Aquí tienes algunas de las mejores preguntas para una encuesta a los beta testers sobre errores y problemas, además de consejos prácticos para crearlas. Hemos visto cómo usar una herramienta como Specific te ayuda a construir una encuesta en segundos, por lo que tu enfoque permanece en lo que importa: obtener comentarios procesables de usuarios reales.
Mejores preguntas abiertas para una encuesta sobre errores y problemas para beta testers
Las preguntas abiertas son esenciales cuando necesitas comentarios honestos y detallados sobre lo que no está funcionando, directamente desde las experiencias reales de tus beta testers. Estas preguntas invitan a ideas ricas y específicas que nunca obtendrías con formatos de sí/no o cuadros de verificación. Después de todo, el contexto y los matices son importantes cuando deseas buscar errores complicados o problemas de experiencia del usuario.
La principal ventaja: las preguntas abiertas permiten a los testers compartir puntos dolorosos inesperados, patrones y contexto, eso es tu mina de oro para priorizar correcciones y mejoras. Funcionan mejor al inicio de una encuesta, o después de chequeos cuantitativos, dándole a los testers mucho espacio para expandirse.
Aquí están nuestras 10 principales preguntas abiertas para una encuesta sobre errores y problemas:
¿Qué errores o problemas encontraste al usar la aplicación?
¿Puedes describir los pasos que llevaron a cualquier problema que encontraste?
¿Cómo afectó el error tu experiencia o flujo de trabajo?
¿Hubo mensajes de error, y si es así, qué decían?
¿Encontraste algún problema que te hizo dejar de usar una función por completo?
¿Hubo problemas que parecían ocurrir solo algunas veces? Por favor describe cuándo o con qué frecuencia los notaste.
¿Qué tan fácil o difícil fue recuperarte de un error o problema?
¿Intentaste encontrar soluciones alternas para algún error? ¿Qué hiciste?
¿Qué esperabas que sucediera en lugar de lo que realmente ocurrió?
¿Hay algún problema técnico o de usabilidad adicional que no hayas mencionado aún?
Las respuestas abiertas son un caos, pero valiosas para el descubrimiento. Las plataformas que utilizan IA para analizar respuestas de encuestas pueden destilar rápidamente conocimientos e ideas clave, mejorando la calidad de los datos hasta un 40% con la detección y corrección automática de inconsistencias. [2]
Mejores preguntas de opción múltiple de selección única para encuestas de beta testers sobre errores y problemas
Las preguntas de opción múltiple de selección única funcionan mejor cuando deseas cuantificar experiencias o medir rápidamente la prevalencia de tipos específicos de errores. También son perfectos rompehielos para guiar preguntas de seguimiento más profundas, especialmente cuando los testers podrían no recordar todos los detalles desde el principio. A veces, es simplemente más fácil para los usuarios elegir entre un puñado de opciones claras, y mantienes una estructura que es más fácil de agregar y reportar.
Pregunta: ¿Con qué frecuencia experimentaste errores o problemas durante tus sesiones?
Nunca
Raramente
A veces
Frecuentemente
Cada sesión
Pregunta: ¿En qué área de la aplicación notaste más problemas?
Inicio de sesión/registro
Navegación/menú
Características principales
Rendimiento/velocidad
Otro
Pregunta: ¿Informaste los errores o problemas que encontraste?
Sí
No
Lo intenté, pero no pude
¿Cuándo hacer un seguimiento con “¿por qué?” Las respuestas de selección única facilitan la detección de tendencias (“problemas de rendimiento” es una respuesta popular), pero obtienes las ideas más jugosas cuando haces un seguimiento y preguntas por qué. Por ejemplo: “Seleccionaste ‘Navegación/menú’, ¿puedes contarme más sobre el problema?” Es entonces cuando los beta testers se profundizan, y tu nivel de conocimiento aumenta.
¿Cuándo y por qué agregar la opción “Otro”? Incluye “Otro” cuando tus opciones predefinidas puedan no cubrir todas las posibilidades. Señala que estás escuchando y abre la puerta a comentarios que no habías considerado, luego el seguimiento, “¿Qué más experimentaste?” ayuda a revelar esos patrones inesperados que elevan tu producto.
