Este artigo irá guiá-lo sobre como criar uma pesquisa de usuário sobre valor percebido, passo a passo. Com a Specific, você pode construir sua pesquisa em segundos usando nossa plataforma impulsionada por IA — vamos começar.
Passos para criar uma pesquisa para usuários sobre valor percebido
Se você quiser economizar tempo, basta clicar neste link para gerar uma pesquisa com a Specific.
Diga que pesquisa você quer.
Feito.
Você realmente nem precisa ler mais — a IA criará sua pesquisa usando conhecimento especializado em segundos. Ela pergunta automaticamente aos respondentes questões inteligentes de acompanhamento para obter as percepções ricas que você deseja, com quase nenhum esforço de sua parte. Para usuários que desejam mais controle ou variedade, há também nosso construtor de pesquisas flexível para personalizar qualquer tipo de pesquisa de feedback de usuário que você precisar.
Por que as pesquisas de usuário sobre valor percebido são importantes
Se você não estiver fazendo pesquisas de usuário sobre valor percebido, está deixando insights críticos de lado. Essas pesquisas ajudam você a entender diretamente o que os usuários realmente valorizam em seu produto — em vez de adivinhar ou confiar em evidências anedóticas. Quando você sabe como os usuários percebem sua proposta de valor, você está se preparando para melhorar a retenção, informar as decisões do produto e aumentar a satisfação.
Benchmarking do valor percebido ao longo do tempo mostra se suas mudanças estão ressoando ou não.
Você captará sinais cedo — antes que se tornem problemas.
Eis por que isso é importante: **Encurtar o questionário tem sido eficaz em aumentar a taxa de resposta**—e isso é exatamente o que as pesquisas conversacionais fazem de melhor. Pesquisas simples e focadas significam mais respostas e melhores dados [1].
Se você não coleta ativamente feedback do usuário, corre o risco de:
Perder necessidades não atendidas e potenciais inovações
Priorizar os recursos ou correções errados
Sofrer churn silencioso de usuários frustrados mas não ouvidos
A importância de uma pesquisa de reconhecimento do usuário ou uma pesquisa de valor percebido simplesmente não pode ser subestimada. Com feedback semântico do usuário e análise inteligente, cada resposta se torna uma base para melhores decisões.
O que faz uma boa pesquisa sobre valor percebido?
Há mais em uma grande pesquisa do que apenas algumas perguntas aleatórias. As melhores pesquisas usam perguntas claras e imparciais e um tom conversacional que incentiva feedback honesto e reflexivo. Você quer perguntas diretas que não induzam ou confundam os respondentes, e uma linguagem que seja acolhedora e natural.
Uma maneira simples de avaliar se sua pesquisa é “boa”: olhe para a quantidade e qualidade das respostas que você recebe. Grandes números com respostas superficiais? Não é o suficiente. Pequeno grupo, mas com comentários profundamente perspicazes? Também não é ideal. Você quer ambos.
Más práticas | Boas práticas |
|---|---|
Jargão confuso ou viés na formulação das perguntas | Linguagem clara e neutra |
Pesquisa tamanho único (ignora o contexto) | Perguntas personalizadas, que consideram o contexto |
Sem acompanhamentos (dados superficiais) | Acompanhamentos conversacionais para profundidade |
Questionários longos ou complicados demais | Curto, focado, fluxo lógico |
Confie em nós: a abordagem conversacional torna muito mais fácil para os usuários darem informações ricas e honestas — uma vitória para todos.
Tipos de perguntas e exemplos para uma pesquisa de usuário sobre valor percebido
Pesquisas inteligentes sobre valor percebido usam uma mistura de tipos de perguntas — cada uma servindo a um propósito.
Perguntas abertas permitem que os usuários compartilhem livremente, revelando suas próprias palavras e perspectivas. Essas perguntas são valiosas quando você quer explorar motivações, objeções ou ideias que não tinha considerado. Ótimas ao lançar um novo recurso ou diagnosticar churn de usuário. Por exemplo:
Qual é o maior motivo para você continuar usando nosso produto?
Há algo que você gostaria que nosso produto fizesse melhor?
Perguntas de múltipla escolha de seleção única são melhores quando você precisa quantificar opiniões ou rastrear resultados ao longo do tempo. Elas tornam a análise mais rápida e são ótimas para comparar segmentos de usuário, como:
Como você classificaria o valor que obtém do nosso produto?
