Este artigo irá orientá-lo passo a passo sobre como criar uma pesquisa para Assinantes Cancelados sobre Motivos de Cancelamento. Se você deseja criar este tipo de pesquisa rapidamente, a Specific permite que você gere uma em segundos — é mais rápido do que qualquer outra coisa por aí.
Passos para criar uma pesquisa para Assinantes Cancelados sobre Motivos de Cancelamento
Se você quer economizar tempo, basta clicar neste link para gerar uma pesquisa com Specific.
Informe o tipo de pesquisa que você deseja.
Pronto.
É basicamente isso. Você não precisa ler mais — a IA cuida de todo o processo. Com a Specific, sua pesquisa é montada por um bot em nível especialista que sabe exatamente o que os Assinantes Cancelados consideram importante quando se trata de Motivos de Cancelamento. Além disso, é inteligente o suficiente para fazer perguntas de acompanhamento para que você obtenha insights acionáveis e utilizáveis — não apenas uma lista de motivos, mas um contexto real.
Por que realizar uma pesquisa com Assinantes Cancelados sobre Motivos de Cancelamento?
Vamos pular a teoria e olhar para o custo real de ignorar assinantes cancelados: no setor de hospitalidade, viagens e restaurantes, a taxa média de retenção é de apenas 55%.[1] Isso significa que quase metade dos seus usuários não volta. Se você não está realizando pesquisas de feedback, está perdendo uma grande oportunidade de entender o que motiva os cancelamentos e de consertar isso antes que prejudique seu negócio.
Entender por que as pessoas saem ajuda a corrigir falhas no produto que você não sabia que existiam.
Feedback acionável impede que o churn silencioso se torne uma tendência imparável.
Pesquisas mostram que pesquisas de feedback do cliente podem melhorar a satisfação, a lealdade e identificar o que mais importa quando as pessoas cancelam.[2] Ao realizar essas pesquisas, você desbloqueia um tesouro de razões, motivações e sugestões direto da fonte. Perca essas conversas e você estará basicamente às cegas — adivinhando melhoras que podem ou não surtir efeito.
A importância da pesquisa de reconhecimento para Assinantes Cancelados não é acadêmica — trata-se de interromper o churn e construir um ciclo de retenção. Os grandes ganhos são:
Identificar os "pontos de ruptura" mais comuns na jornada do cliente
Identificar ameaças de concorrentes principais e "furtivos"
Dar à sua equipe tarefas específicas e acionáveis com base em feedback real
O que faz uma boa pesquisa sobre motivos de cancelamento?
A qualidade da pesquisa é tudo — especialmente em tópicos sensíveis como por que alguém decidiu sair. Uma pesquisa de alto impacto para assinantes cancelados sobre motivos de cancelamento atende a estes critérios:
Perguntas claras e imparciais: Não guie ou culpe o respondente. Permita que eles compartilhem sua história real.
Tom conversacional: Ajuda a construir confiança, reduz o atrito e encoraja respostas honestas.
Fluxo lógico: Comece de forma ampla, depois faça perguntas de acompanhamento mais específicas para investigar o "porquê".
Aqui está o que evitar — e o que procurar:
Maus Práticas | Boas Práticas |
|---|---|
Perguntas de sentido duplo | Um tópico claro por pergunta |
A melhor medida de uma pesquisa sólida? Alta quantidade e alta qualidade de respostas. Isso significa obter muitas respostas, e essas respostas realmente fazem sentido e podem ser utilizadas.
Tipos de perguntas e exemplos concretos para pesquisas com Assinantes Cancelados sobre motivos de cancelamento
Você não precisa reinventar a roda — escolha entre tipos de perguntas comprovadas:
Perguntas abertas são perfeitas para capturar histórias detalhadas ou novos motivos que você não havia considerado. Use-as quando quiser as próprias palavras do assinante. Por exemplo:
Qual foi o motivo principal para você cancelar sua assinatura?
Há algo que poderíamos ter feito de diferente para mantê-lo como assinante?
Perguntas de múltipla escolha de seleção única são ótimas para quantificar os principais motivos e facilitar a análise. Use-as no início para categorizar respostas antes de aprofundar.
Por que você decidiu cancelar sua assinatura?
