您所在的建材企业所属细分领域是
水泥/混凝土等基础建材
瓷砖/卫浴等装饰建材
管材/型材等结构建材
防水/保温等功能建材
门窗/五金等配套建材
其他
您在企业中是否参与过员工离职调研相关工作
是，作为HR部门主导/参与调研设计与执行
是，作为部门管理者接收过离职调研结果
是，作为离职员工填写过离职调研问卷
否，未接触过相关工作
您所在企业开展员工离职调研的频率通常为
每有员工离职即开展
每月度汇总开展
每季度汇总开展
每年度汇总开展
不定期开展，无固定频率
从未开展过正式离职调研
您认为建材行业离职调研普遍存在哪些数据质量问题
员工随意填写、答案无效
恶意重复提交刷票/刷无效样本
代填代答、非本人真实反馈
选项趋同、所有题目选同一答案
前后回答逻辑矛盾
样本量不足、代表性不够
其他
您认为无效、虚假的调研样本对离职原因分析结果的影响程度有多大？（1分=几乎无影响，5分=严重影响结果准确性）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业过往开展离职调研时，是否遇到过问卷被恶意刷填的情况
若遇到过问卷刷填情况，通常会带来哪些负面影响
增加数据清洗的人力成本
误导离职原因判断，导致优化方向偏差
浪费调研投入的时间与资源
降低管理层对调研结果的信任度
泄露调研相关内部信息
未遇到过相关情况
其他
您之前是否了解过飞书问卷相关的调研工具功能
非常了解，经常使用
比较了解，偶尔使用
听说过，但未实际使用过
完全不了解
您认为在线调研工具的防刷功能中，哪些对提升建材离职调研数据质量最有价值
IP/设备限制，防止同一主体重复提交
答题时长校验，过滤秒答无效问卷
验证码/人机验证，拦截机器刷填
逻辑跳转校验，识别前后矛盾答案
答题行为分析，标记异常作答样本
实名认证/企业身份校验，确保填写人身份真实
其他
您对智能防刷机制能够有效降低离职调研无效样本占比的认可度如何？（1分=完全不认可，5分=非常认可）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果使用具备智能防刷能力的调研工具开展离职调研，您最优先关注的特性是
防刷准确率，尽可能少漏判、误判
员工填写体验，不因为验证流程增加填写负担
异常数据自动标记，减少人工筛选成本
数据加密存储，保障员工反馈隐私安全
结果自动分析，直接输出可落地的离职原因洞察
其他
您认为建材行业离职调研数据质量不高的核心原因有哪些
离职员工有顾虑，不愿填写真实想法
调研工具缺乏防作弊机制，无效样本多
问卷设计不合理，题目冗长或针对性不足
调研结果不落地，员工认为填写无意义
调研流程不规范，缺乏过程质量管控
其他
您所在企业目前使用的离职调研工具主要是
飞书问卷
其他第三方在线问卷平台
纸质问卷
线下访谈记录
未使用固定工具
其他
您对当前使用的调研工具在数据质量控制方面的满意度如何？（1分=非常不满意，5分=非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果有专门适配建材行业离职场景、搭载智能防刷能力的调研解决方案，您向同行HR推荐的可能性有多大？（0分=完全不可能，10分=非常愿意推荐）
您认为在离职调研中应用智能防刷机制时，需要注意哪些问题
避免验证流程过于复杂导致员工放弃填写
避免误将真实的尖锐反馈判定为无效样本
做好数据权限管控，防止员工反馈信息泄露
结合行业特性调整防刷规则，不搞一刀切
定期迭代防刷策略，应对新型刷填方式
其他
您认为理想状态下，离职调研的有效样本占比至少需要达到多少才能支撑可靠的决策
60%以上
70%以上
80%以上
90%以上
越高越好，没有固定阈值
您认为智能防刷功能在降低HR数据清洗工作量方面的价值有多大？（1分=几乎没有价值，5分=价值极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
除了防刷功能外，您还希望离职调研工具具备哪些能力来提升数据质量
匿名填写保护，消除员工反馈顾虑
离职原因标签体系，适配建材行业岗位特性
多维度交叉分析，自动定位核心离职诱因
离职风险预警，提前识别高离职倾向员工
改进措施跟踪，闭环调研到落地的全流程
其他
您所在企业近一年的一线员工（生产/销售/施工等岗位）离职率大致在什么区间
10%以下
10%-20%
20%-30%
30%-50%
50%以上
不清楚
结合您的实际工作经验，您对建材行业离职调研的数据质量控制还有哪些其他建议？