Este artigo irá guiar você sobre como criar uma pesquisa de usuário sobre os motivos de cancelamento. Você pode construir uma pesquisa conversacional de alta qualidade em segundos usando a Specific—basta clicar para gerar sua pesquisa de motivos de cancelamento de usuário e começar instantaneamente.
Passos para criar uma pesquisa para usuários sobre motivos de cancelamento
Se você quer economizar tempo, basta clicar neste link para gerar uma pesquisa com a Specific.
Informe qual pesquisa você deseja.
Pronto.
Você nem precisa ler mais. A IA aplica conhecimento de especialistas de milhares de pesquisas e até mesmo faz perguntas inteligentes de acompanhamento para os respondentes para obter insights profundos. Isso permite que você pule o trabalho manual e confie no processo—você terá uma pesquisa estruturada profissionalmente instantaneamente. Se você está interessado em uma abordagem mais personalizada, comece do zero com o gerador de pesquisa por IA e experimente livremente usando seus próprios comandos e ideias.
Por que as pesquisas de cancelamento de usuário são importantes
Realizar uma pesquisa de reconhecimento de usuário sobre os motivos do cancelamento não é apenas mais uma tarefa—é sua linha de visão sobre o que realmente leva os usuários a saírem. Se você não está investigando o cancelamento, está perdendo oportunidades de corrigir atritos ocultos, prevenir perdas de usuários custosas e manter seu plano de ação alinhado à realidade.
Empresas de hospitalidade, viagens e restaurantes veem taxas de retenção de clientes tão baixas quanto 55%—e produtos digitais não são tão diferentes quando se trata de risco de cancelamento. Isso representa uma enorme perda de receita e sinaliza uma grande oportunidade de melhorar a retenção se você puder identificar por que os usuários estão saindo. [1]
A dura verdade? 72% dos clientes mudam de marca após uma única má experiência. É por isso que contar com intuições ou feedbacks anedóticos significa navegar às cegas. Feedbacks regulares e direcionados através destas pesquisas são sua melhor defesa. [2]
Não há nada que revele momentos interrompidos, expectativas não atendidas ou lacunas de recursos tão eficientemente quanto uma pesquisa honesta diretamente dos usuários. Se você deseja melhorias contínuas, comece com feedback direto—os benefícios do feedback do usuário variam de maior satisfação a uma redução radical do cancelamento. [3]
O que faz uma boa pesquisa sobre motivos de cancelamento?
Qualquer pessoa pode disparar algumas perguntas, mas grandes pesquisas obtêm respostas de alta qualidade em quantidade. O segredo? Uma estrutura forte para a pesquisa, linguagem neutra e um tom amigável que coloca as pessoas à vontade.
Aqui estão os elementos essenciais que vemos funcionar melhor:
Perguntas claras e imparciais: Evite frases tendenciosas ou carregadas. “O que fez você sair?” é melhor do que “O que você mais não gostou?”
Tom de conversa: As pessoas respondem mais honestamente a algo que soa como uma pessoa real, não um formulário corporativo. Use “nós” e “você”.
Engajamento visual: Layouts simples, limpos e com compatibilidade móvel aumentam suas taxas de resposta.
Más práticas | Boas práticas |
|---|---|
Mal formulado: “Explique porque você odeia nosso produto.” | Imparcial: “Qual foi sua principal razão para parar de usar?” |
Formal demais: “Seu feedback será processado.” | Conversacional: “Obrigado por compartilhar! Pode nos contar mais?” |
A medida de uma boa pesquisa se resume a duas coisas: muitas respostas e feedbacks significativos e honestos. Quando ambos são altos, você sabe que o design da sua pesquisa está no ponto certo.
Tipos de perguntas e exemplos para uma pesquisa de usuário sobre motivos de cancelamento
Uma boa mistura de tipos de pergunta não só mantém os respondentes engajados, mas também garante que você obtenha tanto tendências gerais quanto contextos mais profundos.
Perguntas abertas permitem que os usuários elaborem e revelem insights inesperados. Usamos essas para descobrir nuances e causas raízes. Elas são perfeitas quando você quer histórias autênticas nas próprias palavras dos seus usuários.
Qual foi sua principal razão para decidir parar de usar nosso produto?
Houve algo que poderia ter convencido você a ficar?
Perguntas de múltipla escolha de seleção única são ótimas para categorizar rapidamente as respostas. Use essas para identificar os maiores grupos de relance, enquanto deixa espaço para detalhes em acompanhamentos abertos.
Quais destes fatores contribuiu mais para sua decisão de sair?
Encontrou uma alternativa melhor
O preço era muito alto
Falta de suporte
Recursos faltantes
Outro
Formato de pergunta NPS (Net Promoter Score) ajuda a avaliar a lealdade e prever o cancelamento futuro. Quer ver como é simples? Tente gerar uma pesquisa NPS para usuários sobre motivos de cancelamento aqui.
Em uma escala de 0 a 10, o quanto você recomendaria nosso produto para outros?
