Este guia o orienta por todo o processo de configuração da pesquisa de saída no produto para captar o feedback dos usuários no momento de churn — incluindo um exemplo prático de pesquisa de saída de churn que você pode personalizar.
Compreender por que os usuários saem é crucial para as equipes de produto, e pesquisas de saída implantadas no ponto exato da decisão capturam esse insight quando ele é mais acionável.
Vamos cobrir a segmentação com JS SDK, controles de frequência da pesquisa e como aproveitar a análise potenciada por IA para obter insights mais profundos sobre o churn.
Planejando seus gatilhos para pesquisa de saída
O timing da sua pesquisa de saída é tudo — capturar os usuários no momento da decisão é a chave para entender o porquê do churn. Você deve acionar a pesquisa assim que um usuário estiver prestes a excluir sua conta, cancelar uma assinatura, fazer um downgrade ou após um período de inatividade prolongada.
Exclusão de conta
Cancelamento de assinatura
Ações de downgrade
Inatividade prolongada
Com a Specific, você pode configurar gatilhos de pesquisa baseados em eventos para cada um desses momentos, garantindo que você nunca perca feedback valioso.
Bom timing para gatilho | Péssimo timing para gatilho |
|---|---|
Imediatamente após clicar em “Cancelar assinatura” | Aleatoriamente após logout |
Quando o usuário inicia a exclusão da conta | Email em massa enviado dias depois |
Após 30 dias de inatividade (prompt no aplicativo) | Solicitação de feedback anual |
O comprimento da pesquisa importa: Sua pesquisa de saída deve ser curta, amigável e conversacional. Pesquisas mostram que mantê-la com menos de 10 perguntas resulta em uma taxa de conclusão de 89%, mas estender para 40 derruba para 79% [1]. Com follow-ups potenciados por IA, você pode fazer perguntas direcionadas e relevantes sem sobrecarregar alguém que está saindo. Esses follow-ups guiam os usuários a fornecer detalhes, mas apenas quando contextualmente adequado.
Criando sua pesquisa de saída com IA
Você pode construir uma pesquisa robusta de saída em minutos usando o construtor de pesquisas com IA da Specific. Basta descrever seu objetivo, e a ferramenta cria perguntas e caminhos de follow-up dinâmicos automaticamente.
Aqui estão exemplos de prompts que você pode usar para gerar sua própria pesquisa de saída:
Pesquisa Básica de Churn
Prompt para captar rapidamente razões gerais de churn:
Crie uma curta pesquisa de saída para entender por que os usuários estão deixando nosso produto. Comece com uma pergunta aberta e depois siga com base na resposta deles. Inclua uma Nota de Promotor Líquido no final.
Pesquisa de Churn de SaaS Focada em Preço
Ajusta perguntas para descobrir preocupações sobre preço e valor:
Desenhe uma pesquisa de churn para assinantes de SaaS cancelados focando em preocupações de preço. Inclua follow-ups específicos se os usuários mencionarem custo ou comparações com concorrentes.
Pesquisa de Saída Focada em Features para Equipes de Produto
Explora lacunas de features ou capacidades ausentes:
Crie uma pesquisa de saída para usuários que rebaixam seu plano, perguntando quais features eles precisavam mas não encontraram, e explorando lacunas em comparação com alternativas.
Com a IA da Specific, a lógica de follow-up já está embutida — ela escuta por sinais como “muito caro” ou “feature faltante” e faz perguntas de esclarecimento automaticamente, para que você obtenha um contexto mais rico em cada conversa.
Dica de personalização: Você controla o quão formal ou casual a pesquisa deve parecer, e define quão persistente deverá ser a IA de follow-up — perfeito para ajustar a profundidade sem incomodar seus usuários que estão partindo.
Instalando o JS SDK da Specific para pesquisas de saída
Começar é simples. Instale o Specific JS SDK com um único snippet — a implantação normalmente leva apenas alguns minutos.
<script src="https://cdn.specific.app/widget.js" data-key="YOUR_SPECIFIC_KEY"></script>
O SDK é carregado assincronamente, garantindo que não impacte o desempenho da página do seu produto.
Para segmentar as pesquisas de saída, você vai querer identificar os usuários assim que eles fizerem login, para que a lógica da pesquisa permaneça precisa:
window.specificWidget.identify({ userId: '1234', planType: 'Pro', email: 'usuario@email.com' });
Rastreando eventos de churn:
Configurar o rastreamento de eventos personalizados permite acionar pesquisas no momento perfeito. Por exemplo, quando um usuário clica em “Cancelar assinatura”, envie um gatilho:
window.specificWidget.track('cancel_subscription_initiated');
Você também pode configurar gatilhos sem código para eventos comuns diretamente do dashboard da Specific, sem necessidade de engenharia — ótimo para implantação rápida ou teste de nova lógica de gatilho.