Muito caro
Falta de recursos necessários
Encontrou uma alternativa melhor
Outro (por favor especifique)
Pergunta de NPS (Net Promoter Score) funciona bem para medir lealdade mesmo daqueles que saíram, e combina perfeitamente com o contexto. Para um modelo pronto para uso, você pode gerar uma pesquisa de NPS para assinantes cancelados com um clique.
Qual a probabilidade de você recomendar nosso produto a outras pessoas, mesmo tendo decidido deixar?
(0 – Nem um pouco provável, 10 – Extremamente provável)
Perguntas de acompanhamento para descobrir "o porquê": Sempre faça perguntas de acompanhamento quando receber uma resposta inicial ambígua ou breve. É assim que você transforma uma resposta superficial em um insight acionável. Por exemplo:
Você poderia me contar mais sobre o que o fez sentir dessa forma?
O que exatamente estava faltando em sua experiência conosco?
Se quiser mais exemplos e dicas avançadas, confira este guia: melhores perguntas para pesquisas com assinantes cancelados sobre motivos de cancelamento.
O que é uma pesquisa conversacional?
Uma pesquisa conversacional parece um bate-papo — não o preenchimento de um formulário. Em vez de fazer os entrevistados rolarem por uma lista estática de perguntas, a IA (como a da Specific) faz cada pergunta como parte de um chat um a um, ouve a resposta e adapta seus próximos movimentos naturalmente. O resultado? Mais engajamento, menos desistências e histórias mais profundas sobre por que os assinantes cancelam.
Veja como a criação manual de pesquisas se compara à IA:
Pesquisa Manual | Pesquisa Gerada por IA |
|---|---|
Escreva cada pergunta você mesmo | Descreva seu objetivo em um comando |
Por que usar IA para pesquisas com assinantes cancelados? Deixe a IA lidar com os obstáculos técnicos — composição de perguntas, lógica, sondagem e análise — para que você obtenha insights acionáveis de uma página em branco em minutos, não horas. Se deseja criar qualquer pesquisa do zero, comece com o gerador de pesquisas por IA, e se quiser ver um passo a passo sobre como construir uma pesquisa, saiba mais em nosso guia sobre como criar uma pesquisa.
Exemplo de pesquisa por IA: A Specific lidera o caminho em pesquisas conversacionais — sua interface é projetada para que tanto os criadores quanto os respondentes tenham uma experiência tranquila, sem frustrações. Essa é a coleta de feedback que as pessoas realmente querem concluir.
O poder das perguntas de acompanhamento
Se você está ignorando acompanhamentos, está deixando 80% do contexto acionável na mesa. Para saber mais sobre como funciona na prática, confira nosso artigo sobre perguntas de acompanhamento automatizadas.
A IA da Specific é treinada para fazer perguntas de acompanhamento inteligentes e relevantes em tempo real — assim como um entrevistador de alto nível. Você reduz o tempo do ciclo: nada de emails de acompanhamento perguntando, "você poderia esclarecer o que quis dizer?" Aqui está um exemplo rápido do que acontece se você não buscar mais detalhes:
Assinante Cancelado: “Simplesmente não estava funcionando para mim.”
Acompanhamento por IA: “Pode me contar um pouco mais sobre o que não estava funcionando?”
Quantos acompanhamentos fazer? O ponto ideal é geralmente de 2 a 3 acompanhamentos por pergunta principal. A IA pode recuar mais cedo se atingir o insight “aha!” ou ir mais fundo se a resposta precisar de mais contexto. Com a Specific, você controla o número e a intensidade dos acompanhamentos no fluxo da pesquisa — está integrado às configurações da pesquisa.
Isso faz dela uma pesquisa conversacional — com cada acompanhamento, a interação se parece menos com um formulário frio e mais com uma entrevista ao vivo com o cliente. É por isso que a qualidade das respostas aumenta.
Análise de resultados da pesquisa por IA: Não se intimide com respostas longas e detalhadas — a Specific torna simples analisar cada resposta com IA. Para aprofundamentos maiores, confira nosso guia sobre analisando respostas de pesquisas usando IA.
Perguntas de acompanhamento automáticas são uma inovação. Experimente gerar uma pesquisa hoje e veja a diferença — é um novo padrão para conversas de feedback.
Veja agora este exemplo de pesquisa de motivos para cancelamento
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