Exemplo de pesquisa: Pesquisa de Comprador de Ecommerce sobre o processo de devoluções

Crie um exemplo de pesquisa conversacional conversando com a IA.

Este é um exemplo de uma pesquisa de IA sobre o Processo de Devoluções para Compradores de Ecommerce—veja e experimente o exemplo em segundos.

Construir uma pesquisa realmente útil sobre o Processo de Devoluções de Compradores de Ecommerce é difícil: feedback vago, baixas taxas de conclusão e formulários complicados consomem seu tempo e insights.

Na Specific, tornamos isso radicalmente mais fácil com ferramentas de pesquisa conduzidas por IA conversacional, definindo o padrão para feedback moderno e acionável.

O que é uma pesquisa conversacional e por que a IA a torna melhor para compradores de ecommerce

Todos nós já nos deparamos com barreiras em formulários de pesquisa tradicionais ao tentar entender o processo de devoluções para compradores de ecommerce: perguntas sem inspiração, respostas superficiais e detalhamento insuficiente para agir. O que você realmente precisa é de um contexto mais rico—mas persegui-lo manualmente simplesmente não é prático.

Uma pesquisa conversacional inverte o roteiro. Em vez de formulários estáticos, você envolve os compradores em um vaivém natural que parece mais uma mensagem para um representante útil do que uma tarefa enfadonha. Conversas automatizadas e conduzidas por IA facilitam o questionamento, esclarecimento e aprofundamento instantâneo.

Sejamos honestos: com taxas de devolução online em média de 24,5% em 2024, quase o triplo das devoluções em loja, há simplesmente muito em jogo para depender de feedback incompleto. Se você está no setor de vestuário, esse número pode chegar a 40%[1][2]. Sem realmente entender o "porquê", é impossível corrigir as partes falhas de seu processo de devolução.

Pesquisas Manuais

Pesquisas Conversacionais Geradas por IA

Lista de perguntas genéricas, estáticas e impessoais

Perguntas adaptativas, flui como uma conversa real

Cada acompanhamento é manual; esforço considerável necessário

Acompanhamentos de esclarecimento/profundidade automáticos por IA

Difícil de personalizar para as respostas de cada respondente

Personalizado em tempo real para o contexto do respondente

Resultados exigem muito trabalho para serem desvendados

A IA resume e analisa os dados instantaneamente

Por que usar IA para pesquisas de compradores de ecommerce?

  • A IA busca detalhes, proporcionando insights mais ricos (sem esforço extra para você).

  • Criação instantânea de pesquisas lhe libera da tediosa escrita de perguntas.

  • Experiência personalizada, semelhante a um chat, aumenta a participação dos compradores.

Specific oferece a experiência de usuário mais fluida no design de pesquisas conversacionais do início ao fim. Nosso exemplo de pesquisa de IA para devoluções mostra como a coleta de feedback sem atritos pode ser—tanto para você quanto para seu público. Para mais informações sobre como criar pesquisas fortes nessa área, confira nosso guia sobre as melhores perguntas para uma pesquisa de compradores de ecommerce sobre o processo de devoluções.

Perguntas de acompanhamento automáticas baseadas na resposta anterior

Um dos superpoderes da Specific são seus acompanhamentos dinâmicos por IA. Assim que um comprador lhe der uma resposta, a IA faz o acompanhamento exato, em tempo real—aprofundando-se como um entrevistador especialista. Isso lhe poupa o aborrecimento (e atraso) de cadeias intermináveis de e-mails ou contexto perdido.

  • Comprador de Ecommerce: "Devolvi meus sapatos na semana passada porque não serviram."

  • Acompanhamento de IA: "Pode nos contar um pouco mais sobre o que não serviu—foi o tamanho, a largura ou outra coisa?"

  • Comprador de Ecommerce: "O processo de devolução foi lento."

  • Acompanhamento de IA: "Qual parte específica do processo de devolução foi lenta para você—aprovação, envio ou reembolso?"

Se você não fizesse esses acompanhamentos, ficaria apenas adivinhando. Com muita frequência, pesquisas sem perguntas de acompanhamento proporcionam dados difíceis de interpretar ou agir. Specific garante que você obtenha o contexto completo, não apenas um título.

