您所在的企业/机构所属零售细分领域是？
实体连锁零售
品牌电商零售
即时零售/本地生活零售
新零售（线上线下融合）
零售咨询/研究服务机构
其他
您在零售相关工作中的岗位角色是？
业务运营岗
数据分析/研究岗
市场/用户研究岗
战略/管理岗
技术/系统支持岗
高校/科研机构研究者
您开展零售相关研究的工作年限是？
1年及以下
1-3年
3-5年
5-10年
10年以上
在确定零售研究选题时，您通常会优先参考哪些维度的信息？
企业实际业务痛点
行业前沿趋势报告
已有学术研究成果
竞品公开研究方向
政策与监管导向
内部数据资产现状
请您评价当前零售行业研究中，选题与实际业务需求的匹配程度（1分=完全不匹配，5分=高度匹配）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前零售领域在确定研究选题时，最常见的误区有哪些？
选题过于宽泛缺乏聚焦
选题脱离实际业务场景
选题忽略数据可获得性
选题重复缺乏创新价值
选题未考虑落地应用路径
其他
在搭建零售研究框架的初始阶段，您是否会提前评估后续数据收集的可行性？
每次都会提前系统评估
多数情况会评估
偶尔会评估
很少评估，确定选题后再考虑
从不评估
您在开展零售研究时，常用的数据来源渠道包括哪些？
企业内部交易/运营数据
用户调研问卷/访谈数据
第三方行业公开数据
公开爬虫/舆情数据
合作方共享数据
线下门店观测/神秘顾客数据
请您评价当前您所在团队开展零售相关数据收集工作的整体效率（1分=效率极低，5分=效率极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为影响零售场景下数据收集质量的核心因素有哪些？
数据指标定义不统一
多源数据打通难度大
用户隐私合规约束
一线执行人员操作不规范
数据采集工具功能不完善
样本代表性不足
您所在团队在开展零售研究时，是否有标准化的研究框架设计流程？
有非常完善的标准化流程
有基本流程但不够细化
没有固定流程，依项目而定
完全没有相关流程，临时搭建
一个完整的零售研究框架，您认为必须包含哪些核心模块？
明确的研究目标与问题定义
核心研究假设与变量设计
数据来源与采集方案
数据分析方法与路径
研究结论落地应用机制
全流程质量控制方案
请您评价研究框架设计的合理性，对最终研究结论有效性的影响程度（1分=影响极小，5分=影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在零售研究框架落地过程中，您最常遇到的问题有哪些？
前期设计与实际执行脱节
预设指标无法通过现有采集方式获取
样本量不足以支撑研究结论
分析方法与数据类型不匹配
跨部门协作推进难度大
研究周期超出预期
您是否了解《个人信息保护法》等法规对零售场景下用户相关数据收集的合规要求？
非常了解，有系统学习过
基本了解核心要求
知道大概但细节不清晰
了解很少
完全不了解
在合规要求下，您认为零售研究可以通过哪些方式优化数据获取路径？
完善用户授权机制，明确数据使用范围
优先采用匿名化、脱敏后的聚合数据
搭建企业一方数据资产平台
与合规第三方数据服务商合作
采用小样本深度访谈补充定量数据不足
其他
请您评价当前AI、大数据等新技术对优化零售领域数据收集效率的作用（1分=几乎没有作用，5分=作用非常显著）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为未来零售研究框架设计会呈现哪些发展趋势？
更强调实时数据的动态接入
更注重研究结论的业务可落地性
更强化全流程数据合规设计
更多融合多源异构数据
更轻量化适配快速变化的业务需求
其他
如果要面向零售从业者开展“研究选题与框架设计”相关培训，您最希望优先学习哪部分内容？
高价值选题挖掘方法
标准化研究框架搭建逻辑
高效合规的数据采集方案
多源数据整合与分析方法
研究成果落地转化路径
典型标杆案例拆解
结合您的实践经验，对于优化零售领域研究选题设计、提升数据收集质量，您还有哪些具体的建议或经验分享？