Aqui estão algumas das melhores perguntas para uma pesquisa de testadores beta sobre a capacidade de descoberta de recursos, além de nossas dicas essenciais para criá-las. Você pode usar o Specific para gerar tal pesquisa em segundos—basta descrever seus objetivos e o que você quer aprender.
Melhores perguntas abertas para pesquisa de testadores beta sobre a capacidade de descoberta de recursos
Perguntas abertas nos ajudam a capturar contexto, motivações e surpresas que perguntas estruturadas podem não abordar. Elas são ideais quando queremos percepções aprofundadas—especialmente no início dos testes, quando não sabemos quais problemas podem surgir.
Ao usar o produto, quais novos recursos você notou primeiro? Por que você acha que eles chamaram sua atenção?
Teve algum recurso que você teve dificuldade em encontrar ou não percebeu que estava disponível até mais tarde? Por favor, descreva sua experiência.
Pode nos explicar como você geralmente procura por novos ou atualizados recursos?
O que te ajudou a descobrir novos recursos no produto?
O que tornou desafiador encontrar certos recursos?
Houve momentos em que você presumiu que um recurso não existia, apenas para descobri-lo mais tarde? Como isso aconteceu?
Como o layout ou navegação do produto ajudaram ou dificultaram a descoberta de recursos?
O que, se algo, te confundiu sobre a colocação ou nomeação de recursos?
Descreva quaisquer momentos “eureka!” que você teve ao encontrar ou usar um recurso pela primeira vez.
Se você pudesse sugerir uma mudança para melhorar a capacidade de descoberta de recursos, qual seria e por quê?
Por que usar perguntas abertas? Pesquisas mostram que incorporar feedback do usuário no design do produto leva a um aumento de 27% na satisfação do cliente e melhora nas taxas de conversão [1]. Testadores beta frequentemente identificam problemas de descoberta tanto grandes quanto de nicho—especialmente quando têm espaço para explicar sua experiência, em suas próprias palavras.
Melhores perguntas de múltipla escolha para um único item para pesquisa de testadores beta sobre descoberta de recursos
Perguntas de múltipla escolha para um único item são perfeitas quando queremos quantificar feedback, identificar tendências, ou facilitar para que testadores beta compartilhem. Às vezes, é muito mais fácil para alguém clicar em uma opção antes de se abrir em respostas subsequentes. Aqui está como estruturamos essas perguntas para feedback de descoberta de recursos:
Pergunta: Quão fácil foi encontrar novos recursos no produto?
Muito fácil
Um pouco fácil
Um pouco difícil
Muito difícil
Pergunta: Qual das alternativas descreve melhor como você descobriu novos recursos pela primeira vez?
Tour do produto ou onboarding
Anúncio no produto ou tooltip
Explorando menus e configurações
Outros usuários me mostraram
Outro
Pergunta: Você usou algum recurso (documentação, fóruns, suporte por chat) para encontrar recursos?
Sim
Não
Tentei, mas não encontrei o que precisava
Quando seguir com "por quê?" Sempre investigamos mais a fundo após escolhas estruturadas, especialmente se alguém disser que a descoberta de recursos foi "difícil" ou "um pouco difícil". Ao perguntar, “Por que você achou difícil?” descobrimos problemas de raiz—ícones pouco claros, menus ocultos ou confusão nos nomes. A nuance frequentemente molda decisões de produto que impulsionam melhorias reais.
Quando e por que adicionar a opção "Outro"? Incluir "Outro" permite que os testadores surfacem descobertas que não previmos. Sempre adicionamos um rápido seguimento: “Você pode falar um pouco mais sobre como encontrou o recurso?” Essas respostas alternativas frequentemente trazem as mudanças mais inovadoras.
Dica: Você pode facilmente personalizar e construir suas próprias perguntas de múltipla escolha de pesquisa com o gerador de pesquisa por IA do Specific.
Você deve usar uma pergunta NPS para pesquisas de testadores beta sobre a capacidade de descoberta de recursos?
O Net Promoter Score (NPS) é uma pergunta padrão de referência: “Quão provável é que você recomende [produto] a um amigo ou colega?” Para testadores beta, adaptamos: “Com base no quão facilmente você encontrou e usou os novos recursos, quão provável é que recomende este produto?” Isso nos dá um parâmetro para a experiência geral de descoberta—não apenas utilidade, mas a jornada do usuário como um todo.
O NPS funciona tão bem porque é comparativo—vemos se a descoberta de recursos impacta a defesa da marca do usuário. De fato, 70% das empresas que rastreiam métricas de experiência do usuário veem crescimento de receita mais rápido[1], e o NPS é uma métrica central. Para adicionar rapidamente essa pergunta, verifique o construtor automático de pesquisa NPS para testadores beta, que lida com toda a lógica e seguimentos inteligentes para você.
O poder das perguntas de acompanhamento
Obtemos as melhores percepções quando não paramos na primeira resposta de alguém. Perguntas automáticas de acompanhamento, como aquelas impulsionadas pelo Specific, nos permitem aprofundar em tempo real—sem perseguições manuais ou conjecturas. Aqui é onde uma pesquisa conversacional realmente brilha: a IA faz perguntas de esclarecimento exatamente como um especialista faria, reunindo feedback rico e acionável que perderíamos em formulários estáticos.
