金数据在制造业离职调研中的应用效果与优化建议调研问卷

您好！感谢您参与本次关于金数据在制造业离职调研中的应用效果与优化建议调研，您的真实反馈将帮助我们更好地评估工具价值、梳理实践痛点，形成更具落地性的优化方向，问卷所有信息仅用于研究分析，请您放心填写。

Q1:您所在的制造业细分领域是

装备制造

电子制造

汽车及零部件制造

化工材料制造

食品医药制造

其他制造领域

Q2:您所在企业的人员规模是

100人以下

100-500人

500-2000人

2000-5000人

5000人以上

Q3:您在人力资源相关岗位的工作年限是

1年以内

1-3年

3-5年

5-10年

10年以上

Q4:您所在企业使用金数据开展离职相关调研的时长是

半年以内

半年-1年

1-3年

3年以上

暂未正式使用

Q5:您所在企业开展离职调研的主要频率是

员工离职时即时调研

每月度汇总调研

每季度复盘调研

每年度专项调研

无固定频率

Q6:您使用金数据开展离职调研时，最常配置的调研模块有哪些

离职核心原因收集

薪酬福利满意度评价

直属管理反馈收集

职业发展空间评价

工作环境与氛围反馈

离职后回流意愿调研

Q7:请您对金数据表单搭建的便捷性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q8:请您对金数据多渠道分发（如企业微信、短信、二维码等）的适配性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q9:请您对金数据收集一线制造业员工离职反馈时的操作友好度进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q10:您认为使用金数据后，离职调研的整体回收率相比传统纸质或Excel调研有何变化

提升30%以上

提升10%-30%

基本无变化

有所下降

未做过数据对比

Q11:您认为金数据的自动数据统计功能，对离职原因分析效率的提升程度如何

提升非常明显，大幅减少人工整理成本

有一定提升，仍需人工补充分析

提升不明显，和人工整理差异不大

功能不匹配需求，未实际使用

Q12:在制造业离职调研场景中，您认为金数据目前最具价值的功能有哪些

逻辑跳转设置，可针对不同离职原因匹配对应问题

匿名填写设置，提升一线员工反馈真实性

数据可视化看板，快速定位离职高发问题

跨部门数据协同，方便生产、人力等部门同步信息

自定义字段配置，可适配制造行业不同岗位的调研需求

Q13:您在使用金数据开展离职调研过程中遇到过哪些痛点

一线员工对线上填写接受度不高

制造业排班分散，难以触达离职员工

现有分析维度无法匹配生产场景离职归因需求

数据导出后和内部人力系统打通不便

问卷模板缺少制造业专属参考方向

未遇到明显痛点

Q14:您认为金数据的匿名机制是否能有效打消制造业一线员工的反馈顾虑

完全可以，员工反馈真实度很高

基本可以，大部分员工愿意如实填写

效果一般，仍有员工担心信息泄露

效果较差，员工反馈偏向客套话

Q15:请您对金数据在离职调研场景中的整体应用效果进行评分（1分非常差，10分非常好）

分数

标签

Q16:您希望金数据针对制造业离职调研场景补充哪些专属功能

制造业离职调研专属模板库

和生产排班、考勤系统的数据打通能力

针对蓝领员工的简化填写模式

离职风险预警的智能分析模型

多厂区数据分权限管理功能

离职员工长期跟踪调研模块

Q17:您所在企业是否会基于金数据收集的离职调研结果，调整内部管理策略

会，调研结果是管理优化的核心参考依据

偶尔会，仅针对反馈集中的问题进行调整

很少会，调研结果仅做存档使用

不会，暂未建立调研结果落地机制

Q18:您认为金数据输出的离职调研结论，对制造企业降低员工流失率的参考价值如何

参考价值很高，可直接支撑管理决策

有一定参考价值，需结合业务实际调整

参考价值一般，结论偏表层

参考价值较低，无法匹配业务实际需求

Q19:您向同行业人力资源从业者推荐使用金数据开展离职调研的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q20:结合您所在制造企业的实际使用体验，您对金数据在离职调研场景的功能优化还有哪些具体建议？

填空1

金数据在制造业离职调研中的应用效果与优化建议调研问卷

关于

1个月前

更新

425

频次

题目数

有问题？问问AI帮你修改改主题：如咖啡问卷改为奶茶问卷