您所在的直播电商企业规模
50人以下
50-200人
201-500人
500人以上
您在企业中负责的工作板块
人力资源/员工关系
运营管理
数据/调研分析
业务部门主管
其他
您在开展员工满意度调研时，是否使用过腾讯问卷作为工具
您认为在直播电商行业开展员工满意度调研，设置样本配额的主要目的有哪些
保证不同部门/岗位样本代表性
控制调研成本与周期
避免特定群体样本过度集中
提升数据结果的可参考性
其他
您所在企业开展员工满意度调研时，是否会设置明确的样本配额（如按部门、职级、工龄等维度分配样本量）
您通常会从哪些维度设置员工满意度调研的样本配额
部门/业务线
岗位类型（如主播、运营、客服、供应链等）
职级层级
入职年限
用工形式（正式/兼职/外包）
其他
您在使用腾讯问卷设置配额控制时，对其功能易用性的评价是
非常易用，操作简单
比较易用，少量引导即可完成
一般，需要摸索一段时间
比较难用，操作复杂
从未使用过该功能
您认为当前使用的问卷工具（含腾讯问卷）的配额控制功能，能否满足直播电商企业员工满意度调研的实际需求
您在配额控制过程中遇到过哪些常见问题
配额达标后无法自动停止回收
跨维度配额冲突难以协调
配额实时统计数据不准确
无法针对特定配额群体设置差异化题目
其他
您在员工满意度调研中，遇到的无效答卷占比通常在什么范围
5%以下
5%-15%
16%-30%
30%以上
您认为造成员工满意度调研出现无效答卷的主要原因有哪些
员工随意填写，答题时间过短
同一人重复提交答卷
未按配额要求的目标人群填写
所有题目选择同一选项（如全选最高分）
答题逻辑前后矛盾
其他
您通常会采用哪些方式识别无效答卷
设置答题最短时长限制
校验IP/设备信息，识别重复提交
设置逻辑校验题（如陷阱题）
检查答案规律性（如连续相同选项）
人工复核可疑答卷
通过问卷工具自带的无效样本识别功能
其他
您是否使用过腾讯问卷的无效答卷筛选/处理功能
经常使用
偶尔使用
知道该功能但未使用过
不知道有该功能
您认为腾讯问卷在无效答卷自动识别方面的效果如何
识别准确率很高，能筛选出绝大多数无效答卷
识别准确率较高，可筛选出大部分无效答卷
识别效果一般，仍需大量人工复核
识别效果较差，误判/漏判较多
未使用过，不了解
请您对当前员工满意度调研中配额控制环节的整体有效性进行评分（1分=非常无效，5分=非常有效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请您对当前无效答卷处理流程的整体效率进行评分（1分=效率极低，5分=效率极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为配额控制的严格程度与无效答卷率之间存在怎样的关系
配额越严格，无效答卷率越高
配额越严格，无效答卷率越低
两者没有明显关联
不确定
在直播电商行业员工满意度调研中，您认为配额控制最需要优化的方向是
支持更灵活的多维度交叉配额设置
配额达标实时提醒与自动锁额
配额进度可视化展示
支持配额不足时的定向补样提醒
其他
您认为无效答卷处理环节最需要优化的方向是
提升AI自动识别的准确率
支持自定义无效答卷判定规则
无效答卷标记与剔除操作更便捷
保留有效数据的同时精准剔除无效部分
其他
您是否会在员工满意度调研正式投放前，进行小范围预测试来检验配额设置合理性与问卷有效性
您认为针对直播电商行业（如主播、场控等弹性用工较多的特点），是否需要定制化的配额与质量管控方案
您向同行推荐使用腾讯问卷开展员工满意度调研的可能性有多大？（0分=完全不可能，10分=非常可能）
在直播电商员工满意度调研的配额控制或无效答卷处理方面，您还有哪些具体的经验、痛点或改进建议？