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AI赋能中小微企业售后服务调查问卷
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尊敬的受访者: 您好！本问卷采取匿名形式，所有数据仅用于学术统计分析，绝不会泄露您及贵公司的任何商业机密。此问卷共35条题目，题目选项无对错之分。感谢您的支持！
第一部分:基本信息
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1. 您在公司所属的岗位是:
公司高层/售后业务负责人
售后工程师/售后业务经理
售后客服/调度专员
一线维修/上门师傅
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2. 贵公司的员工规模约为:
50-500人
500-1,000人
1,001-3,000人
3,000人以上
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3 截至目前，贵公司是否引入或尝试过任何形式的智能化/AI工具（如智能客服机器人、基于位置的智能派工算法、智能备件预测软件等）?
A. 是的，目前正在使用或有引进AI工具的计划。
B. 没有，目前完全依赖传统的人工或老旧系统模式。
第二部分： 请受访者根据实际情况评分（1=非常不同意，2=比较不同意，3=一般，4=比较同意，5=非常同意）
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5 公司缺乏专业的技术人员来管理和维护AI售后服务系统
非常不满意
非常满意
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6 公司极度缺乏既懂家电售后业务，又懂数字化/AI技术的复合型人才。
非常不满意
非常满意
7 引入的AI工具（如智能客服、派工算法）多为SaaS云端模式，初始投入低，试错成本小。
非常不满意
非常满意
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8 这些AI工具能够无缝对接我们现有的工作平台（如企业微信、钉钉或原有的老旧CRM系统）
非常不满意
非常满意
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9 公司现有的工单系统比较陈旧，历史报修数据不够规范、甚至大量遗失。
非常不满意
非常满意
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10 售后业务日常运转繁忙，公司几乎没有多余的时间停工去进行大型IT系统的替换或员工大面积脱产培训
非常不满意
非常满意
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11 AI工具的操作界面直观简单，一线师傅和客服无需经过漫长复杂的培训即可熟练上手
非常不满意
非常满意
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12 目前采用的轻量化AI系统可以根据业务规模的扩大，灵活增加新的功能模块（如未来加入图像识别定损）
非常不满意
非常满意
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13 AI智能客服的应用自动过滤了大量无效咨询，并将客户口述的故障精准转化为标准化标签工单
非常不满意
非常满意
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14 基于AI算法的派工打破了人工盲派，能够综合考量师傅的实时地理位置、技能资质和当前单量进行最优分配
非常不满意
非常满意
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15 系统能基于故障标签和历史数据，在派工时智能推荐大概率需要的备件清单，减少师傅盲目带件
非常不满意
非常满意
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16 AI工具的引入使整个售后履约过程（从接单到上门维修、结算）实现了全链路透明化和可追溯
非常不满意
非常满意
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17 通过AI系统的记录与自动归类，我们将散落的维修经验转化为了企业内部标准的“故障解决知识库”
非常不满意
非常满意
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18 公司高层不仅口头支持，还切实投入了资源并亲自推动AI工具在售后业务中的落地
非常不满意
非常满意
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19 新系统的引入打破了以往客服部、维修部和备件仓储部之间的数据孤岛，跨部门协作更加顺畅
非常不满意
非常满意
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20 针对引入的AI新工具，公司为员工提供了及时、有效的操作指导与业务帮扶
非常不满意
非常满意
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21 一线员工认识到AI工具能帮助他们减轻繁琐工作、提高接单量，整体上并不抵触新系统的使用
非常不满意
非常满意
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22 针对引入的AI新工具，公司为员工提供了及时、有效的操作指导与业务帮扶
非常不满意
非常满意
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23 公司的绩效考核指标进行了相应调整，鼓励并奖励员工积极使用新的智能售后工具
非常不满意
非常满意
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24 对AI技术在售后服务中的实际效果和投资回报存在疑虑
非常不满意
非常满意
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25 AI赋能切实降低了企业的直接运营成本（如减少了接线员人工成本、降低了师傅空驶带来的路途损耗）
非常不满意
非常满意
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26 从客户发起售后请求到最终结单的平均周期（Turnaround Time）得到了大幅缩短
非常不满意
非常满意
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27 由于派工精准和备件预测准确，师傅上门“一次性修好”的比例显著提升
非常不满意
非常满意
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28 客户对售后服务的整体评价得分上升，相关服务投诉率明显下降
非常不满意
非常满意
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29 由于接单效率提升，一线维修师傅的日均接单量增加，其个人收入和工作满意度也随之提高
非常不满意
非常满意
第三部分
30 如果贵公司考虑引入AI技术优化售后服务，您认为以下哪些方面最具应用价值
非常低
较低
一般
较高
非常高
智能客服（自动解答常见问题）
智能客服（自动解答常见问题）
智能派工（基于位置和技能匹配工程师）
智能派工（基于位置和技能匹配工程师）
智能备件管理（预测备件需求和库存）
智能备件管理（预测备件需求和库存）
客户需求预测与主动服务
客户需求预测与主动服务
售后问题自动诊断与解决方案推荐
售后问题自动诊断与解决方案推荐
客户满意度智能分析与改进建议
客户满意度智能分析与改进建议
31 贵公司在售后服务中目前面临的主要挑战有哪些
【多选题】
客户响应速度慢
服务成本过高
工程师调度效率低
客户满意度不高
问题解决率低
备件管理混乱
数据统计分析困难
客户投诉处理不及时
32 如果引入AI售后服务工具，贵公司最关注的因素是
成本投入
实施难度
使用效果
数据安全
供应商服务支持
员工培训需求
33 贵公司对AI技术提升售后服务效率的期望程度
非常低
非常高
34 贵公司希望AI售后服务工具能与哪些现有系统集成
【多选题】
CRM系统（客户关系管理）
ERP系统（企业资源计划）
工单管理系统
库存管理系统
财务系统
其他
35 对于AI赋能中小微企业售后服务，您有什么具体的建议或期望？
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