您所在企业的连锁门店规模属于以下哪个区间？
10家及以下
11-50家
51-200家
201-500家
500家以上
您在企业人才盘点工作中主要承担哪类角色？
总部HR/人才发展负责人
区域运营管理人员
门店店长/基层管理者
数字化工具运维人员
其他相关岗位
您所在企业开展连锁门店人才盘点的频率通常是？
每季度1次
每半年1次
每年1次
每2年及以上1次
无固定周期，按需开展
在过往的门店人才盘点工作中，您遇到过哪些配额管控相关的问题？
不同门店/岗位层级的填报配额分配不合理
配额实时统计不及时，出现超额填报
配额调整流程繁琐，无法适配临时盘点需求
跨区域配额数据不同步，存在重复统计
暂未遇到明显问题
您认为在人才盘点流程中，做好配额控制对提升盘点效率的重要程度如何？
非常重要，直接影响数据代表性
比较重要，能减少后续数据清洗工作量
一般，仅作为流程参考环节
不太重要，配额调整成本较低
完全不重要
您所在企业使用金数据开展人才盘点相关工作时，主要应用了哪些功能模块？
自定义表单搭建
配额规则设置
数据实时汇总看板
多渠道分发填报
答卷质量校验规则
暂未使用金数据开展相关工作
根据您的经验，人才盘点过程中出现无效答卷的比例通常在什么范围？
5%以内
5%-15%
15%-30%
30%以上
未做过相关统计
您遇到的无效答卷主要包含以下哪些类型？
所有题目均选择同一选项的规律性作答
填报信息与实际人员情况明显不符
未完成必填项就提交的残缺答卷
非配额范围内人员提交的无关答卷
作答时长过短、未认真阅读题目的敷衍答卷
请您对当前团队处理无效答卷的工作效率进行评分（1分代表效率极低，5分代表效率极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您所在企业目前主要通过什么方式识别人才盘点中的无效答卷？
人工逐一核对校验
依托表单工具设置的自动校验规则
人工+工具校验结合
暂未建立专门的识别机制
其他方式
如果依托金数据设置答卷校验规则，您认为哪些规则能有效减少无效答卷的产生？
设置单题最短作答时长限制
配置配额内人员白名单，非名单内人员无法提交
对明显矛盾的选项设置逻辑跳转/拦截提示
开启人脸/工号验证，确保填报人身份匹配
设置IP/设备限制，避免重复提交
对于识别出的无效答卷，您所在企业通常采取的处理方式是？
直接剔除，不纳入最终盘点统计
标记后联系对应填报人重新填写
部分有效信息保留，残缺内容补充核实
暂时留存，待整体数据汇总后再统一处理
无明确处理规则
您认为无效答卷的存在，对人才盘点最终结果准确性的影响程度如何？（1分代表几乎无影响，5分代表影响极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在设置人才盘点配额时，您会重点参考以下哪些维度？
各门店的人员规模占比
不同岗位层级的人才盘点需求
过往盘点中各区域的答卷有效率
门店的区域分布与运营成熟度
当期盘点的核心目标与样本要求
您是否有过使用金数据配额功能自动限制超额填报的经验？
经常使用，功能完全能满足需求
偶尔使用，部分场景需要手动调整
尝试过，但功能设置不够灵活
听说过该功能但未实际使用
完全不了解该功能
您认为当前在无效答卷处理环节存在的主要痛点有哪些？
识别标准不统一，容易误删有效答卷
人工校验耗时久，拉长整体盘点周期
剔除无效答卷后样本量不足，需要二次补填
无法追溯无效答卷的产生原因，难以从源头优化
处理流程不透明，容易引发门店对盘点结果的质疑
从0到10分，您向同行推荐使用金数据开展连锁门店人才盘点配额管理与答卷质量管控的可能性有多大？
您认为配额控制与答卷质量管控两个环节的关联程度如何？
高度关联，合理的配额设置能从源头降低无效答卷占比
有一定关联，但分属流程不同环节，相互影响有限
关联度较低，二者分别解决效率和质量问题
完全没有关联
在未来的人才盘点数字化工作中，您希望工具在哪些方面优化配额与答卷管理能力？
支持更灵活的多维度配额组合设置
提供更智能的无效答卷自动识别模型
实现配额剩余量与答卷质量的实时预警
支持无效答卷一键打回、补填的流程闭环
生成配额完成率、答卷有效率的自动分析报表
关于连锁门店人才盘点中的配额优化与答卷质量管理，您还有哪些实践经验或建议？欢迎分享。