基于金数据的新能源汽车离职调研防作弊与数据质量管理问卷

您好!本次调研基于金数据平台开展,旨在了解新能源汽车行业员工离职动因,优化防作弊机制与数据质量管理流程,所有信息严格保密,请您根据真实情况作答。

Q1:您所在的新能源汽车企业岗位类型

研发技术岗
生产制造岗
销售服务岗
职能管理岗
供应链相关岗

Q2:您在当前新能源汽车企业的工作年限

1年及以下
1-3年
3-5年
5-8年
8年以上

Q3:您的离职办理进度处于哪个阶段

已提交离职申请待审批
审批通过待交接
交接中尚未正式离职
已正式离职3个月内
已正式离职3-6个月

Q4:请对您离职前所在岗位的工作压力程度进行评分(1分压力极小,5分压力极大)

分数
标签

Q5:您产生离职想法的主要驱动因素有哪些

薪酬福利未达预期
职业发展通道受限
工作强度过大加班频繁
企业文化适配度低
行业跨赛道发展机会吸引
团队管理氛围不佳
家庭或地域相关原因

Q6:您认为当前新能源汽车行业人才流动率偏高的最核心原因是

行业技术迭代快岗位波动大
企业间人才挖角竞争激烈
岗位能力要求与人才供给不匹配
部分企业经营稳定性不足
新兴赛道岗位吸引力更强

Q7:请对您离职前直属上级的管理有效性进行评分(1分非常不满意,5分非常满意)

分数
标签

Q8:您在离职过程中是否遇到过流程不透明、沟通不顺畅的情况

全程顺畅无问题
偶尔有小阻碍但解决及时
存在较多流程卡点
流程混乱体验很差

Q9:您认为新能源汽车企业离职调研中最容易出现数据失真的环节有哪些

员工顾虑负面评价影响背调不敢说真话
问卷题目设计引导性过强
重复提交或恶意填答未被拦截
样本覆盖不全面代表性不足
答题时间过短随意填写

Q10:您向身边同行推荐原就职新能源汽车企业的可能性有多大?(0分完全不推荐,10分非常推荐)

选项1

Q11:您是否愿意接受原企业后续的人才回流邀请

完全不愿意
视岗位和薪酬情况考虑
比较愿意
非常期待回流

Q12:请对您离职前获得的培训发展与成长支持进行评分(1分非常不满意,5分非常满意)

分数
标签

Q13:您认为有效的离职调研防作弊手段应包含哪些

答题时长异常识别与拦截
逻辑矛盾答案自动校验
IP与设备重复提交限制
陷阱题验证填答真实性
匿名承诺打消员工顾虑

Q14:您认为离职调研数据质量管理的核心目标是什么

真实挖掘员工离职根因
规避企业管理责任风险
优化人才保留策略
完成人事流程合规要求

Q15:您认为借助金数据这类在线表单工具开展离职调研时,在防作弊设置上还有哪些可优化的方向?

填空1

Q16:您离职后更倾向于流向哪些领域

其他新能源汽车品牌
传统燃油车企转型板块
动力电池/零部件上下游企业
智能网联科技公司
跨行业其他领域

Q17:请对您离职前的薪酬福利竞争力进行评分(1分远低于行业水平,5分远高于行业水平)

分数
标签

Q18:您在填写离职相关调研时,是否会因为担心信息泄露而隐瞒真实想法

一定会隐瞒
部分敏感问题会隐瞒
确认完全匿名就会如实填写
无论如何都会如实填写

Q19:结合您的离职体验,您对新能源汽车企业优化人才保留机制还有哪些具体建议?

填空1
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