您所在的企业/团队目前开展仓储需求调研的频率是？
每月至少1次
每季度1-2次
每半年1次
每年1次及以下
暂未开展过专项调研
您过往使用调研工具收集仓储相关数据时，遇到的最突出的作弊问题是？
同一用户重复提交
随意作答/答题时长过短
选项高度同质化的无效回答
非目标调研对象恶意填答
未遇到明显作弊问题
您认为仓储需求调研中，以下哪些防作弊功能是核心必需的？
答题设备/IP限制
答题最短时长校验
逻辑矛盾题甄别
验证码校验
人工抽审核验
答题轨迹追踪
请您对当前所在团队仓储需求调研的数据整体质量进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在仓储需求调研的数据质量管理环节，您认为最需要重点把控的阶段是？
问卷设计阶段的逻辑校验
调研投放阶段的样本精准触达
答题过程中的实时质量拦截
回收后的数据清洗与无效样本剔除
数据归档阶段的溯源管理
您认为无效的仓储调研数据占总回收量的比例控制在多少范围内是可接受的？
5%以内
5%-10%
10%-20%
20%以上也可接受
您开展仓储需求调研时，通常会重点收集哪些维度的信息？
仓储面积扩容需求
自动化设备采购需求
仓储人员配置需求
库存周转优化需求
仓储数字化系统升级需求
仓配网络布局调整需求
您认为防作弊规则设置对提升仓储调研数据真实性的重要程度如何？（1分完全不重要，5分非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果借助专业调研工具设置防作弊规则，您更倾向于哪种校验强度？
轻度校验：仅拦截明显异常作答，不影响正常用户体验
中度校验：结合多维度规则甄别，平衡准确率和体验
强度校验：多层规则叠加，最大化保障数据有效性
您认为以下哪些方式可以有效提升仓储需求调研的样本匹配度？
设置前置甄别题筛选目标受访者
定向邀请仓储岗位相关人员填答
设置答题权限仅对指定人群开放
通过样本标签匹配精准投放
其他
您在处理回收的仓储调研数据时，清洗无效样本通常花费的时间占整体分析时长的比例约为？
10%以内
10%-30%
30%-50%
50%以上
如果有一套适配仓储场景、内置成熟防作弊与数据质量管理能力的调研方案，您向同行推荐的可能性有多大？（0-10分）
您认为腾讯问卷在防作弊功能设计上，哪些特性对仓储调研场景最有价值？
灵活的逻辑跳转与甄别设置
多维度的答题行为数据记录
自定义无效样本自动筛选规则
数据回收后的实时质量看板
丰富的投放渠道与样本定向能力
您所在企业未来1年内是否有计划升级仓储需求调研的数据质量管理机制？
已有明确计划并即将落地
有初步规划正在评估方案
暂未规划但有相关需求
暂无相关计划
您对调研工具支持自定义数据质量校验规则的需求程度如何？（1分完全不需要，5分非常需要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在仓储需求调研落地过程中，您遇到过哪些数据质量相关的痛点？
回收数据和实际业务情况偏差大
无效样本过多导致样本量不足
数据清洗耗费大量人力成本
无法定位作弊来源难以优化投放策略
缺乏标准化的数据质量评估指标
您更希望通过哪种方式获取调研数据质量的分析结果？
系统自动生成可视化质量报告
支持导出原始答题轨迹自行核验
异常样本实时推送提醒
配备专业人员协助数据清洗分析
对于仓储需求调研的防作弊机制设计与数据质量管理优化，您还有哪些具体的建议或期待？