您所在的汽修机构规模属于以下哪一类？
个体门店（5人以下）
小型连锁（2-5家门店，5-20人）
区域连锁（6-20家门店，20-100人）
全国性品牌（20家以上门店，100人以上）
您在机构中主要负责哪类工作？
门店运营管理
客户服务/售后对接
市场活动/用户调研
数字化工具运维
其他
您所在机构是否使用金数据开展过客户投票、服务满意度调研类活动？
经常使用（每月至少1次）
偶尔使用（每季度1-3次）
很少使用（每年1-2次）
从未使用过
您在使用表单工具开展汽修相关投票/调研时，最常遇到哪些数据质量问题？
同一用户重复提交刷票
非目标人群随意填写的无效答卷
配额超发导致样本结构失衡
选项乱填、内容前后矛盾
其他
您认为当前使用的表单工具在投票配额控制功能上的易用性如何？（1分非常难用，5分非常好用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在设置投票配额时，最常用的控制维度是？
按总提交量限制
按不同客户群体（如维保客户/美容客户）分类配额
按门店区域分配配额
按活动奖项对应名额限制
未设置过明确配额
您识别无效答卷的常用判断标准有哪些？
答题时长过短（低于平均时长1/3）
所有题目选择同一选项
填写内容与汽修服务场景完全无关
同一IP/设备短时间多次提交
联系方式等关键信息格式错误
目前您处理无效答卷的主要方式是？
活动结束后人工逐一筛查删除
借助工具自带的规则自动过滤
设置提交门槛提前拦截（如验证码、会员验证）
基本不做专门处理，直接使用全部数据
您觉得当前人工筛查无效答卷的工作负担有多重？（1分完全没负担，5分负担极重）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否遇到过因配额控制失效导致活动奖品超发、样本失真的情况？
多次遇到，造成了明显损失
偶尔遇到，影响不大
从未遇到
不确定/没关注过
您认为金数据在汽修场景投票活动管理中，哪些功能最能帮助减少无效答卷？
答题过程中的行为异常实时预警
自定义配额阈值的自动锁定功能
基于用户标签的提交权限校验
提交后的数据智能校验标记
多维度防刷验证（短信/人脸/定位）
在开展汽修服务满意度投票时，您能接受的无效答卷占比最高是多少？
5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上也可以接受
如果工具能实现配额动态调整+无效答卷自动过滤的一体化功能，您认为对活动效率的提升程度有多大？（1分完全没提升，5分提升极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在设置配额规则时，最常遇到的困难有哪些？
不会设置分层分类的配额规则
配额满了之后无法自动跳转提示
无法实时查看各维度配额剩余情况
配额调整不灵活，不能应对临时流量变化
其他
您是否会在活动开展前，通过预测试来排查可能导致无效答卷增加的设置问题？
每次都会做充分预测试
重要活动才会做
很少做，基本直接上线
从来没做过
您向同行推荐使用带配额控制与答卷校验功能的表单工具（如金数据）的可能性有多大？（0-10分）
除了无效答卷和配额问题，您在使用表单工具开展汽修相关活动时还有哪些痛点？
表单模板不符合汽修行业场景
数据导出后分析难度大
和门店现有会员系统不打通
客户填写意愿低，回收率差
其他
您所在机构每年在表单工具、投票活动相关工具上的预算大概是多少？
1000元以内
1000-5000元
5000-20000元
20000元以上
关于汽修场景下投票配额设置、答卷质量提升，您还有哪些具体的经验或需求？
如果有针对汽修行业的金数据应用专项培训（含配额控制、无效答卷过滤技巧），您是否愿意参加？