Perguntas de acompanhamento para descobrir “o porquê”: Acompanhamientos automatizados aprofundam respostas vagas, revelando o que poderia permanecer oculto. Por exemplo, se alguém responde “Preço”, um acompanhamento inteligente poderia ser: “Pode falar mais sobre o que pareceu muito caro?” Isso gera insights mais ricos.
Você pode descrever o que levou você a essa decisão?
O que poderia ter ajudado a resolver essa questão para você?
Se você está em busca de mais maneiras de formular perguntas, confira nosso guia para as melhores perguntas para pesquisas de cancelamento de usuários. Você encontrará exemplos adicionais e sugestões de especialistas sobre a personalização de pesquisas por caso de uso.
O que é uma pesquisa conversacional?
Pesquisas conversacionais são projetadas para parecer uma conversa, não uma interrogatório. Essa abordagem gentilmente encoraja as pessoas a responder em frases completas, permite uma troca de informações e se adapta para esclarecer pontos mal compreendidos, tornando-a muito mais conversacional e menos robótica do que os formulários típicos.
Com pesquisas manuais tradicionais, frequentemente você tem que escrever suas próprias perguntas, lidar com lógicas e ainda torcer por contexto em respostas curtas. A geração de pesquisas por IA elimina o trabalho manual: você delineia seus objetivos e a plataforma compõe instantaneamente a sequência de perguntas mais eficaz—completas com lógica para seguimentos e análise. Isso significa melhores taxas de resposta e insights mais profundos com uma fração do esforço.
pesquisa manual | pesquisa conversacional gerada por IA |
|---|---|
Escrita manual de perguntas | IA gera automaticamente perguntas e acompanhamentos |
Pesquisas estáticas, sem sondagem | Acompanhamentos dinâmicos, em tempo real |
Dificuldade em analisar dados não estruturados | Resumos e análises instantâneas por IA |
Por que usar IA para pesquisas de usuário? A vantagem é velocidade, precisão e contexto: os fluxos de exemplo de pesquisa por IA se adaptam em tempo real, pedem detalhes se as respostas não são claras e resumem respostas para que você não fique soterrado em dados qualitativos brutos. É por isso que criamos a Specific—para criar experiências de usuário conversacionais de classe mundial. Quer você esteja fazendo DIY com nosso editor de pesquisa ou usando um modelo, analisar resultados se torna muito mais fácil. Se quiser uma visão detalhada de todo o processo, veja nosso guia sobre como analisar respostas de pesquisas com IA.
O poder das perguntas de acompanhamento
Vamos falar sobre movimentos poderosos. As perguntas automatizadas de acompanhamento são um divisor de águas para pesquisas sobre motivos de cancelamento de usuário. Elas são o ingrediente secreto por trás de uma pesquisa verdadeiramente conversacional e uma razão central pela qual ferramentas impulsionadas por IA como a Specific mudaram o jogo. Com o recurso de perguntas automáticas de acompanhamento por IA, você nunca terá que correr atrás de respondentes mais tarde ou enviar infinitos e-mails de esclarecimento.
Usuário: “Eu saí por causa do preço.”
Acompanhamento por IA: “Você pode compartilhar qual parte do nosso preço pareceu caro ou sem valor?”
Sem aquela segunda pergunta inteligente, você fica adivinhando o que “preço” realmente significa—custo mensal, taxas inesperadas, falta de valor? Respostas curtas e ambíguas desperdiçam seu tempo de análise e escondem padrões que poderiam salvar sua receita.
Quantos acompanhamentos perguntar? Geralmente, 2-3 perguntas de acompanhamento por pergunta principal são suficientes para gerar insights ricos. O truque é estabelecer um limite e permitir que os respondentes avancem quando já compartilharam o suficiente—a Specific deixa você ajustar isso facilmente, para que o processo pareça sempre respeitoso e não intrusivo.
Isso faz dela uma pesquisa conversacional: Cada acompanhamento constrói sobre o anterior, transformando um formulário estático em algo muito mais próximo de uma entrevista ao vivo—mas com os benefícios de escala da automação.
Análise de respostas de pesquisa por IA, dados não estruturados, resumo do feedback do usuário: Não se preocupe com a enxurrada de respostas em texto aberto ou dados conversacionais. Com ferramentas impulsionadas por IA como a análise de respostas de pesquisa por IA, você pode rapidamente resumir, filtrar e interagir com seus próprios dados para extrair os padrões que importam—para que seja aplicável, não esmagador.
Este tipo de abordagem de acompanhamento ainda é novo para muitos times, mas é algo que você deve experimentar se realmente quer entender os verdadeiros motivos do cancelamento. Vá em frente, gere sua pesquisa exemplo agora e veja a diferença que alguns acompanhamentos inteligentes podem fazer.
Veja agora este exemplo de pesquisa de motivos de cancelamento
Obtenha insights precisos sobre por que seus usuários estão saindo e descubra padrões que você poderia perder de outra forma—crie sua própria pesquisa com IA sem esforço, acompanhe com especialistas e análise instantânea. Não espere para ver como as pesquisas conversacionais podem transformar seu entendimento sobre cancelamento.