人力资源用户满意度配额控制与无效答卷处理(金数据应用)调研问卷

您好!感谢您参与本次关于人力资源用户满意度、配额控制与无效答卷处理的调研。本次问卷旨在了解各单位在使用金数据等在线表单工具开展人力资源相关调研时的实际情况、痛点与优化建议,您的真实反馈对我们非常重要,问卷采用匿名形式,所有数据仅用于研究分析,请您放心填写。

Q1:您所在单位的规模属于以下哪个区间?

100人以下
100-500人
501-2000人
2001-10000人
10000人以上

Q2:您在人力资源相关工作中的岗位角色是?

HR专员/主管
HR经理/总监
业务部门对接人
信息化/数字化负责人
其他相关岗位

Q3:您所在单位开展人力资源类调研(如员工敬业度、培训反馈、招聘体验等)的频率是?

每月至少1次
每季度1-2次
每半年1次
每年1次
几乎不开展

Q4:您所在单位开展人力资源相关调研时,常用的在线表单/调研工具有哪些?

金数据
问卷网
腾讯问卷
问卷星
企业内部自建系统
其他工具

Q5:您使用金数据开展人力资源相关调研的时长是?

从未使用过
半年以内
半年-2年
2-5年
5年以上

Q6:请您对当前使用金数据开展人力资源调研的整体体验进行评分(1分非常不满意,5分非常满意)

分数
标签

Q7:在开展人力资源用户满意度相关调研时,您是否会针对不同部门、职级、司龄的受访者设置样本配额?

每次都会设置
大部分时候会设置
偶尔会设置
几乎不设置
完全不了解配额功能

Q8:您在设置调研样本配额时,通常会考虑哪些维度?

部门/业务线
岗位职级
员工司龄
用工类型(正式/外包/实习等)
地域/办公地点
其他维度

Q9:您认为在人力资源类调研中,做好配额控制对提升调研结果代表性的重要程度如何?

非常重要
比较重要
一般
不太重要
完全不重要

Q10:请您对金数据现有配额控制功能的易用性进行评分(1分非常难用,5分非常好用)

分数
标签

Q11:您在使用金数据配额控制功能时,遇到过哪些问题?

配额规则设置过于复杂
配额满后无法自动精准截止回收
跨题目组合配额设置不灵活
配额实时统计数据不准确
无法针对不同渠道设置独立配额
暂未遇到明显问题
未使用过该功能

Q12:在回收人力资源调研答卷时,您遇到无效答卷(如乱填、重复提交、答题时长过短等)的频率是?

每次调研都有,占比超过20%
经常遇到,占比10%-20%
偶尔遇到,占比5%-10%
很少遇到,占比5%以下
几乎没遇到过无效答卷

Q13:您遇到的无效答卷通常包含哪些特征?

答题时长明显短于正常阅读作答时间
所有题目选择同一选项(如全选A/全打满分)
开放题填写无意义内容(如乱码、重复字符、与问题无关内容)
同一IP/设备/账号重复提交多份答卷
前后逻辑矛盾的答案(如前面说未参加培训,后面却评价培训内容)
不符合样本配额要求的答卷
其他特征

Q14:您通常会在哪个阶段处理调研中的无效答卷?

答卷提交时自动拦截,不让无效答卷进入数据库
回收过程中实时标记并剔除
全部回收完成后统一人工筛选清理
数据分析阶段再识别并剔除
基本不做无效答卷处理

Q15:请您对金数据现有无效答卷识别与处理能力的满意度进行评分(1分非常不满意,5分非常满意)

分数
标签

Q16:您认为金数据在无效答卷处理方面,还需要补充哪些功能?

自定义答题时长阈值自动拦截
雷同答案/连续同选项自动识别标记
IP/设备/账号去重与重复提交拦截
自定义逻辑校验规则(如前后答案矛盾自动标记)
无效答卷批量一键清理
AI智能识别无效文本内容
其他功能需求

Q17:如果金数据能够实现配额自动管控+无效答卷智能拦截的一体化功能,您认为这对提升人力资源调研效率的帮助有多大?

帮助非常大,能大幅减少人工工作量
帮助比较大,能提升数据质量
帮助一般,现有功能已足够
帮助不大,还是人工处理更可靠
不确定

Q18:除了配额控制和无效答卷处理外,您在使用金数据开展人力资源类调研时,还有哪些核心痛点?

问卷模板不够贴合人力资源场景
数据统计分析维度不够丰富
与内部HR系统(如eHR、OA)打通困难
多渠道分发的效果追踪不便
答卷数据的安全性和权限管控不足
移动端作答体验不佳
其他痛点

Q19:您向其他人力资源同行推荐使用金数据开展员工调研的可能性有多大?(0分表示完全不可能,10分表示非常有可能)

选项1

Q20:对于金数据在人力资源调研场景下的配额控制、无效答卷处理等功能,您还有哪些具体的优化建议?

填空1
人力资源用户满意度配额控制与无效答卷处理(金数据应用)调研问卷
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