Esta é uma experiência totalmente nova—experimente gerar seu próprio exemplo de pesquisa de IA e veja quanta clareza você obtém. Ou personalize para qualquer caso de uso desde o início, se necessário.

Esses acompanhamentos são o que transformam uma pesquisa em uma conversa real. Essa é a diferença da pesquisa conversacional. Mais informações sobre como isso funciona estão no nosso aprofundamento em perguntas de acompanhamento automáticas por IA.

Edição fácil, como mágica

Mudar sua pesquisa não poderia ser mais simples. Basta digitar o que você deseja alterar em linguagem simples, e a IA cuidará do resto. Talvez você queira adicionar uma pergunta sobre por que os compradores "bracket" com múltiplos tamanhos (relevante quando 63% dos consumidores compram produtos em múltiplos tamanhos e devolvem o que não serve [1])—a IA sugere a melhor forma de perguntar e atualiza sua pesquisa instantaneamente.

Sem procurar por configurações, sem complicações com árvores lógicas. As edições ocorrem em segundos, para que você possa se concentrar em usar o feedback, não em gerenciar formulários. Saiba mais sobre como a edição sem frustrações funciona em nosso tour do editor de pesquisas de IA.

Compartilhamento: páginas de destino e entrega no produto

Entregar sua pesquisa de devoluções de compradores de ecommerce é tudo sobre combinar seu canal de feedback com seu público e momento. Specific suporta dois métodos poderosos:

  • Pesquisas em página de destino compartilháveis: Perfeito para enviar por e-mail para compradores anteriores, incorporar em e-mails pós-compra ou compartilhar nas redes sociais. Por exemplo, depois que um comprador finaliza uma devolução online, envie-lhe um link dedicado para sua pesquisa. Isso funciona para campanhas pontuais ou ciclos regulares de feedback.

  • Pesquisas no produto: Ideal quando você deseja feedback acionável imediatamente após uma experiência de devolução dentro do seu próprio aplicativo ou portal da web. Ative-a no momento em que um comprador clica em "Devolver Item" para capturar novas informações em contexto sobre o que está funcionando (ou não) no seu processo de devolução.

Insights sobre o processo de devolução são melhor capturados com entrega direcionada. Se seus compradores interagem principalmente por e-mail após uma devolução, opte pela página de destino. Se seu fluxo de devoluções é no aplicativo, escolha no produto para feedback imediato e embutido. Ambas as opções são como um chat, não formulários—portanto, os compradores realmente respondem.

Análise por IA: insights sem planilhas

Depois que as respostas chegam, a análise de pesquisas impulsionada por IA é ativada automaticamente na Specific. Sem planilhas, sem codificação tediosa—apenas resumos instantâneos, agrupamento de tópicos e acesso conversacional a todos os seus dados. Você obtém explicações claras sobre o que está causando altas taxas de devolução, pontos problemáticos recorrentes e ideias acionáveis para melhorias, graças a recursos como insights automáticos de pesquisas e a capacidade de conversar diretamente com a IA sobre seus resultados.

Se você quiser se aprofundar nas melhores práticas, nosso artigo sobre como analisar respostas de pesquisas do Processo de Devoluções de Compradores de Ecommerce com IA é uma leitura essencial.

Veja agora este exemplo de pesquisa de processo de devolução

Experimente o exemplo real de pesquisa conversacional impulsionada por IA—veja como os acompanhamentos automáticos, a análise instantânea e as verdadeiras conversas com compradores funcionam na prática. Experimente a coleta de feedback sem gargalos ou suposições.

Experimente agora. É divertido!

Fontes

  1. capitaloneshopping.com. Pesquisa sobre taxa de devolução no varejo em 2024, incluindo taxas de devolução no e-commerce e em loja, variação sazonal, bracketing, fraude e motivos para devoluções.

  2. zipdo.co. Estatísticas de devolução no e-commerce: estimativas de taxas globais e taxas de devolução específicas por setor.

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Adam Sabla

Adam Sabla é um empreendedor com experiência na criação de startups que atendem mais de 1 milhão de clientes, incluindo Disney, Netflix e BBC, com uma forte paixão por automação.