外卖行业数据分析调查问卷

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您的性别：
男
女
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您的年龄段：
15岁以下
15~20
21~25
26~30
31~40
41~50
51~60
60以上
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1. 您的身份是？
A 外卖用户
B 外卖商户
C 外卖平台运营人员
D 外卖骑手
E 其他相关从业者
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2. 您所在的城市属于？
A 一线城市
B 新一线城市
C 二线城市
D 三线及以下城市
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3. 您接触外卖行业相关数据分析的频率是？
A 每天
B 每周数次
C 每月数次
D 很少接触
E 从未接触
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4. 您认为数据分析在以下哪些用户需求洞察方面有帮助？ 【多选题】
A 了解用户偏好菜品
B 分析用户消费时段
C 识别用户价格敏感度
D 掌握用户复购影响因素
E 洞察用户对配送速度的需求
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5. 商户在运营优化中，您认为哪些数据分析应用场景较为重要？ 【多选题】
A 菜品销量与库存管理
B 营销活动效果评估
C 客单价与利润分析
D 差评原因分析与改进
E 营业时间与人力调配
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6. 物流调度提升方面，您认为数据分析可优化哪些环节？ 【多选题】
A 订单分配效率
B 配送路线规划
C 高峰期运力预测
D 异常订单处理响应
E 骑手绩效评估
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7. 您对目前数据分析在提升外卖用户体验方面的成效满意度如何？
很不满意
很满意
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8. 请选择您认为当前外卖行业数据分析应用中最突出的两个方面？
用户需求洞察商户运营优化物流调度提升数据安全保障
应用成熟度
应用成熟度
实际价值体现
实际价值体现
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9. 请对以下数据分析应用效果进行评分（1分最低，5分最高）
12345
用户需求预测准确性
用户需求预测准确性
商户经营数据可视化程度
商户经营数据可视化程度
物流配送时效提升效果
物流配送时效提升效果
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10. 请将以下外卖行业数据分析挑战按影响程度从高到低排序 【请选择全部 项并排序】
  • A 数据质量参差不齐
  • B 数据分析人才缺乏
  • C 数据安全与隐私保护问题
  • D 不同环节数据难以整合
  • E 数据分析成本较高
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11. 您认为未来外卖行业数据分析应优先发展哪些技术方向？ 【多选题】
A 人工智能预测订单量
B 大数据优化配送路径
C 个性化推荐算法升级
D 实时监控与异常预警系统
E 多维度用户画像构建
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12. 您所在的企业或团队是否已建立完善的数据分析体系？
A 已建立且高效运行
B 已建立但有待优化
C 正在规划建立
D 尚未考虑
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13. 在商户运营中，您最常使用的数据分析指标有哪些？ 【多选题】
A 订单量与销售额
B 复购率与新客占比
C 客单价与毛利率
D 差评率与好评关键词
E 营销活动投入产出比
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14. 您认为数据分析对降低外卖商户运营成本的帮助程度如何？
A 帮助极大
B 有较大帮助
C 帮助一般
D 帮助较小
E 没有帮助
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15. 关于外卖行业数据分析，您还有哪些具体的建议或期望？
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