AI赋能人力资源数据收集：智能问卷设计新方法应用现状调研

您好！感谢您参与本次关于AI赋能人力资源数据收集：智能问卷设计新方法的调研。本次问卷旨在了解企业在人力资源管理中应用智能问卷设计的实际情况与真实需求，所有数据仅用于研究分析，答案无对错之分，预计占用您5-8分钟时间。

Q1:您所在企业的人员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:您在人力资源相关岗位的工作年限是？

1年及以下

1-3年

3-5年

5-10年

10年以上

Q3:您所在企业目前是否已经在HR工作中引入AI相关工具？

已全面应用

已在部分模块试点应用

正在评估引入计划

暂时没有应用计划

Q4:您所在企业目前开展人力资源数据收集的主要场景有哪些？

员工满意度调研

招聘候选人信息收集

培训需求调研

绩效考核数据采集

员工离职原因调研

组织文化诊断

其他

Q5:您认为当前传统问卷设计方式在HR数据收集工作中的整体效率如何？

效率很高，完全满足需求

效率一般，基本满足需求

效率较低，存在较多痛点

效率极低，严重影响工作推进

Q6:您在开展传统问卷设计时遇到过哪些主要问题？

题目逻辑设置不合理，数据有效性低

题目与调研目标匹配度不足

设计周期长，耗费大量人力时间

选项设置不全面，遗漏关键信息

问卷跳转逻辑复杂，容易配置出错

后期数据清洗难度大

其他

Q7:请您对目前使用的问卷收集工具的智能化程度进行评分（1分最低，5分最高）

分数

标签

Q8:您是否了解过AI辅助的智能问卷设计相关功能？

非常了解，有实际使用经验

有一定了解，但未实际使用

听说过，但不清楚具体功能

完全没听说过

Q9:您认为智能问卷设计最应该优先覆盖哪些HR工作场景？

招聘环节的人岗匹配测评

员工敬业度与满意度调研

培训效果评估问卷

新员工入职信息采集

内部竞聘/人才盘点调研

员工健康与关怀调研

其他

Q10:您期待智能问卷设计工具具备哪些核心能力？

根据调研目标自动生成匹配的题目框架

智能优化题目表述，降低理解偏差

自动配置复杂的逻辑跳转规则

结合历史数据自动生成选项维度

实时识别无效问卷并标记

自动生成可视化数据分析报告

支持多渠道一键分发

其他

Q11:您认为智能问卷设计对提升HR数据收集准确性的帮助程度有多大？（1分完全没帮助，5分帮助极大）

分数

标签

Q12:您认为智能问卷设计对缩短HR调研项目周期的帮助程度有多大？（1分完全没帮助，5分帮助极大）

分数

标签

Q13:如果引入智能问卷设计工具，您所在企业可接受的年度投入预算范围是？

1万元以下

1-5万元

5-20万元

20-50万元

50万元以上

Q14:您认为企业在推广应用智能问卷设计过程中可能面临哪些阻碍？

员工数据隐私安全顾虑

现有系统对接难度大

HR团队数字化操作能力不足

工具生成内容不符合企业实际需求

采购预算审批流程复杂

担心AI生成内容存在偏差

其他

Q15:您是否愿意在未来1年内尝试使用智能问卷设计工具开展HR数据收集工作？

非常愿意，会主动寻找合适工具

比较愿意，有合适的工具会尝试

持观望态度，看同行应用效果再决定

不太愿意，更倾向传统设计方式

Q16:除了问卷生成功能外，您还希望AI赋能HR数据收集工具包含哪些配套能力？

调研样本智能分层推送

答题过程中的异常行为识别

开放题语义自动归类分析

跨周期调研数据的趋势对比

个性化调研看板自定义

数据合规性自动校验

其他

Q17:如果有成熟的智能问卷设计产品，您向同行HR推荐的可能性有多大？（0-10分，0分完全不可能，10分非常愿意推荐）

选项1

Q18:对于AI赋能人力资源数据收集场景下的问卷设计功能，您还有哪些其他的需求或建议？

填空1

AI赋能人力资源数据收集：智能问卷设计新方法应用现状调研

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