Pregunta NPS para encuestas sobre errores y problemas
NPS (Puntuación Net Promoter) es un clásico que funciona, incluso en una encuesta beta sobre errores y problemas. Es simple: “En una escala del 0 al 10, ¿qué tan probable es que recomiendes este producto a un amigo o colega?” Lo que hace poderoso al NPS aquí: te proporciona un barómetro rápido sobre la experiencia general, incluso si hay errores. Si los promotores superan a los detractores, tu base de usuarios ve potencial a pesar de los problemas conocidos. Más importante aún, el NPS sirve como punto de partida para seguimientos cualitativos (“¿Qué cosa mejoraría tu puntuación?”). Puedes agregar instantáneamente una pregunta NPS con un solo clic.
El poder de las preguntas de seguimiento
Las preguntas de seguimiento son las que convierten las buenas encuestas en grandes conversaciones. Con preguntas de seguimiento automáticas con IA, nunca pierdes el contexto ni dejas un informe de errores a medias. La IA en Specific profundiza en tiempo real, igual que un investigador de productos experto, para aclarar respuestas confusas o investigar problemas “de caso extremo”, por lo que no tienes que lidiar con cadenas interminables de correos electrónicos. Además, con la IA, también evitas el problema de respuestas vagas:
Beta tester: “El inicio de sesión a veces no funciona.”
Seguimiento de IA: “¿Puedes decirme exactamente qué sucede cuando el inicio de sesión falla? ¿Hay un mensaje de error, o no sucede nada?”
¿Cuántos seguimientos preguntar? Generalmente, 2–3 es el punto óptimo, suficientes para obtener el detalle que necesitas pero no tantos como para que se convierta en un interrogatorio. Con Specific, puedes configurar qué tan profundo deseas llegar, y la encuesta salta al siguiente tema cuando hayas obtenido la información que necesitas.
Esto lo convierte en una encuesta conversacional, no solo en un formulario estático. Se siente más natural, y los testers son mucho más propensos a compartir detalles específicos que transforman tu comprensión.
Análisis de IA de comentarios abiertos: No te preocupes por quedar enterrado en páginas de texto no estructurado, las características de análisis de respuestas de encuestas con IA extraen rápidamente los insights accionables, resumiendo temas clave y permitiéndote profundizar según sea necesario.
Estos seguimientos automáticos son nuevos para muchos, intenta generar una encuesta y ve los ricos insights en acción.
Cómo pedirle a ChatGPT u otros GPTs que generen grandes preguntas
Si deseas usar ChatGPT u otro modelo de lenguaje grande para generar preguntas dirigidas para una encuesta sobre errores y problemas, comienza con este simple prompt:
Sugiere 10 preguntas abiertas para una encuesta de Beta Testers sobre Errores y Problemas.
Pero obtendrás mejores resultados si agregas más contexto sobre tu producto, tu audiencia y tus objetivos. Por ejemplo:
Soy un gerente de productos para una herramienta de colaboración SaaS actualmente en beta cerrada. Nuestros testers son principalmente usuarios con conocimientos tecnológicos que dependen de integraciones. Por favor sugiere 10 preguntas abiertas para descubrir errores, problemas de flujo de trabajo y puntos débiles de usabilidad relacionados con integraciones y nuevas características.
Una vez que tengas una lista, organízalas usando otro prompt:
Mira las preguntas y clasifícalas. Da las categorías con las preguntas bajo ellas.
Elige las categorías que más importen para tu beta y luego pregunta:
Genera 10 preguntas para las categorías “Problemas de integración” y “Usabilidad de características”.
Esta técnica hace que sea mucho más fácil cubrir vacíos y asegurarse de no perder dominios vitales de retroalimentación de usuarios.
¿Qué es una encuesta conversacional?
Una encuesta conversacional transforma la recolección de retroalimentación de formularios de verificación en una experiencia natural, impulsada por el chat. En lugar de preguntar todo de una sola vez, la encuesta se adapta dinámicamente, igual que un diálogo real. Se siente más humana, y los usuarios son mucho menos propensos a abandonar el proceso (las encuestas conversacionales pueden ver tasas de finalización de 70–80%, en comparación con 45–50% para formatos tradicionales [1]).
Aquí hay un vistazo rápido a la diferencia:
Creación manual de encuestas | Encuesta de chat generada por IA |
|---|---|
Escritura manual de preguntas, configuración propensa a errores | { |