您所在的企业规模属于以下哪一类？
100人以下
100-500人
500-1000人
1000人以上
您是否有使用金数据开展员工调研（含离职调研）的经验？
从未使用
偶尔使用
经常使用
深度依赖，是核心调研工具
您开展服装行业员工离职调研的频率通常是？
每季度1次及以上
每半年1次
每年1次
仅在离职率异常波动时开展
您在过往离职调研中，遇到过哪些类型的无效答卷？
所有题目选同一选项的规律作答
答题时长过短的敷衍作答
前后题答案逻辑矛盾的错答
非目标调研对象填写的代答
开放题填写无意义乱码内容
您认为无效答卷对离职调研结果准确性的影响程度如何？（1分=几乎无影响，5分=严重影响结论）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您过往处理离职调研无效答卷的主要方式是？
人工逐份审核筛选
借助工具设置规则自动过滤
人工+工具结合筛选
基本不做处理，直接使用全部数据
您在使用金数据开展调研时，会使用哪些功能提前规避无效答卷？
设置答题最短时长限制
开启IP/设备重复提交限制
设置逻辑跳转避免非目标人群作答
添加必答题校验
设置验证码防机器刷卷
您在离职调研中是否会针对不同岗位、工龄的离职员工设置样本配额？
从未设置，随机收集即可
偶尔设置，无严格管控
会设置配额，但缺乏有效管控手段
严格设置配额，收满即停止对应渠道收集
您认为配额控制对提升离职调研样本代表性的作用有多大？（1分=完全没用，5分=作用极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为金数据在配额控制方面可以满足您的哪些需求？
按部门/岗位维度设置收集上限
实时查看各维度配额完成进度
配额收满后自动关闭对应填写入口
支持配额不足时自动提醒补充投放
暂不了解相关功能
您过往离职调研中，无效答卷的占比通常在什么范围？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
您认为造成离职调研出现大量无效答卷的主要原因有哪些？
离职员工配合度低，敷衍作答
调研投放渠道不精准，非目标人群填写
问卷题目设置不合理，引发抵触情绪
未设置前置校验规则，随意可提交
存在恶意刷卷的情况
您对金数据现有答卷质量管控功能的满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您是否会在金数据中设置自定义校验规则来识别矛盾答案？
从未设置，不知道有该功能
尝试设置过，但规则设置复杂未落地
已设置部分核心题目的逻辑校验
全卷设置了完善的逻辑校验规则
在服装行业离职调研中，您认为哪些维度的配额控制最为重要？
岗位维度（一线销售/仓储/设计/职能等）
工龄维度（1年以内/1-3年/3年以上）
离职类型维度（主动离职/被动离职）
门店/区域维度
年龄维度
您筛选无效答卷时，单份问卷的最低有效答题时长阈值通常设置为？
30秒以内
30秒-1分钟
1-3分钟
根据问卷题量动态调整
您认为金数据在无效答卷处理方面还有哪些可优化的空间？
增加AI智能识别异常作答模式
提供更丰富的自动筛选规则模板
支持批量标记和剔除异常答卷
生成答卷质量分析报告
优化配额预警的实时性
如果有成熟的金数据离职调研模板（含配额控制+无效答卷拦截规则），您的使用意愿有多高？（1分=完全不想用，5分=非常愿意使用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业的离职调研数据主要用于哪些方向？
优化门店人员管理策略
调整薪酬福利体系
改善员工培训与晋升机制
排查团队管理问题
其他
您在使用金数据开展离职调研、管控答卷质量过程中，遇到过哪些具体问题？欢迎分享您的经验或建议。