您所在的企业/团队主要开展的电商调研类型是？
消费者满意度调研
新品/概念测试调研
用户行为/习惯调研
市场份额/竞品调研
其他
您使用问卷星平台开展调研的频率是？
几乎每天
每周数次
每月数次
每季度数次
很少使用
在使用问卷星发放问卷时，您通常采用哪种主要渠道？
平台内部定向推送
社交媒体/社群转发
第三方样本库
邮件/短信邀请
线下扫码
您在设置调研配额时，通常会重点控制哪些维度？
性别/年龄等人口属性
城市级别/地域分布
用户消费等级/活跃度
新老用户比例
特定品类购买经历
您认为在电商调研中，配额控制对提升样本代表性的重要程度如何？
在使用问卷星设置配额时，您遇到的最大困难是什么？
配额规则设置复杂
配额满额后渠道浪费严重
跨渠道配额难以统一控制
样本属性难以精准甄别
其他
请对您目前使用的配额控制方法的有效性进行评分（1分最低，5分最高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在回收答卷过程中，您遇到过哪些典型的无效答卷情况？
答题时间过短（秒答）
所有题目选择同一选项（直线作答）
前后逻辑矛盾
随意填写的开放题答案
非目标人群作弊填答
您认为在电商调研中，无效答卷占总回收量的比例通常在什么范围？
5%以下
5%-15%
15%-30%
30%-50%
50%以上
您目前主要通过什么方式识别无效答卷？
依靠平台自带的防作弊功能自动筛选
人工逐一查看排查
设置逻辑陷阱/测谎题
结合答题时长/IP等数据综合判断
基本不做筛选
您使用过问卷星的哪些功能来防范无效答卷？
答题最短时长限制
防重复填写（IP/设备/账号限制）
验证码/人脸识别
逻辑跳转与甄别题
选项随机/答案校验
您认为问卷星现有防作弊功能对减少无效答卷的效果如何？（1分很差，5分很好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于系统识别出的疑似无效答卷，您通常如何处理？
直接全部作废删除
人工复核后决定是否保留
标记后单独分析
直接计入有效样本
视项目情况而定
您认为清理无效答卷对最终调研结论准确性的影响有多大？
影响极大，可能导致结论完全相反
影响较大，会造成数据偏差
影响一般，在可接受范围内
影响很小
没有影响
在处理无效答卷时，您面临的主要痛点是什么？
筛选标准难以统一，主观性强
人工复核成本高、效率低
误删有效样本风险高
平台自动筛选规则不够灵活
难以追溯作弊来源
当某个配额组因无效答卷被剔除导致样本量不足时，您通常如何补样？
针对该配额组重新定向发放
放宽配额要求凑足数量
在后续分析中做加权处理
接受样本量不足的现状
其他
您是否在问卷星中使用过“自定义筛选”或“数据清洗”功能批量标记异常答卷？
经常使用，功能很成熟
偶尔使用，但功能有待完善
知道该功能但没使用过
不知道有这个功能
您对目前团队整体的无效答卷处理流程的满意度如何？（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前电商调研中，配额控制与答卷质量管控最大的矛盾是什么？
追求回收速度导致质量下降
严格质控导致样本配额难以完成
质控成本过高超出预算
缺乏标准化的操作流程
技术工具能力不足
您希望问卷星未来在哪些方面加强功能，以更好地支持配额控制和质量管控？
更智能的AI异常答卷识别
更灵活的跨渠道实时配额统计
更丰富的测谎/陷阱题模板
更便捷的人工复核与标记工具
更详细的答卷质量评分报告
综合考虑功能、效率和成本，您向同行推荐使用问卷星进行电商调研的可能性有多大？（0-10分）
在电商用户调研的配额设置、无效答卷防范与处理方面，您有哪些宝贵的经验或建议？