飞书问卷智能防刷在建材离职调研中的数据质量控制调研

您好！感谢您参与本次关于飞书问卷智能防刷在建材离职调研中的数据质量控制专项调研，您的真实反馈将帮助我们优化离职调研流程、提升数据准确性。本次问卷采用匿名形式，所有数据仅用于研究分析，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在的建材企业是否开展过员工离职原因调研？

定期开展，每季度/每半年一次

不定期开展，有集中离职情况时才做

从未开展过相关调研

不清楚相关安排

Q2:您过往参与或接触的离职调研中，是否遇到过无效填写、恶意刷票等影响数据质量的情况？

经常遇到，无效样本占比很高

偶尔遇到，对整体结果影响不大

从未遇到过这类问题

没有关注过相关情况

Q3:您认为建材行业离职调研中，最容易出现数据失真的原因有哪些？

离职员工顾虑信息泄露，不敢填写真实想法

非目标人员恶意提交无效问卷

问卷题目设置不合理，员工随意勾选应付

调研流程不规范，代填代答情况多

其他原因

Q4:您认为在离职调研中做好数据质量控制，对企业优化人才保留策略的重要程度是多少？（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q5:您是否了解飞书问卷搭载的智能防刷相关功能？

非常了解，使用过相关功能

听说过，但没有实际操作过

完全不了解相关功能

Q6:您认为智能防刷机制可以从哪些维度帮助提升建材离职调研的数据质量？

限制同一设备/账号重复提交，杜绝恶意刷量

识别答题时长过短的无效问卷自动过滤

通过逻辑校验排查前后矛盾的回答

设置填写权限，仅面向目标离职员工开放

自动识别异常IP提交的可疑样本

Q7:如果在离职调研中启用智能防刷能力，您认为最需要优先保障的是？

不增加员工填写负担，操作流程顺畅

不遗漏真实有效的反馈样本

拦截效率足够高，减少后期人工筛查成本

保障填写人信息安全，不泄露个人隐私

Q8:您对当前所在企业离职调研数据可信度的评价是？（1分非常不可信，5分非常可信）

分数

标签

Q9:除了智能防刷手段，您认为还有哪些措施可以提升建材行业离职调研的数据质量？

调研前向员工明确匿名规则，打消填写顾虑

优化题目设计，减少冗余、引导性问题

由第三方机构承接调研，避免内部人员干预

调研后对存疑样本进行人工复核

及时向员工反馈调研结果的落地改进情况

Q10:您认为离职调研的样本有效率达到多少，才能支撑企业做出可靠的人才管理决策？

60%及以上即可

70%-80%比较合适

80%以上才有参考价值

视具体调研主题而定，没有固定标准

Q11:如果使用飞书问卷开展离职调研，您更倾向于在哪个节点邀请离职员工填写？

离职申请提交后，办理离职手续前

离职手续办理完成当天

离职后1-2周通过定向链接邀请

离职后1个月左右回访邀请

Q12:如果您所在企业计划使用带智能防刷能力的调研工具开展离职调研，您向人力资源部门推荐该方案的可能性有多大？（0分完全不推荐，10分非常推荐）

选项1

Q13:您认为建材行业员工离职的核心原因通常集中在哪些方面？

薪酬待遇不符合预期

工作地点偏远、项目驻场条件差

职业晋升通道不清晰

工作强度大、长期加班

行业波动带来的经营不稳定感

上下级沟通不畅、团队氛围差

Q14:您认为智能防刷功能会不会导致部分真实员工的有效反馈被误拦截？

肯定会，需要设置人工复核通道

可能会，但只要规则设置合理影响很小

不会，技术识别准确率足够高

不确定实际效果

Q15:您认为在离职调研中，数据安全与隐私保护的重要程度是多少？（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q16:您认为飞书问卷的智能防刷功能，相比其他调研工具的同类功能可能有哪些优势？

和企业内部组织架构打通，可精准定位填写人身份

数据存储在企业内部系统，安全性更有保障

防刷规则配置灵活，可根据调研需求调整强度

和飞书其他人事模块数据打通，便于交叉分析

操作门槛低，HR不需要复杂培训就能上手

Q17:您所在企业的人力资源团队规模是？

5人以下

5-15人

15-30人

30人以上

Q18:您所在建材企业的员工总规模是？

100人以下

100-500人

500-2000人

2000人以上

Q19:关于建材行业离职调研的数据质量控制，您还有哪些其他的建议或想法？

填空1

飞书问卷智能防刷在建材离职调研中的数据质量控制调研

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