您认为，在2026年，大数据分析对于企业福利与补贴政策的制定有多大程度的帮助？
几乎没有帮助
帮助较小
有一定帮助
帮助很大
至关重要
贵公司目前利用大数据分析来优化福利与补贴决策时，主要关注哪些数据维度？（可多选）
员工人口统计学数据（如年龄、司龄、岗位）
员工满意度与敬业度调研数据
福利项目的使用率与成本数据
市场同行业福利对标数据
员工健康与安全相关数据
其他（请简要说明）
请列举三个您认为大数据分析可以最有效提升的福利决策环节。
在评估福利补贴效果时，您认为以下哪个大数据分析指标最为关键？
福利总成本
员工人均福利成本
福利使用率/覆盖率
员工满意度提升百分点
离职率变化
您认为，基于大数据的福利决策，其科学性主要体现在哪个方面？
决策速度更快
决策过程更透明
决策依据从“经验直觉”转向“数据事实”
决策成本更低
在利用大数据支持决策时，可能面临哪些挑战？（可多选）
数据质量不高或数据孤岛
缺乏专业的数据分析人才
数据分析结果与业务理解脱节
数据安全与隐私保护顾虑
管理层对数据驱动决策的接受度低
分析工具或技术平台落后
为提升福利数据分析的决策价值，您认为最重要的一个基础设施或能力建设是什么？
预测性分析（如预测员工离职风险、福利需求变化）在您公司的福利决策中应用程度如何？
尚未应用
仅在小范围试点
已在部分核心福利项目应用
广泛应用于多数福利决策
是福利战略制定的核心依据
您认为，一个科学的福利决策流程应包含以下哪些关键步骤？（可多选）
基于战略和预算设定初步目标
收集并分析内外部相关数据
设计多套备选福利方案
利用数据模型模拟方案效果（如成本、覆盖率、满意度预测）
小范围试点并收集反馈
全面实施与持续监控评估
请简述您对“福利数据分析的投资回报率（ROI）”的理解。
在福利沟通环节，大数据分析可以帮助实现什么？
降低沟通成本
实现个性化、精准化的信息推送
延长沟通时间
统一沟通话术
您认为，到2026年，人工智能（AI）与大数据结合，将对福利管理产生的最颠覆性影响是什么？
完全取代HR进行福利决策
实现全自动、实时动态调整的个人化福利套餐
大幅削减福利预算
使福利设计变得极其复杂
为确保基于数据的福利决策符合伦理且公平，应重点考虑哪些原则？（可多选）
透明度原则：向员工解释数据如何被用于决策
公平无偏见原则：警惕算法放大历史偏见或造成歧视
员工自主原则：给予员工对个人数据使用的选择权
最小化原则：只收集与福利决策必要相关的数据
问责制原则：明确决策责任主体
展望2026年，您认为企业福利与补贴领域最值得关注的一个大数据分析趋势是什么？
本次调研结束后，您是否愿意根据提供的分析报告，审视并优化公司的福利决策流程？
非常不愿意
不太愿意
一般
比较愿意
非常愿意，并计划付诸行动
对于提升贵公司福利与补贴大数据分析的效果，您还有哪些具体的建议或需求？