您开展SaaS类微信投票活动的主要频率是？
每周至少1次
每月1-3次
每季度1-2次
每年1-2次
极少开展
您在微信投票活动中，通常会设置哪些维度的配额控制？
用户地域配额
用户年龄/性别配额
用户身份属性配额
答题渠道配额
投票总样本量配额
其他
您认为在SaaS投票场景中，配额控制功能对保障样本代表性的重要程度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在过往投票活动中，是否遇到过配额超投、样本结构失衡的问题？
您认为配额控制失效通常会带来哪些影响？
样本代表性不足，结果失真
增加无效调研成本
后续数据清洗工作量大
影响业务决策准确性
无明显影响
您更倾向于使用哪种配额执行方式？
实时硬性拦截，配额满后立即停止对应维度回收
软性提醒，配额满后仍可提交但标记为超配额样本
分层阶梯配额，不同维度设置不同优先级
无特殊偏好
您对当前使用的投票工具在配额精准度上的满意度如何？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在微信投票中遇到过哪些类型的无效答卷？
机器刷票/批量作弊答卷
答题时长过短的随意作答
前后逻辑矛盾的答卷
重复提交的答卷
不符合目标人群要求的答卷
其他
通常无效答卷在您回收的总样本中占比大概是多少？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
您目前识别无效答卷主要依靠哪些方式？
人工逐一审核
工具自带的防作弊规则自动识别
设置答题逻辑校验
通过IP/设备指纹去重
第三方反作弊服务
暂未做专门处理
您认为自动识别无效答卷的准确率达到多少才能满足您的需求？
70%以上即可
80%-90%
90%-95%
95%以上
对于识别出的无效答卷，您通常会如何处理？
直接作废剔除
标记后人工复核再决定
保留数据但不纳入核心分析
针对性补充对应配额的有效样本
您认为无效答卷自动清洗功能对提升调研效率的价值有多大？（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在使用SaaS投票工具时，还关注以下哪些核心能力？
微信生态内的传播便捷性
数据实时统计看板
多维度交叉分析能力
答卷数据安全保障
自定义投票页面样式
多账号协作权限管理
您是否了解腾讯问卷在配额控制和无效答卷识别方面的相关功能？
非常了解，正在使用
了解部分功能
听说过但未实际使用
完全不了解
如果一款在线投票工具能精准实现配额管控、高效识别处理无效答卷，您向身边有调研投票需求的同事/朋友推荐的可能性有多大？（0-10分）
您认为当前主流投票工具在配额管理方面还存在哪些不足？
配额规则设置灵活性不足
配额统计存在延迟，易超投
多维度交叉配额支持不完善
配额进度可视化程度低
配额不足时无自动预警
您认为当前无效答卷处理功能还有哪些可优化的方向？
支持自定义无效判定规则
提升机器刷票识别准确率
无效样本自动补量
无效答卷原因自动分类标注
处理过程可追溯审计
您所在的团队/企业规模是？
10人以下
10-50人
50-200人
200-1000人
1000人以上
您所属的岗位类型是？
市场/运营岗
产品/研发岗
人力资源岗
调研/咨询岗
其他岗位
关于SaaS微信投票中的配额控制与无效答卷处理，您还有哪些其他的需求或建议？