服装行业离职调研无效答卷识别与金数据配额控制应用调研

您好！本次调研聚焦服装行业离职调研场景下的无效答卷识别、配额控制及金数据工具应用实践，旨在帮助企业优化调研数据质量，所有信息仅用于研究分析，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的企业规模属于以下哪一类？

100人以下

100-500人

500-1000人

1000人以上

Q2:您是否有使用金数据开展员工调研（含离职调研）的经验？

从未使用

偶尔使用

经常使用

深度依赖，是核心调研工具

Q3:您开展服装行业员工离职调研的频率通常是？

每季度1次及以上

每半年1次

每年1次

仅在离职率异常波动时开展

Q4:您在过往离职调研中，遇到过哪些类型的无效答卷？

所有题目选同一选项的规律作答

答题时长过短的敷衍作答

前后题答案逻辑矛盾的错答

非目标调研对象填写的代答

开放题填写无意义乱码内容

Q5:您认为无效答卷对离职调研结果准确性的影响程度如何？（1分=几乎无影响，5分=严重影响结论）

分数

标签

Q6:您过往处理离职调研无效答卷的主要方式是？

人工逐份审核筛选

借助工具设置规则自动过滤

人工+工具结合筛选

基本不做处理，直接使用全部数据

Q7:您在使用金数据开展调研时，会使用哪些功能提前规避无效答卷？

设置答题最短时长限制

开启IP/设备重复提交限制

设置逻辑跳转避免非目标人群作答

添加必答题校验

设置验证码防机器刷卷

Q8:您在离职调研中是否会针对不同岗位、工龄的离职员工设置样本配额？

从未设置，随机收集即可

偶尔设置，无严格管控

会设置配额，但缺乏有效管控手段

严格设置配额，收满即停止对应渠道收集

Q9:您认为配额控制对提升离职调研样本代表性的作用有多大？（1分=完全没用，5分=作用极大）

分数

标签

Q10:您认为金数据在配额控制方面可以满足您的哪些需求？

按部门/岗位维度设置收集上限

实时查看各维度配额完成进度

配额收满后自动关闭对应填写入口

支持配额不足时自动提醒补充投放

暂不了解相关功能

Q11:您过往离职调研中，无效答卷的占比通常在什么范围？

5%以内

5%-15%

15%-30%

30%以上

Q12:您认为造成离职调研出现大量无效答卷的主要原因有哪些？

离职员工配合度低，敷衍作答

调研投放渠道不精准，非目标人群填写

问卷题目设置不合理，引发抵触情绪

未设置前置校验规则，随意可提交

存在恶意刷卷的情况

Q13:您对金数据现有答卷质量管控功能的满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）

分数

标签

Q14:您是否会在金数据中设置自定义校验规则来识别矛盾答案？

从未设置，不知道有该功能

尝试设置过，但规则设置复杂未落地

已设置部分核心题目的逻辑校验

全卷设置了完善的逻辑校验规则

Q15:在服装行业离职调研中，您认为哪些维度的配额控制最为重要？

岗位维度（一线销售/仓储/设计/职能等）

工龄维度（1年以内/1-3年/3年以上）

离职类型维度（主动离职/被动离职）

门店/区域维度

年龄维度

Q16:您筛选无效答卷时，单份问卷的最低有效答题时长阈值通常设置为？

30秒以内

30秒-1分钟

1-3分钟

根据问卷题量动态调整

Q17:您认为金数据在无效答卷处理方面还有哪些可优化的空间？

增加AI智能识别异常作答模式

提供更丰富的自动筛选规则模板

支持批量标记和剔除异常答卷

生成答卷质量分析报告

优化配额预警的实时性

Q18:如果有成熟的金数据离职调研模板（含配额控制+无效答卷拦截规则），您的使用意愿有多高？（1分=完全不想用，5分=非常愿意使用）

分数

标签

Q19:您所在企业的离职调研数据主要用于哪些方向？

优化门店人员管理策略

调整薪酬福利体系

改善员工培训与晋升机制

排查团队管理问题

其他

Q20:您在使用金数据开展离职调研、管控答卷质量过程中，遇到过哪些具体问题？欢迎分享您的经验或建议。

填空1

服装行业离职调研无效答卷识别与金数据配额控制应用调研

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