您所在的汽修相关机构类型是？
汽修连锁品牌总部
单店汽修门店
汽车后市场调研机构
汽修行业协会/商会
其他相关服务机构
您是否使用过腾讯问卷开展过汽修相关的投票、调研或客户反馈收集工作？
经常使用
偶尔使用
仅试用过1-2次
从未使用过（请跳至第14题）
您使用腾讯问卷开展汽修相关调研的主要场景是？
客户满意度调研
服务项目投票评选
门店服务配额分配调研
员工技能考核/意见收集
配件采购需求调研
其他场景
在开展汽修相关投票活动时，您认为配额控制功能的重要程度如何？（1分=完全不重要，5分=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在汽修投票活动中，通常需要设置哪些维度的配额？
不同门店的参与人数配额
不同车型车主的样本配额
不同消费层级客户的配额
新老客户的比例配额
区域分布配额
其他维度配额
您在使用腾讯问卷设置投票配额时，对现有配额控制功能的易用性评价是？
非常易用，可快速完成多维度配额设置
比较易用，少量调整即可满足需求
一般，需要摸索后才能完成设置
不太易用，部分配额需求无法实现
完全无法满足配额控制需求
您在汽修投票配额设置过程中，遇到过哪些常见问题？
无法按门店/区域精准分配配额
配额满额后无法自动截止对应渠道收集
配额统计数据更新不及时
多维度配额叠加时容易出现逻辑冲突
没有遇到明显问题
其他问题
您认为无效答卷对汽修调研/投票结果准确性的影响程度如何？（1分=完全无影响，5分=影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在收集汽修相关问卷时，遇到过哪些类型的无效答卷？
同一用户重复提交的答卷
所有题目选项完全一致的敷衍答卷
填写时长过短的无效答卷
答题逻辑前后矛盾的答卷
非目标人群（如非汽修从业者/非到店客户）提交的答卷
恶意刷票/刷量产生的答卷
其他类型无效答卷
您使用腾讯问卷处理无效答卷的频率是？
每次收集后都会系统筛选无效答卷
大部分时候会进行筛选
偶尔会筛选
几乎不筛选
完全不知道有无效答卷处理功能
您通常使用腾讯问卷的哪些功能来识别无效答卷？
答题时长筛选
重复IP/设备识别
逻辑校验题（如陷阱题）排查
选项矛盾规则筛选
人工逐一审核
第三方反作弊工具辅助
其他识别方式
您对腾讯问卷现有无效答卷自动识别功能的准确率评价是？
准确率很高，几乎无需人工复核
准确率较高，少量需要人工复核
准确率一般，需要人工复核大半内容
准确率较低，识别出的无效答卷误判/漏判较多
完全无法满足无效答卷识别需求
您认为当前腾讯问卷在汽修场景的无效答卷处理方面，还需要补充哪些功能？
针对汽修行业定制的刷票行为识别模型
配额满额后自动拦截超量提交的功能
支持自定义更多无效答卷判定规则
无效答卷一键剔除并自动补样的功能
答卷质量实时预警功能
其他功能需求
如果您未使用过腾讯问卷开展汽修相关调研，主要原因是？
不了解该工具的相关功能
现有其他工具已经满足需求
担心功能无法适配汽修行业的配额/防作弊需求
操作过于复杂
其他原因
综合来看，您对腾讯问卷在汽修投票配额控制与无效答卷处理方面的整体满意度打几分？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您向其他汽修行业同行推荐使用腾讯问卷开展投票/调研工作的可能性有多大？（0分=完全不可能，10分=非常愿意推荐）
您认为在汽修行业调研场景中，配额控制和无效答卷处理两项功能，哪项对最终数据质量的影响更大？
配额控制影响更大
无效答卷处理影响更大
两者影响程度相当
视具体调研场景而定
除了配额控制和无效答卷处理外，您还希望腾讯问卷针对汽修行业场景优化哪些功能？
适配汽修服务的专属题型模板
多门店数据自动汇总对比功能
客户车辆信息关联收集功能
调研结果自动生成汽修行业分析报表
与汽修门店管理系统的数据打通功能
其他功能优化方向
您平均每次使用问卷工具开展汽修相关调研/投票时，需要花费多长时间处理配额调整和无效答卷清理工作？
30分钟以内
30分钟-1小时
1-2小时
2小时以上
您所在机构每年开展汽修相关投票、调研活动的频次大概是？
关于腾讯问卷在汽修投票配额控制、无效答卷处理方面的功能优化，您还有哪些具体的建议或使用心得？