Aqui estão algumas das melhores perguntas para uma pesquisa com usuários inativos sobre a percepção de valor, junto com dicas para elaborar uma pesquisa eficaz. Se você quiser criar rapidamente uma pesquisa como esta, pode gerar uma em segundos com as ferramentas baseadas em IA da Specific. Crie sua pesquisa agora.
Melhores perguntas abertas para pesquisas com usuários inativos sobre percepção de valor
Perguntas abertas dão aos usuários inativos espaço para compartilhar o que realmente está em sua mente — sem respostas direcionadas, apenas um contexto honesto. Elas são ideais para descobrir motivações, frustrações ou bloqueios invisíveis e funcionam especialmente bem no início de uma conversa ou ao explorar o “porquê” por trás das decisões dos usuários.
Aqui estão 10 perguntas abertas adaptadas para compreender melhor a percepção de valor entre usuários inativos:
O que te interessou originalmente em nosso produto ou serviço?
Pode descrever o que mudou que te levou a parar de usar nosso produto?
Qual era a característica ou aspecto mais valioso que você encontrou antes de se tornar inativo?
Houve algum momento ou mudança que o fez repensar o valor?
Há algo faltando que te faria querer voltar?
Como nosso produto se compara a alternativas que você considerou ou agora usa?
Pode compartilhar uma experiência em que nosso produto não atendeu suas expectativas?
Qual é uma melhoria que te faria reconsiderar nos usar?
Se você pudesse mudar algo em nosso serviço, o que seria?
O que você diria a um amigo se ele perguntasse se vale a pena nos experimentar?
Perguntas abertas como essas tornam sua pesquisa flexível e mais humana. Além disso, ajudam a evitar vieses e costumam revelar insights que você nem sabia que precisava perguntar em formato de múltipla escolha. Não surpreendentemente, **designs engajados e conversacionais aumentam as taxas de resposta a pesquisas em até 10% em comparação com formulários rígidos** — e tendem a capturar um contexto mais profundo de cada participante. [2]
Melhores perguntas de múltipla escolha de única seleção para pesquisas com usuários inativos sobre percepção de valor
Perguntas de múltipla escolha de única seleção funcionam melhor quando você deseja quantificar padrões ou reduzir o esforço para que os usuários respondam. Elas são úteis para validação, diagnósticos rápidos e para preparar questões de acompanhamento natural (especialmente quando as pessoas estão com pouco tempo). Para usuários inativos, essa combinação é poderosa: opções curtas fazem as respostas fluírem, e depois você aprofunda quando necessário.
Pergunta: Qual foi o principal motivo que te levou a parar de usar nosso produto?
Não vi valor suficiente
Encontrei uma alternativa melhor
Muito caro
Faltavam características principais
Outro
Pergunta: Quão bem você acha que nosso produto atendeu suas necessidades antes de você se tornar inativo?
Extremamente bem
Relativamente bem
Neutro
Mal
Muito mal
Pergunta: Você consideraria experimentar nosso produto novamente no futuro?
Sim, com certeza
Talvez
Não
Quando fazer um acompanhamento com "por quê?" Sempre que um usuário escolhe uma opção que sinaliza um possível bloqueio (como “Não vi valor suficiente” ou “Mal”), sempre faça um acompanhamento com “Por que você se sentiu assim?” ou “O que teria mudado sua mente?” Isso revela feedbacks acionáveis e baseados em histórias. Por exemplo, se alguém selecionar “Faltavam características principais”, um acompanhamento pode levá-lo a descrever quais características estavam faltando — transformando um sinal vago em um guia para melhorias.
Quando e por que adicionar a escolha "Outro"? Sempre ofereça “Outro” quando as opções óbvias podem não cobrir a história de todos. Respostas inesperadas costumam se transformar em insights únicos, especialmente quando emparelhadas com um pedido de esclarecimento. Às vezes, usuários inativos têm razões que você nunca antecipou, então deixe-os preencher as lacunas. Perguntas de acompanhamento aqui captam joias que opções padrão perderiam.
Você deve usar uma pergunta do tipo NPS para pesquisas de percepção de valor?
O Net Promoter Score (NPS) não é apenas para clientes ativos. Para usuários inativos, o NPS mede a lealdade latente: “Quão provável é que você nos recomende — mesmo que não esteja nos usando agora?” Ele rapidamente diagnostica se seu problema de percepção de valor é grave ou apenas um deslize momentâneo. Um NPS baixo sinaliza insatisfação fundamental; um neutro ou positivo pode revelar outras causas por trás da inatividade, como necessidades em mudança ou eventos externos.
Você pode gerar uma pesquisa NPS adaptada para usuários inativos com a Specific.