Bem acima do esperado
Acima da média
Conforme esperado
Abaixo das expectativas
Pergunta NPS (Pontuação Líquida do Promotor) é perfeita quando você deseja um referencial padronizado e um contexto de acompanhamento. Quer economizar ainda mais tempo? Use este link para gerar uma pesquisa NPS para usuários sobre valor percebido. Exemplo:
Qual é a probabilidade de você recomendar nosso produto a um amigo ou colega? (0-10)
Perguntas de acompanhamento para desvendar "o porquê" são críticas para aprofundar as respostas iniciais, descobrindo a história por trás da pontuação ou comentário de um usuário. Se alguém escolhe “Conforme esperado”, você quer perguntar o porquê — isso é bom o suficiente ou eles precisam de mais? Por exemplo:
O que fez você dar essa pontuação?
O que poderíamos fazer para aumentar o valor que você obtém do nosso produto?
Se você deseja mais inspiração ou exemplos específicos selecionados, visite melhores perguntas para pesquisa de usuário sobre valor percebido para um mergulho profundo e dicas extras sobre como elaborar perguntas que funcionam.
O que é uma pesquisa conversacional?
Pesquisas conversacionais são um grande upgrade em relação aos formulários antigos. Em vez de despejar um monte de perguntas em uma grade, deixamos os usuários responderem em um fluxo natural, estilo chat. Com a criação de pesquisas alimentada por IA, você não escreve cada pergunta manualmente — você descreve suas necessidades e a IA cria uma conversa inteligente e fluida, repleta de acompanhamentos e consciência de contexto.
Pesquisas manuais | Pesquisas geradas por IA |
|---|---|
Construir pergunta por pergunta | Descreva o intuito, a IA constrói a pesquisa completa |
Formulário estático, sem adaptação | Dinâmico, consciente do contexto, faz acompanhamentos para clareza |
Criação longa e demorada | Segundos para lançar, design em nível de especialista |
Respondentes frequentemente desistem | Conversacional, mantém os usuários engajados |
Por que usar IA para pesquisas de usuário? Formulários tradicionais tornam o “cansaço de pesquisa” muito real, especialmente para os usuários. Geradores de pesquisa por IA como a Specific criam pesquisas focadas e envolventes que se adaptam à entrada do respondente—entregando uma taxa de conclusão muito maior (e respostas de qualidade). Veja o guia completo sobre como criar e analisar uma pesquisa conversacional para usuários sobre valor percebido para um passo a passo prático.
Se você se importa com UX sem costura e quer que as pesquisas sejam uma parte natural da jornada do usuário, as pesquisas conversacionais da Specific são as melhores do mercado. Elas são mais do que apenas um formulário—elas são uma conversa de feedback entre você e seus usuários.
O poder das perguntas de acompanhamento
Se você quer insights acionáveis, precisa de perguntas de acompanhamento — ponto final. É por isso que o recurso de acompanhamento automatizado por IA da Specific muda o jogo. Após uma resposta inicial, nossa IA faz acompanhamentos inteligentes e relevantes com base no que seu usuário acabou de dizer. Isso significa um contexto mais profundo, dados mais úteis e menos emails de acompanhamento entupindo seu dia. Veja como fica se você não fizer acompanhamento:
Usuário: “É ok, acho.”
Follow-up da IA: “Pode me contar um pouco mais sobre o que parece apenas 'ok' ou como poderíamos melhorar sua experiência?”
Quantos acompanhamentos perguntar? Geralmente, 2–3 acompanhamentos são suficientes para desvendar o “porquê” sem sobrecarregar os usuários. E se você obter a clareza necessária antes, pode programar a pesquisa para pular para a próxima pergunta. A Specific dá a você controle preciso aqui.
Isso torna a pesquisa conversacional: Você não fica preso a respostas fechar questão — você está construindo um diálogo, ajudando o respondente a esclarecer e expandir seus pensamentos em tempo real.
Análise de respostas de pesquisa por IA é incrivelmente simplificada com a Specific (veja como analisar respostas de pesquisas de usuário usando IA). Mesmo com muitas respostas abertas, todos os seus dados se unem e são fáceis de entender graças aos nossos resumos impulsionados por IA e pesquisa.
Acompanhamentos automatizados são uma nova maneira de obter mais — tente gerar uma pesquisa e veja a experiência que transforma feedback insosso em insights acionáveis.
Veja agora este exemplo de pesquisa sobre valor percebido
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