您所在的企业/团队是否开展过新能源领域的用户满意度相关调研？
是，定期开展
是，偶尔开展
从未开展过
计划近期开展
您在开展相关调研时，是否使用过金数据作为问卷制作与数据收集工具？
是，主要使用金数据
是，金数据是常用工具之一
用过但频率很低
从未使用过
您在设计新能源用户满意度问卷时，通常会重点覆盖哪些维度？
产品性能体验
售后服务质量
充电配套便利性
品牌整体印象
价格与性价比感知
其他
您在收集调研数据时，是否会对样本设置配额控制（如按车型、地域、用户年龄段等维度限定样本数量）？
每次都会设置严格配额
大部分时候会设置
偶尔设置
从不设置
请您评价配额控制功能对保障用户满意度调研结果代表性的重要程度（1分=完全不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在开展调研时，通常会采用哪些配额控制规则？
按用户所在城市层级划分
按用户购买的新能源车型类型划分
按用户购车时长划分
按用户年龄/性别等人口属性划分
按用户使用场景（如家用/营运）划分
未设置过相关规则
您在使用金数据设置配额规则时，整体操作体验如何？
非常顺畅，功能完全满足需求
比较顺畅，基本满足需求
一般，存在部分操作不便
不太顺畅，功能存在缺失
没有使用过该功能
您在过往的用户满意度调研中，遇到无效答卷的频率大概是？
几乎没有（占比 <5%）
偶尔出现（占比5%-15%）
经常出现（占比15%-30%）
非常普遍（占比> 30%）
您遇到的无效答卷通常包含哪些类型？
所有题目答案完全一致（如全选A）
答题时长过短（如低于平均时长1/3）
逻辑矛盾（如未购车却填写了售后服务评价）
填写内容明显随意/乱填文本
重复提交的答卷
来自非目标调研群体的答卷
请您评价无效答卷对最终用户满意度调研结果准确性的影响程度（1分=几乎无影响，5分=严重影响结果可信度）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您通常会采用哪些方式识别和处理无效答卷？
通过系统设置答题最短时长限制
设置陷阱题/验证题识别随意作答
人工逐一审核答卷内容
通过工具自动识别逻辑矛盾答卷
通过IP/设备信息去重
直接剔除所有异常特征答卷
未做过专门处理
您是否使用过金数据自带的无效答卷识别/筛选功能？
是，功能非常好用
是，但功能不够完善
知道有该功能但未使用过
不知道有该功能
请您对金数据目前在配额控制方面的功能满意度打分（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对金数据目前在无效答卷自动处理方面的功能满意度打分（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前金数据在用户满意度调研支撑场景下，配额控制功能还需要补充哪些能力？
支持更复杂的交叉配额规则
配额满后自动切换问卷/提示
实时展示各配额维度完成进度
支持配额抽样自动分配
其他
暂时没有补充需求
您认为当前金数据在无效答卷处理方面，还需要补充哪些能力？
AI智能识别随意填写作答
自定义无效答卷判定规则组合
无效答卷自动标记+批量处理
异常答卷实时预警
无效答卷原因统计分析
其他
暂时没有补充需求
在同等功能水平下，您是否愿意优先选择金数据作为新能源领域用户满意度调研的工具？
关于使用金数据开展用户满意度调研时的配额控制与无效答卷处理，您还有其他哪些建议或需求？