Testador beta: “Eu não encontrei o recurso de exportação inicialmente.”
Acompanhamento da IA: “O que tornou difícil de encontrar? Foi a localização, redacção ou algo mais?”
Essa próxima pergunta é geralmente o momento “eureka!”. Sem ela, ficamos especulando.
Quantos acompanhamentos perguntar? Normalmente, de 2 a 3 acompanhamentos direcionados resolvem o contexto—o suficiente para esclarecer, mas sem cansar os testadores. Sempre usamos lógica de pulo: após encontrar a principal percepção, prosseguimos. O Specific permite que você controle facilmente as configurações de acompanhamento para conversas focadas e sem cansaço.
Isso torna-a uma pesquisa conversacional: Cada acompanhamento transforma a pesquisa em um bate-papo dinâmico e envolvente, não um questionário sem graça—coletando nuances que levam a descobertas.
Análise de resposta da pesquisa por IA: Com IA, você pode analisar rapidamente todas as respostas, mesmo com muitos detalhes em aberto. Veja como é fácil resumir padrões e encontrar temas com a análise por IA integrada do Specific.
Essas perguntas de acompanhamento inteligentes são um ponto de virada—experimente e veja a diferença conversacional por você mesmo ao construir uma pesquisa impulsionada por IA.
Como redigir prompts para ChatGPT ou IA baseada em GPT para perguntas de pesquisa
Escrever um prompt para IA é simples, mas adicionar um pouco de contexto sempre vale a pena. Comece com algo como:
Sugira 10 perguntas abertas para pesquisa de testadores beta sobre a capacidade de descoberta de recursos.
Quer que a IA personalize mais? Dê contexto adicional—descreva sua empresa, tipo de produto, objetivos e o que você deseja aprender:
“Estamos testando uma plataforma de análise SaaS com novos recursos de relatório. Nosso grupo beta é principalmente de usuários não técnicos de pequenas empresas. Sugira 10 perguntas abertas para avaliar como eles descobrem e entendem novos recursos durante a primeira semana. Foque em descobrir confusões, valor não aproveitado e ideias para melhoria.”
Então, experimente este prompt a seguir para estrutura:
Olhe as perguntas e categorize-as. Saída das categorias com as perguntas abaixo delas.
Finalmente, concentre-se no que mais importa para você:
Gere 10 perguntas para as categorias “Nomeação e Colocação de Recursos” e “Experiência de Onboarding do Usuário”.
Esse vai e vem torna sua pesquisa mais aguçada—se quiser editá-la ou melhorá-la ainda mais, o editor de pesquisa por IA incorporado no Specific permite que você faça tudo isso apenas conversando, sem necessidade de construção manual de formulários.
O que é uma pesquisa conversacional?
Uma pesquisa conversacional não é apenas um formulário digital—é um bate-papo interativo onde a pesquisa se adapta à resposta de cada testador. Em vez de listas estáticas, você tem uma investigação dinâmica e consciente do contexto, como um entrevistador humano perspicaz.
Tome a criação de pesquisas como exemplo. Formulários tradicionais nos forçam a prever todos os cenários antecipadamente—algo pouco realista para algo tão sutil quanto a capacidade de descoberta de recursos. Por outro lado, usando um construtor de pesquisa por IA como o Specific, tudo o que você faz é descrever seu cenário ou colar uma lista de perguntas, e a plataforma configura uma pesquisa que sabe como perguntar, esclarecer e investigar mais profundamente com base em cada resposta.
Criação Manual de Pesquisas | Pesquisa Conversacional Gerada por IA |
|---|---|
Liste cada pergunta/opção manualmente | Descreva objetivos e deixe a IA gerar & investigar |
Sem acompanhamento a menos que pré-programado | Acompanhamento dinâmico para respostas ambíguas |
Difícil de atualizar, testar ou localizar | Edite, localize ou codifique lógica instantaneamente no chat |
Entediante e com pouco engajamento | Experiência de chat interativa e envolvente |
Por que usar IA para pesquisas de testadores beta? As pesquisas conversacionais do Specific geram insights mais ricos, melhor engajamento e compreensão mais precisa de como os usuários descobrem e interagem com recursos. Em vez de respostas estáticas, você obtém a profundidade de uma entrevista especializada em escala de pesquisa. Para instruções passo a passo, confira nosso guia sobre como criar uma pesquisa sobre descoberta de recursos para testadores beta.
Vimos em primeira mão que a combinação do Specific de acompanhamento em tempo real, análise automática por IA e experiência de usuário sem falhas oferece ao criador da pesquisa e aos testadores o que eles realmente querem—insights rápidos e relevantes, sem e-mails intermináveis ou feedback desperdiçado. Se você deseja que seu próximo exemplo de pesquisa por IA seja fácil para seus testadores e acionável para sua equipe, torná-la conversacional é a chave.
Veja agora este exemplo de pesquisa sobre descoberta de recursos
Experimente como uma pesquisa conversacional por IA construída para a descoberta de recursos pode rapidamente encontrar insights que transformam seu produto—sem esforço, com acompanhamentos inteligentes e análise rica em cada etapa.
