12 exemplos de pesquisas de site (com perguntas para copiar e colar)

O que realmente conta como pesquisa de site

Um enquadramento rápido antes dos exemplos, porque "pesquisa de site" é usado para duas coisas diferentes.

Há a pesquisa on-site: um widget, pop-up ou formulário incorporado que aparece enquanto alguém navega (uma aba de feedback, um aviso de intenção de saída, uma avaliação num artigo de ajuda). E há a pesquisa pós-interação: uma pergunta curta disparada logo após um momento importante, geralmente ao fim de uma conversa de suporte. As duas vivem "no seu site" no sentido de que os clientes as encontram através do seu produto ou site, então vou cobrir as duas aqui.

A distinção que mais importa é o que cada uma mede. Uma pesquisa de pontuação de esforço do cliente e uma pesquisa de lealdade (NPS) parecem quase idênticas na página, mas respondem perguntas completamente diferentes. Combine o tipo de pesquisa com a decisão que você quer tomar, e os exemplos abaixo se encaixam naturalmente.

12 exemplos de pesquisas de site que você pode copiar

Cada exemplo tem a mesma estrutura: o que é, quando disparar e as perguntas exatas. Copie o texto, troque pelo nome do seu produto, e você tem uma pesquisa funcionando. Para variações mais profundas de redação, nossas listas de perguntas de pesquisa de satisfação do cliente e exemplos de perguntas de pesquisa vão além do que cabe aqui.

1. Pesquisa de feedback na página

A clássica aba de feedback ou widget deslizante. Tem baixo comprometimento e está sempre disponível, então capta o visitante levemente irritado que nunca mandaria um e-mail ao suporte.

• Quando disparar: aba fixa, ou um widget deslizante após 30+ segundos numa página-chave.
• Pergunta: "Você encontrou o que estava procurando hoje?" (Sim / Não), e depois um campo aberto condicional "O que você estava procurando?" em caso de Não.

As respostas "Não" são ouro, são uma lista das coisas que seu site não explica bem, e ao mesmo tempo servem como lista de tarefas para sua base de conhecimento.

2. Pesquisa CSAT pós-chat

A pesquisa de site mais comum, disparada no momento em que uma conversa de suporte termina. Esse é o seu número de CSAT, e é o que a maioria das equipes reporta à liderança.

• Quando disparar: imediatamente após um chat ou ticket ser resolvido. Aqui está o guia da eesel sobre enviar uma pesquisa CSAT quando uma conversa é encerrada.
• Pergunta: "Como você avaliaria o suporte que recebeu?" (1-5 ou 😞😐😀), e depois "Algo que poderíamos ter feito melhor?" como comentário opcional.

Fique só nessas duas. Uma pesquisa de cinco perguntas logo depois de alguém esperar pelo suporte é a forma perfeita de destruir sua taxa de resposta.

3. Pesquisa Net Promoter Score (NPS)

Mede lealdade, não satisfação com uma interação isolada. Útil como linha de tendência ao longo de trimestres, menos útil para diagnosticar um dia ruim específico.

• Quando disparar: em uma programação (trimestral), ou após um marco como uma renovação, não depois de cada chat.
• Pergunta: "Qual a probabilidade de você nos recomendar a um amigo ou colega?" (0-10), e depois "Qual o principal motivo da sua nota?"

A pergunta aberta de acompanhamento é onde está o valor, o número de 0 a 10 sozinho quase não diz nada sobre o porquê.

4. Pesquisa de pontuação de esforço do cliente (CES)

CES pergunta o quanto o cliente teve que se esforçar, e muitas vezes prevê melhor a evasão do que a satisfação bruta. Se as pessoas conseguem resolver as coisas com facilidade, elas ficam.

• Quando disparar: logo depois de uma tarefa, um ticket resolvido, um checkout concluído, uma solução self-service.
• Pergunta: "Quão fácil foi resolver seu problema hoje?" (Muito difícil → Muito fácil).

Escrevemos um artigo inteiro sobre por que a pontuação de esforço do cliente costuma superar o CSAT na detecção de atritos. Vale a leitura se você vai escolher uma métrica para focar.

Um mapa rápido dos quatro tipos de pesquisa mais usados pelas equipes, o que cada um mede e onde ele se encaixa no seu site.

5. Pesquisa de intenção de saída / abandono

Dispara quando o cursor de um visitante se move em direção ao botão de fechar ou ao botão de voltar. É sua única chance de descobrir por que alguém está saindo sem comprar ou se cadastrar.