O poder das perguntas de acompanhamento
Perguntas de acompanhamento elevam as pesquisas de coleta de dados para conversas inteligentes e humanas. Em vez de aceitar respostas ambíguas, você usa sondagens contextuais para colher informações reais. É aí que entram as perguntas de acompanhamento automatizadas da Specific — a IA ouve cada resposta e responde instantaneamente como um entrevistador especialista, revelando motivações, bloqueios ou surpresas que você de outra forma perderia. Isso pode fazer ou quebrar uma pesquisa: as taxas de resposta são notoriamente baixas com pesquisas genéricas e únicas, às vezes caindo bem abaixo de 10% para formatos online. Em contraste, contatos de acompanhamento personalizados podem recuperar até 30% dos não respondentes iniciais e múltiplos lembretes podem aumentar as taxas de resposta em até 85% [3].
Usuário Inativo: “Não funcionou para mim.”
IA de acompanhamento: “Você pode compartilhar um exemplo específico de quando nosso produto não funcionou como você esperava?”
Quantos acompanhamentos perguntar? Em nossa experiência, 2–3 acompanhamentos contextuais são o ponto ideal. Muitos tornam-se cansativos, mas poucos e você corre o risco de perder o verdadeiro “porquê”. É melhor habilitar uma configuração de pular-para-próximo quando você já coletou o que precisa — a Specific oferece um controle granular sobre isso.
Isso torna a pesquisa conversacional: Em vez de um formulário frio, você obtém um diálogo de vai-e-vem que parece natural e envolvente. Isso é o que torna a experiência “conversacional” — e por que os usuários têm mais probabilidade de compartilhar honestamente.
Análise de pesquisa de IA, resumos instantâneos, insights automatizados: Não se preocupe com pilhas de texto não estruturado. A IA pode analisar as respostas, resumindo e agrupando feedbacks em segundos — mesmo quando você tem centenas de respostas abertas.
Perguntas de acompanhamento automatizadas são um novo padrão no design de pesquisas. Tente gerar uma pesquisa de amostra com este recurso; a experiência de uma conversa real é notavelmente diferente de um formulário estático.
Como solicitar ao ChatGPT (ou outra IA) melhores perguntas
Se preferir criar perguntas por conta própria com o ChatGPT ou outra IA, comece simples:
Primeiro prompt (básico):
Sugira 10 perguntas abertas para pesquisa com usuários inativos sobre percepção de valor.
Para obter resultados melhores e mais relevantes, sempre forneça contexto extra sobre seus objetivos, seu público e quaisquer especificidades que possam moldar as perguntas:
Estamos realizando uma pesquisa para entender por que os usuários pararam de usar nossa plataforma SaaS. Nosso objetivo principal é melhorar a percepção de valor e descobrir quaisquer características ou bloqueios ausentes. Por favor, sugira 10 perguntas abertas focadas na captura de histórias honestas e feedbacks acionáveis.
Depois de ter sua lista inicial, use isso:
Olhe para as perguntas e categorize-as. Saída de categorias com as perguntas sob elas.
Em seguida, escolha categorias para explorar mais a fundo e diga:
Gere 10 perguntas para as categorias “características faltantes” e “valor pelo dinheiro”.
Essa abordagem direcionada oferece uma mistura de amplitude e profundidade, como um pesquisador experiente.
O que é uma pesquisa conversacional?
Uma pesquisa conversacional é uma experiência dinâmica, semelhante a um chat — em vez de formulários estáticos, os respondentes interagem com um agente de IA que adapta perguntas em tempo real. Você obtém feedbacks mais ricos e naturais, e os usuários se sentem ouvidos, não interrogados. Essa abordagem está no coração da geração de pesquisas por IA e por que somos apaixonados por isso na Specific. Você projeta a estrutura, e a IA a traz à vida, sondando por detalhes e fazendo acompanhamentos contextualmente com base em cada resposta.
Criação Manual de Pesquisa | Pesquisa Gerada por IA (Conversacional) |
|---|---|
Copia e cola manual, lógica estática, formulários longos | Estrutura gerada por IA, acompanhamentos em tempo real, formato de chat natural |
Difícil de iterar, edições demoradas | Edite a pesquisa instantaneamente via chat (editor de pesquisa de IA) |
Baixo engajamento, altas taxas de abandono | Parece uma conversa, engajamento até +10% [2] |
Respostas são difíceis de analisar para perguntas abertas | Respostas resumidas e agrupadas automaticamente (análise de resposta de pesquisa de IA) |
Por que usar IA para pesquisas com usuários inativos? Porque pesquisas conversacionais baseadas em IA se adaptam a cada usuário, reduzindo atrito e viés. Elas geram maior engajamento, esclarecem respostas ambíguas e ajudam você a descobrir os insights que realmente importam sobre percepção de valor. E com a Specific, você cria e lança essas pesquisas em minutos — com UX de classe mundial tanto para criadores quanto para respondentes. Se você quer um guia prático, publicamos um passo a passo sobre como criar uma pesquisa de percepção de valor para usuários inativos.
Veja agora este exemplo de pesquisa de percepção de valor
Pronto para obter insights profundos de seus usuários inativos? As pesquisas conversacionais da Specific oferecem uma combinação única de velocidade, profundidade e análise acionável. Veja por si mesmo como é fácil criar uma pesquisa de percepção de valor de alta conversão — seu próximo avanço pode estar apenas a uma conversa de distância!
