您所在企业的直播电商业务规模处于以下哪个阶段？
初创期（团队规模 <20人，月GMV <100万）
成长期（团队规模20-100人，月GMV100万-1000万）
成熟期（团队规模100-500人，月GMV1000万-1亿）
头部期（团队规模> 500人，月GMV> 1亿）
您在直播电商人才盘点工作中主要担任的角色是？
HR/人才发展负责人
直播业务部门管理者
数据/风控部门专员
第三方评估机构顾问
其他相关岗位
您所在企业开展直播电商人才盘点的频率是？
每季度1次及以上
每半年1次
每年1次
仅在业务调整/人员变动时开展
尚未开展过系统性人才盘点
您所在企业开展直播电商人才盘点时，主要覆盖哪些岗位人群？
主播/直播达人
直播运营/场控
选品/供应链专员
投流/短视频运营
客服/售后人员
直播业务管理岗
您认为当前直播电商人才盘点过程中，作答作弊问题的严重程度如何？（1分=完全不严重，5分=非常严重）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您在人才盘点过程中遇到过以下哪些常见的作答作弊行为？
同一IP/设备重复提交问卷
作答时长过短的随意填答
刻意迎合评估标准的“完美作答”
他人代答/非本人填答
提前获取题库内容的定向作答
未遇到明显作弊行为
您所在企业是否针对人才盘点问卷设置了专门的防作弊机制？
有完善的全流程防作弊体系
有部分零散的防作弊措施
仅做基础的提交校验，无专门防作弊设计
完全没有考虑过防作弊相关设置
您目前使用过以下哪些问卷防作弊功能？
答题时长阈值限制
IP/设备重复提交拦截
逻辑陷阱题/验证题设置
作答轨迹异常识别
人脸/身份核验
问卷链接单次有效设置
以上均未使用过
您认为当前使用的防作弊措施对保障人才盘点结果有效性的作用如何？（1分=几乎无作用，5分=作用非常显著）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在您使用过的调研工具中，腾讯问卷的防作弊功能完善度您打几分？（1分=极不完善，5分=非常完善）
1分
2分
3分
4分
5分
未使用过腾讯问卷相关功能
您认为数据质量管理对直播电商人才盘点结果的重要程度如何？（1分=完全不重要，5分=至关重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业在人才盘点数据质量管理中，主要关注以下哪些维度？
数据真实性（是否为本人真实作答）
数据完整性（是否存在漏答、缺答）
数据一致性（作答内容是否前后逻辑自洽）
数据代表性（样本是否覆盖目标评估人群）
数据时效性（数据是否反映当前人才能力现状）
您所在企业在人才盘点问卷回收后，是否会进行专门的数据清洗工作？
有标准化的数据清洗流程，会剔除所有无效样本
会做简单的异常值剔除，无标准化流程
偶尔会手动筛选明显无效的问卷
回收后直接使用结果，不做数据清洗
您认为当前直播电商人才盘点数据质量管理存在的主要痛点是？
缺乏高效的无效数据自动识别工具
防作弊措施容易误伤真实有效作答
数据清洗标准不统一，主观性强
跨部门数据打通难，无法交叉验证作答真实性
相关人员数据质量意识薄弱
您认为以下哪些功能可以有效提升人才盘点问卷的数据质量？
自定义设置答题时长区间，过短/过长作答自动标记
支持多维度交叉校验（如IP、设备、作答行为）
内置逻辑校验，前后矛盾作答自动提醒
无效样本实时预警，回收过程中即可拦截
支持人才评估维度的标准化题库设计
数据清洗规则可自定义配置
您是否了解腾讯问卷针对人才盘点场景推出的防作弊与数据质量管控相关解决方案？
非常了解，且已经在使用
有一定了解，正在评估是否引入
听说过，但不了解具体功能
完全没听说过
如果有一套成熟的问卷防作弊与数据质量管理方案，您认为能为直播电商人才盘点工作提升多少效率？（1分=几乎无提升，5分=提升非常显著）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望问卷工具在直播电商人才盘点场景中，优先强化以下哪些能力？
更精准的作弊行为识别算法
更灵活的自定义数据清洗规则
人才盘点专属的标准化问卷模板
与企业内部HR系统的数据打通能力
可视化的数据质量分析报告
作答过程的实时行为监控
您所在企业未来1年内是否有升级人才盘点调研工具、强化防作弊与数据质量管理的计划？
有明确的计划和预算
有计划但暂未明确预算
暂时没有相关计划，视业务需求而定
完全没有相关计划
您向同行推荐使用具备完善防作弊与数据质量管理能力的问卷工具开展人才盘点的可能性有多大？（0-10分）
对于直播电商人才盘点中的防作弊机制设计与数据质量管理优化，您还有哪些其他的建议或需求？