问卷星AI功能在能源离职调研中的应用与效果分析

您好！本次调研旨在了解问卷星AI功能在能源行业员工离职调研中的实际应用情况与使用效果，您的真实反馈对优化调研工具、提升人力资源管理效率具有重要参考价值，问卷采用匿名形式，所有数据仅用于研究分析，感谢您的支持与配合！

Q1:您所在的能源企业所属细分领域是

煤炭开采与加工

石油天然气勘探开发

电力生产与供应

新能源（光伏/风电/储能等）

能源装备制造

其他能源相关领域

Q2:您在企业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:您所在企业是否开展过员工离职原因相关的专项调研

定期开展（每年至少1次）

不定期开展（有离职潮或需求时开展）

仅在个别核心员工离职时开展

从未开展过

Q4:您是否使用过问卷星平台开展各类员工调研工作

经常使用（每月至少1次）

偶尔使用（每季度1-3次）

很少使用（每年1-2次）

从未使用过

Q5:您在开展离职调研时，通常会收集哪些维度的信息

薪酬福利满意度

职业发展空间

工作环境与强度

管理风格与团队氛围

企业认同感与文化适配

外部工作机会吸引力

家庭及个人客观因素

其他

Q6:您是否了解问卷星具备的AI智能设计问卷、智能分析数据等相关功能

非常了解，且熟练使用过相关功能

比较了解，尝试使用过部分功能

听说过，但从未实际使用过

完全不了解相关功能

Q7:如果您使用过问卷星的AI功能开展离职调研，主要应用在哪些环节

AI自动生成调研题目与逻辑框架

AI智能设置问卷跳转与逻辑校验

AI自动清洗无效调研样本

AI生成多维度数据统计与可视化图表

AI智能提炼离职核心原因与改进建议

AI生成完整的离职调研分析报告

未使用过相关功能

Q8:请您评价问卷星AI功能生成的离职调研题目与能源行业场景的匹配程度（1分非常不匹配，5分非常匹配）

分数

标签

Q9:请您评价使用问卷星AI功能后，离职调研全流程的效率提升程度（1分无提升，5分提升非常显著）

分数

标签

Q10:使用问卷星AI功能生成的离职调研问卷，题目有效率（可直接使用或仅需微调即可使用的题目占比）大概是

30%及以下

31%-50%

51%-70%

71%-90%

90%以上

未使用过相关功能无法判断

Q11:您认为问卷星AI功能在离职调研应用中，最突出的优势有哪些

大幅缩短问卷设计时间

题目维度覆盖更全面，减少人为遗漏

数据分析速度快，能快速输出结论

支持自定义行业属性，贴合细分领域需求

降低调研工作的专业门槛

智能识别无效答卷，提升数据质量

其他

Q12:您认为当前问卷星AI功能在能源行业离职调研应用中存在哪些不足

对能源行业特殊岗位场景的理解不足，题目泛化

AI分析结论偏表面，难以挖掘深层离职动因

数据安全与员工隐私保障机制有待加强

自定义调整灵活度不足，难以适配企业个性化需求

生成的报告针对性不强，参考价值有限

功能操作复杂度较高，学习成本高

暂未发现明显不足

其他

Q13:请您评价问卷星AI功能输出的离职调研分析结果对企业人力资源决策的参考价值（1分毫无参考价值，5分参考价值很高）

分数

标签

Q14:对比传统人工设计问卷、人工统计分析的离职调研模式，您认为引入AI工具后整体调研效果

效果提升非常明显

有一定程度提升

效果基本持平

效果不如传统模式

未对比过无法判断

Q15:您所在企业未来是否会继续使用问卷星相关AI功能开展员工离职或其他人力资源调研

会，且计划扩大使用范围

会，但仅在部分调研场景使用

不确定，需要评估实际效果后决定

不会，计划更换其他调研工具

不会，将继续采用传统调研方式

Q16:您希望调研平台的AI功能未来在能源行业离职调研场景中补充哪些能力

针对能源行业不同岗位（如一线运维、技术研发、管理岗）定制专属调研模板

结合行业人才流动趋势做对标分析

预测员工离职风险，提前输出预警建议

自动生成可直接落地的人力资源优化方案

支持多端数据打通，与企业内部HR系统联动

强化数据加密与隐私保护能力

其他

Q17:您向同行业人力资源从业者推荐使用问卷星AI功能开展离职调研的可能性有多大？（0分表示完全不可能，10分表示非常愿意推荐）

选项1

Q18:您认为AI调研工具在能源行业人力资源管理场景中的整体应用前景如何

前景非常广阔，会成为主流工具

有较好的应用前景，但需要持续优化

应用场景有限，仅适合部分简单调研

前景不明朗，需要进一步观察

没有太大应用价值

Q19:对于问卷星AI功能在能源行业离职调研中的应用，您还有哪些其他的使用体验、问题或改进建议？

填空1

问卷星AI功能在能源离职调研中的应用与效果分析

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