您所在的团队是否有过公关调研类在线投票项目的落地经验？
有3次以上成熟落地经验
有1-2次尝试经验
暂未落地但有相关规划
完全没有接触过相关项目
您认为在公关问卷回收阶段，在线投票工具最核心的价值是什么？
提升问卷触达与回收效率
降低数据整理的人工成本
实现实时数据动态监控
便于多渠道分发传播
您在开展公关类在线投票项目时，通常会选择哪些分发渠道？
官方新媒体账号（微信/微博/抖音等）
垂直领域合作KOL/KOC渠道
品牌私域社群/会员体系
第三方调研平台流量池
线下场景扫码引流
您认为公关场景下，在线投票的问卷题量设置在哪个区间最为合理？
5题以内，降低参与门槛
6-15题，平衡信息深度与参与率
16-25题，尽可能收集完整信息
25题以上，满足深度调研需求
请您对当前常用在线投票工具的问卷模板适配性进行评分（1分非常差，5分非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在公关问卷回收过程中，您遇到过哪些在线投票相关的常见问题？
恶意刷票导致数据失真
渠道引流转化率低，样本量不足
问卷跳转逻辑复杂，用户中途退出率高
数据导出格式不兼容后续分析工具
用户隐私合规风险
针对在线投票可能出现的刷票问题，您最常采用的防控手段是？
设置IP/设备唯一识别限制
开启实名认证/手机号验证门槛
引入人工审核异常数据机制
搭配第三方反作弊系统
未采取过专门防控措施
您认为公关调研类在线投票的样本回收周期设置多久最为合适？
3天以内，保障话题时效性
4-7天，平衡样本量与时效
8-15天，尽可能扩大样本覆盖
15天以上，追求样本规模最大化
在完成在线投票的问卷回收后，您通常会重点分析哪些维度的数据？
样本人口统计学属性分布
核心问题的选项占比趋势
不同渠道来源的样本质量差异
用户开放题反馈的语义特征
问卷完成率、中途跳出率等过程指标
您在对在线投票回收数据进行清洗时，通常会剔除哪类无效样本？
答题时长低于合理阈值的样本
所有选项答案高度一致的无效作答
来源IP高度集中的疑似刷票样本
不符合调研目标人群画像的样本
以上几类都会综合排查剔除
请您评价数据分析结果对公关策略调整的实际指导价值（1分完全没有价值，5分价值极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您常用的在线投票数据分析方法包含哪些？
描述性统计分析（占比、均值等基础指标）
交叉分析（不同人群的答案差异对比）
相关性分析（不同问题答案的关联特征）
文本情感分析（开放题反馈的情绪倾向）
趋势预测分析（基于数据推演后续舆情走向）
您认为当前在线投票工具在数据分析功能上最需要优化的方向是？
增加可视化报表的自定义程度
打通多源数据的整合分析能力
强化AI智能洞察与结论自动生成功能
提升数据导出的灵活性与兼容性
完善异常数据的自动识别与标记
在公关项目中，您通常会在哪个阶段引入在线投票开展调研？
项目前期，用于摸底公众认知与态度
项目执行中，用于实时动态调整策略
项目结束后，用于评估传播效果与反馈
全流程各阶段都会按需搭配使用
您认为一份高转化率的公关类在线投票问卷需要具备哪些特征？
主题贴合公众关注热点，降低参与距离感
题目表述简洁无歧义，避免专业术语
选项设置全面且互斥，覆盖主流反馈
搭配适当的参与激励，提升参与动力
页面设计符合品牌视觉风格，体验流畅
您所在团队开展在线投票相关公关调研时，单份问卷的预算投入通常在什么范围？
1000元以内，以免费工具+自有渠道为主
1000-5000元，搭配小额激励与精准渠道投放
5000-20000元，引入专业工具与样本服务
20000元以上，配套全流程调研与分析服务
请您对过往参与的公关类在线投票项目的整体数据有效性进行评分（1分完全无效，5分非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在在线投票的问卷设计环节，您会重点规避哪些问题？
题目带有明显引导性，影响答案真实性
涉及敏感隐私问题，引发用户抵触
题量过大、题型过于复杂
选项设置存在重叠或遗漏
跳转逻辑混乱，影响作答体验
您是否会将在线投票回收的数据分析结果作为公关决策的核心参考依据？
会，数据是核心决策支撑
会参考，但会结合舆情、行业经验等综合判断
仅作辅助参考，不会作为核心依据
基本不会参考，更多依靠经验判断
结合您的实操经验，您对公关场景下在线投票的实施流程优化或数据分析效率提升，有哪些可落地的建议？