Configurando segmentação e controles de frequência
A segmentação inteligente assegura que suas pesquisas de saída sejam mostradas apenas ao segmento certo, no momento certo — nunca spammando usuários ativos ou respondentes recentes. Controles de frequência protegem contra a fadiga de pesquisa, permitindo que você:
Defina um período global de recontato para todas as pesquisas in-app
Limite pesquisas de saída para uma vez por usuário
Permita refazer após um período definido (por exemplo, 3 meses)
Configuração | Exemplo de Caso de Uso |
|---|---|
Uma vez por usuário | Apenas prompt na primeira cancelamento |
Repetir após 90 dias | Pesquisa se o usuário churnar novamente em um novo ciclo de faturamento |
Nunca re-pesquisar | Pesquisa de churn rigorosa (evitar qualquer duplicação de dados) |
Segmentação de usuários: A segmentação por propriedade ou comportamento do usuário torna o feedback de saída muito mais valioso. Por exemplo, você pode mostrar a pesquisa apenas para:
Assinantes pagantes (não usuários gratuitos)
Usuários ativos por mais de 30 dias
Membros em um plano específico ou com alto volume de tickets de suporte
Saiba mais sobre segmentação de pesquisa no produto em nosso guia de pesquisa conversacional no produto.
Exemplo de modelo de pesquisa de saída
Aqui está um modelo de pesquisa de churn pronto para uso, com lógica de conversação e follow-ups de IA integrados:
Pergunta 1: Qual é o principal motivo para sua saída?
(Aberto com follow-up de IA para palavras-chave como “preço”, “complexidade”, “feature ausente”)
Pergunta 2: O que poderíamos ter feito de diferente?
(Aberto, dando espaço para o usuário fornecer feedback construtivo)
Pergunta 3: Quão provável é que você nos recomende a um amigo ou colega?
(Escalo de NPS com follow-ups personalizados: "O que influenciou sua nota?" para detratores, "O que fizemos bem?" para promotores)
Mensagem final: Obrigado por compartilhar seus pensamentos. Se houver algo mais que queira mencionar, estou ouvindo!
A IA adapta automaticamente seu sondamento: por exemplo, se um usuário menciona “preço”, ela segue com, “Foi o custo da assinatura, taxas inesperadas ou comparação com alternativas que fez do preço um problema?” Isso significa que mesmo usuários ocupados e frustrados ainda fornecem feedback acionável — e a mensagem final deixa a porta aberta para mais conversa.
Analisando insights de churn com IA
Dados brutos de pesquisa de saída se tornam acionáveis quando você aplica análise potenciada por IA. Com as ferramentas de análise de resposta de pesquisa com IA da Specific, você pode conversar com o GPT sobre suas respostas de churn, quase como trabalhar com um analista de pesquisa real.
Aqui estão exemplos de prompts para revelar insights de churn a partir de seus dados:
Descobrir as razões mais comuns de churn:
Quais são as 3 principais razões pelas quais os usuários estão churnando, com base nas respostas recentes da pesquisa de saída?
Preocupações de preço segmentadas:
Como as reclamações relacionadas ao preço diferem entre assinantes mensais e anuais?
Solicitações de features no churn:
Quais features os usuários mencionam com mais frequência como ausentes ou insuficientes ao sair?
Você pode criar múltiplos tópicos de análise — para preço, UX, onboarding — ou mesmo pular para pesquisa de churn por tipo de plano, para que cada departamento obtenha insights personalizados.
Compartilhando insights: Exporte destaques da IA para relatórios, compartilhe citações com sua equipe e defina alertas se surgirem padrões de feedback críticos (como “cobrança inesperada”).
Melhores práticas para sucesso nas pesquisas de saída
Para a mais alta qualidade de resposta, programe sua pesquisa para ser implantada instantaneamente quando a intenção de churn for detectada. Prompts imediatos e contextuais resultam em taxas de conclusão até 3.4x maiores do que pesquisas enviadas no dia seguinte [2].
Comece com uma pergunta aberta para captar a verdadeira razão do usuário para sair, e permita que a IA siga com sondagens suaves, nunca interrogatórias. Mantenha os limites de profundidade razoáveis para que os usuários não enfrentem a fadiga de pesquisa. Se quiser ajustar o tom ou a lógica de sondagem da sua pesquisa, use o editor de pesquisas com IA para refinamentos rápidos.
Maximizando respostas: Teste A/B diferentes perguntas de abertura e ajuste os tons. Os usuários apreciam a ação: feche o ciclo agindo sobre o feedback deles, e configure alertas para problemas repetidos — como múltiplos usuários citando “integrações ausentes.”
Comece a capturar insights sobre churn hoje
Pesquisas de saída transformam o churn de um mistério em uma oportunidade — cada usuário que parte carrega um insight que pode prevenir perdas futuras.
Com a abordagem conversacional da Specific, você capta 3x mais contexto do que com pesquisas tradicionais baseadas em formulários, e follow-ups conduzidos por IA vão mais fundo sem configuração extra.
Pronto para identificar por que os usuários churnam? Comece agora e crie sua própria pesquisa.