• Quando disparar: na intenção de saída, numa página de preços ou checkout.
• Pergunta: "O que te impediu de se cadastrar hoje?" com algumas opções pré-definidas (Muito caro / Ainda comparando / Falta um recurso / Só olhando) mais um campo "Outro".

Opções pré-definidas ganham de um campo aberto aqui, quem está saindo rápido não vai digitar um parágrafo, mas vai clicar num botão.

6. Pesquisa de feedback de produto e funcionalidades

Feedback direcionado sobre uma funcionalidade específica, disparado dentro do app logo depois que alguém a usa. É assim que você descobre se aquilo que você lançou realmente funcionou.

• Quando disparar: depois que um usuário completa uma ação ligada à funcionalidade.
• Pergunta: "Quão útil foi [funcionalidade]?" (Nada útil → Muito útil), e depois "O que a tornaria melhor?"

Nossa lista de perguntas de feedback de produto e perguntas de pesquisa de produto tem mais ângulos se você for fazer uma rodada de pesquisa de produto de verdade.

7. Pesquisa na página de preços

A página de preços é onde visitantes com alta intenção convertem ou saem silenciosamente. Uma micropesquisa aqui captura a objeção antes que ela se torne um negócio perdido.

• Quando disparar: na página de preços, na intenção de saída ou após 20+ segundos de permanência.
• Pergunta: "Nossos preços estão claros?" (Sim / Não / Tenho uma pergunta), direcionando "Tenho uma pergunta" direto para um chat ou canal de suporte em tempo real.

8. Pesquisa de onboarding / novo usuário

Roda nos primeiros dias de uma nova conta para captar confusão enquanto ela ainda está fresca e fácil de corrigir. Novos usuários que ficam travados no início raramente voltam para contar, eles simplesmente evadem.

• Quando disparar: um ou dois dias após o cadastro, ou após a primeira ação-chave.
• Pergunta: "Como está indo sua configuração até agora?" (Travado / Indo bem / Tudo certo), com uma caixa de comentário em Travado.

Vincule as respostas "Travado" ao conteúdo do seu portal de suporte ao cliente, elas são um feed em tempo real de onde sua documentação deixa as pessoas na mão.

9. Pesquisa de usabilidade (UX) do site

Menos sobre o produto, mais sobre o site em si: navegação, facilidade de encontrar conteúdo, layout. Melhor executada como uma pesquisa curta de interceptação em páginas de alto tráfego.

• Quando disparar: pesquisa de interceptação na home ou na documentação, com amostragem (digamos, 1 em 20 visitantes) para não incomodar todo mundo.
• Pergunta: "Quão fácil foi navegar nesta página?" (1-5), e depois "Algo foi confuso ou estava faltando?"

10. Pesquisa de conteúdo / artigo de ajuda

O pequeno widget "Isso foi útil?" no final de cada artigo de ajuda. Subestimado, porque diz exatamente quais artigos estão falhando, no nível do próprio artigo.

• Quando disparar: no rodapé de todo artigo da base de conhecimento.
• Pergunta: "Este artigo foi útil?" (👍 / 👎), e depois "O que estava faltando?" em caso de 👎.

Um 👎 com um comentário é uma instrução direta do que reescrever. Se você tem um agente de IA rodando sobre essa mesma base de conhecimento, essas lacunas são exatamente o que ele precisa ter preenchido para responder mais chamados por conta própria.

11. Pesquisa de qualificação de leads / pré-venda

Uma pesquisa curta nas páginas de solicitação de demonstração ou contato que qualifica o lead e personaliza o follow-up. Funciona também como ferramenta de conversão, não só de feedback.

• Quando disparar: no formulário de solicitação de demonstração ou "falar com vendas".
• Pergunta: "O que você espera resolver?" (algumas opções de segmento), "Qual o tamanho da sua equipe?", "Qual seu prazo?".

12. Pesquisa de cancelamento / evasão

A que ninguém gosta, mas todo mundo precisa: disparada no momento em que alguém cancela. É o feedback mais honesto que você vai receber, porque o cliente não tem mais nada a perder ao te contar a verdade.

• Quando disparar: no fluxo de cancelamento, antes de a conta ser encerrada.
• Pergunta: "Qual o principal motivo para você estar saindo?" (motivos pré-definidos + Outro), e depois "O que poderíamos ter feito diferente?"

Alimente essas respostas nas revisões da sua estratégia de experiência do cliente. Os motivos de evasão se agrupam rápido, e os dois ou três principais geralmente são corrigíveis.

Qual pesquisa de site você deveria usar?

