专业评估用户回答的深度、相关性和实用性，适用于问卷调研、用户…
专业评估用户回答的深度、相关性和实用性，适用于问卷调研、用户反馈等场景的自动化评分。
问卷深度评估能帮你做什么
不说虚话——S6036 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S6036 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
问卷深度评估 · 实跑样例
任务：帮我评估这份电商用户满意度问卷里500份开放题回答，重点看“为什么放弃购物车”这类回答的深度和实用性，按1-10分打分。
# 电商问卷开放题评估指南（500份样本）
由于我无法实际接触你手中的500份问卷原始数据，以下提供一套可直接落地的评估框架与打分方法，你可以据此自行完成打分。
一、评估前准备
- 数据脱敏检查：确认回答中无个人隐私信息（姓名、手机号等）
- 剔除无效样本：乱码、复制粘贴、“不知道”、空白、明显敷衍（如重复同一句话）的回答，先标记剔除
- 分类打标：将“放弃购物车”的回答初步归类（价格因素、运费、配送时效、比价、忘记、支付问题、其他）
二、“放弃购物车”回答的深度评估维度
1. 具体性（权重30%）
- 高质量：明确说“运费比商品价格还贵”“到货要7天等不了”
- 低质量：只写“太贵了”“不想买了”等模糊表述
2. 可归因性（权重25%）
- 回答能否明确指向某一环节（价格/物流/服务/体验）
- 能区分“临时放弃”与“永久流失”的更佳
3. 可行动性（权重25%）
- 是否隐含改进线索，如“想等打折”→提示可做降价提醒功能
- 纯情绪表达（“烦死了”）则可行动性低
4. 信息增量（权重20%）
- 是否出现预设选项之外的新原因（开放题核心价值）
- 新原因占比越高，说明问卷设计遗漏越少
三、打分建议（1-10分）
| 得分区间 | 判断标准 |
|---------|---------|
| 8-10分 | 有效率>85%，具体性回答占多数，发现多个预设未覆盖的原因，能直接指导运营改进 |
| 5-7分 | 有效率60-85%，有一定具体表述但归因分散，部分可转化为行动 |
| 2-4分 | 大量敷衍/模糊回答，深度不足，多数无法定位问题 |
| 1分 | 基本无效，回答与问题无关或普遍敷衍 |
四、实用建议
- 抽样预审：先随机抽50份评估，若深度普遍不足，全量打分结论大概率一致，可节省时间
- 双打分校验：如有条件，两人独立打分后对比，差异大的样本讨论裁定
- 输出物：最终交付应包含：总分、各维度分项分、TOP原因分布、可执行改进建议清单
若你能提供部分样本内容（脱敏后），我可以帮你实际演示打分过程。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S6036 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
问卷深度评估怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S6036」；交代任务背景与要求，问卷深度评估即刻开工。
问卷深度评估多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代