收集的数据
其他
您是否了解数据洞察在物流业务决策中的应用价值？
非常了解，已在业务中深度应用
比较了解，有部分场景应用
了解一点，尚未实际应用
不太了解，仅听说过相关概念
完全不了解
请您对当前所在企业的数据采集完整度进行评分（1分表示极不完整，5分表示非常完整）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前物流业务决策中，最常面临的数据类问题有哪些？
数据来源分散，难以统一整合
数据时效性差，无法支撑快速决策
数据准确性不足，参考价值有限
缺乏专业的数据分析方法与工具
数据结论难以落地到实际业务场景
其他
在正式推进大型物流项目或策略调整前，您所在企业是否会开展前期摸底性质的信息收集工作？
每次都会开展
多数重要项目会开展
偶尔会开展
几乎不开展
完全没有相关流程
您认为有效的前期信息收集工作，能够为物流决策带来哪些价值？
提前识别潜在运营风险
更精准匹配客户实际需求
优化资源配置、降低运营成本
提升项目落地的成功率
为后续数据模型搭建提供基础样本
其他
您所在企业当前应用数据洞察结果的主要决策场景是？
运输路线优化
仓储库存调度
客户服务体验提升
物流成本管控
新业务/新区域拓展评估
其他
请您对当前所在企业数据驱动决策的实际落地效果进行评分（1分表示效果很差，5分表示效果很好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为提升物流领域数据洞察应用效果，需要优先完善哪些方面？
搭建统一的数据整合平台
培养兼具物流业务与数据分析能力的复合型人才
建立从数据收集到决策落地的闭环流程
引入更贴合业务场景的数据分析模型
重视前期基础信息收集的规范性
其他
您所在企业未来1-2年在物流数据应用方面的投入计划更偏向于？
加大数字化系统建设投入
开展更多细分场景的专项研究
引入外部专业咨询与数据服务
培养内部数据分析团队
暂时没有明确投入计划
您认为以下哪些因素会影响前期调研结果对决策的支撑作用？
样本覆盖范围是否合理
调研指标设计是否贴合业务目标
数据收集过程是否规范
调研结果的分析方法是否科学
业务部门对调研结论的接受程度
其他
请您对物流行业整体数据化决策的发展前景进行评分（1分表示非常不看好，5分表示非常看好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否愿意参与后续更深入的物流行业相关研究访谈？
非常愿意
比较愿意
视具体主题和时间而定
不太愿意
完全不愿意
对于物流领域数据洞察与决策应用，您还有哪些其他的想法或建议？