Doze exemplos são muitos para guardar na cabeça. Se você está olhando para o seu site sem saber qual construir primeiro, escolha o objetivo que realmente está te incomodando agora e comece por aí.

O que faz as pessoas realmente responderem

Todas as pesquisas acima vivem ou morrem pelas mesmas regras. Já vi boas perguntas sendo ignoradas só porque dispararam no momento errado ou tinham três perguntas demais.

Quatro coisas separam uma pesquisa que as pessoas terminam de uma que elas fecham: limitar a uma ou duas perguntas, disparar em um momento real, usar uma escala clara e deixar o comentário aberto como opcional.

• Mantenha curta. Uma ou duas perguntas. Cada campo extra custa respostas. Se precisar de mais profundidade, pergunte a avaliação na página e direcione os interessados para um formulário mais longo.
• Dispare em um momento, não em um timer. Uma pesquisa CSAT após um ticket resolvido, uma pesquisa de saída na intenção de saída, uma pesquisa de funcionalidade após o uso. Um pop-up aos 10 segundos aleatórios só irrita.
• Uma escala clara. Não misture uma escala de 1-5, uma de 0-10 e um conjunto de emojis na mesma pesquisa. Escolha uma e mantenha a consistência para que seus dados sejam comparáveis ao longo do tempo.
• Deixe o texto aberto opcional. Forçar um comentário mata a taxa de conclusão. Ofereça a opção, e quem tiver algo a dizer vai usá-la.
• Encerre o ciclo. Se alguém apontar um problema e nunca receber resposta, não vai responder da próxima vez. Até um "obrigado, estamos resolvendo" automatizado é melhor que o silêncio.

Para o texto em si, nossas perguntas de pesquisa de feedback de clientes e exemplos de feedback de atendimento ao cliente são os lugares para se inspirar.

Transforme respostas de pesquisas em menos chamados

Aqui está a parte que muda como você pensa sobre tudo isso. A maioria das equipes trata uma pesquisa como um placar, um número que se reporta e esquece. Mas se você realmente ler as respostas em texto aberto, elas são uma lista ordenada das perguntas que seus clientes continuam tendo que fazer.

Essa é a mesma lista que um agente de suporte de IA precisa. Quando implantamos a eesel no helpdesk de um cliente, a primeira coisa que ela faz é aprender com tickets anteriores e artigos de ajuda. Os temas recorrentes que suas pesquisas revelam (o "não consegui encontrar X", o "o preço não estava claro", a mesma pergunta de configuração cinquenta vezes) são exatamente o volume de nível 1 que um agente bem treinado consegue resolver por conta própria.

O ciclo: uma resposta de pesquisa expõe uma pergunta recorrente, você preenche a lacuna de conhecimento, e a IA resolve essa mesma pergunta automaticamente na próxima vez, então o volume diminui em vez de se repetir.

É aqui que o limite da análise manual costuma bater. Ler algumas centenas de comentários de pesquisa à mão é viável; ler milhares não é. Análise de sentimento por IA e agrupamento por temas lidam com o volume, e as ferramentas de IA para feedback de clientes dedicadas são feitas exatamente para isso. A diferença com um agente de IA é que ele não só reporta a pergunta recorrente, ele começa a respondê-la. Nas nossas próprias implantações, é nesse trabalho recorrente de nível 1 que aparece a maior parte do valor da automação de atendimento ao cliente; um cliente, a Gridwise, viu a eesel resolver 73% das solicitações de nível 1 no primeiro mês.

Experimente a eesel

Se suas pesquisas continuam revelando as mesmas perguntas, isso não é um problema de relatório, é uma oportunidade de automação. A eesel conecta um colega de IA ao seu helpdesk existente (Zendesk, Freshdesk, Gorgias, Front e outros), aprende com os tickets e documentos que você já tem, e resolve as perguntas repetitivas de nível 1 que seu feedback continua sinalizando. Você pode simulá-la com seus próprios tickets anteriores antes que ela responda a um cliente, então você vê os números de cobertura antecipadamente, em vez de só esperar que funcione.

A visão de relatórios da eesel destaca os temas recorrentes que suas pesquisas sugerem, e então o agente de IA pode resolvê-los automaticamente.

É gratuito para testar com $50 de uso e sem cartão de crédito, e se conecta às ferramentas que você já usa em vez de pedir que sua equipe aprenda uma nova. Se você já está medindo a satisfação do cliente e olhando para uma pilha das mesmas perguntas, essa é exatamente a lacuna que ela foi feita para fechar.