Todas las plantillas
Operations & Data

Budget Allocation & Priority Trade-Off Survey

Give stakeholders 100 points and make them spend it: constant-sum allocation across initiatives forces the prioritization that agree-scale surveys hide. Follow-up questions capture what they'd cut entirely, and the AI interviewer pressure-tests their biggest bet.

Preguntas de ejemplo

Una vista previa del contenido de la plantilla. Todas las preguntas son editables antes de publicar.

7 preguntas · ~5 min
Q01
Mensaje

You have 100 points to spend — they represent our budget, time, and attention for the next cycle. Spend them across the initiatives the way YOU believe they should be spent. The forced trade-off is the point: not everything can win.

Q02
Opción múltipleObligatoria

Which part of the organization are you closest to?

  • Product & engineering
  • Sales & marketing
  • Operations & support
  • Finance & administration
  • Leadership
Q03
Reparto de puntosObligatoria

Allocate 100 points across these initiatives according to the priority you believe each deserves.

  • Improve the core product experience
  • Launch in new markets or segments
  • Reduce operating costs and tech debt
  • Invest in brand and demand generation
  • Strengthen customer success and retention
  • Build new AI capabilities
Reparta 100 puntos
Q04
Opción múltipleObligatoria

If we could only fund ONE of these fully, which should it be?

  • Improve the core product experience
  • Launch in new markets or segments
  • Reduce operating costs and tech debt
  • Invest in brand and demand generation
  • Strengthen customer success and retention
  • Build new AI capabilities
Q05
Opción múltipleObligatoria

And which would you cut entirely if forced?

  • Improve the core product experience
  • Launch in new markets or segments
  • Reduce operating costs and tech debt
  • Invest in brand and demand generation
  • Strengthen customer success and retention
  • Build new AI capabilities
Q06
Entrevista con IA

Pressure-test the allocation: what evidence or experience is behind their biggest bet, what would have to be true in 12 months for that bet to look right, why the initiative they cut deserves zero (sunk cost? someone else's problem? genuinely low value?), and where they believe the organization's CURRENT spending diverges most from their allocation.

Q07
Mensaje

Allocation recorded — thank you! Results aggregate into a priority map showing where the organization agrees, and exactly where it splits.

Qué incluye

  • Seguimientos con IA

    Preguntas adaptativas sobre las respuestas abiertas que sacan detalles que un formulario estático pasaría por alto.

  • Controles de atención

    Protecciones integradas frente a respuestas apresuradas y participantes de baja calidad.

  • Textos redactados por IA

    Redacción, orden y ramificaciones escritos por la IA, ajustados a su objetivo de investigación.

  • Informe automático

    Los temas, las citas y un resumen en lenguaje claro se escriben solos en cuanto llegan las respuestas.

Cómo se compara

Revisamos las plantillas más parecidas de otras herramientas de encuestas. Esto es lo que hacen bien, y dónde esta plantilla va más lejos.

Por qué esta plantilla

  • Native constant-sum allocation with a forced 100-point total and option randomization — trade-offs, not agree-scale inflation
  • Fund-fully and cut-entirely questions bracket the allocation with hard choices
  • The AI interviewer pressure-tests the biggest bet: the evidence behind it and what would falsify it in 12 months
  • Role capture lets you compare how different functions would spend the same budget

QuestionPro

Constant Sum Question Type - What You Need To Know

Methodology guide plus feature page for QuestionPro's native constant-sum question, where respondents divide a fixed total (100 points, a $5,000 budget, a 40-hour week) across options. Strong practical design guidance (5-7 options max, base list on prior qualitative research, randomize to avoid order bias) and a genuine question type rather than a workaround, but it's a single question, not a full trade-off study with follow-up.

Qué hace bien

  • Genuinely native constant-sum question type that enforces the sum and produces metric data
  • Clearly explains the forced-trade-off advantage over 'everything is very important' rating scales
  • Flexible totals beyond 100 (dollar budgets, hours) matching real resource-allocation framing
  • Actionable design rules: cap at 5-7 options, ground the list in prior qualitative work, randomize order

Dónde se queda corta

  • Documents a single question type, not a guided budget-allocation study with segmentation
  • No adaptive follow-up asking why a respondent starved or over-funded a given option
  • No automatically generated report ranking priorities and surfacing segment differences
  • Methodology lives in a blog post rather than a transparent, editable in-product prompt

BlockSurvey

Constant Sum Survey Questions: Allocate Points & Budget

Feature page for BlockSurvey's constant-sum question built from multiple number boxes with an auto-total and a 'Require a Fixed Sum' toggle that validates before submission. Includes a concrete marketing-channel allocation example (100 points across social, email, SEO, paid, events) and a comparison table vs. rank-order. Clean setup and validation, but analysis is mean-based with no adaptive probing or narrative output.

Qué hace bien

  • Concrete worked example (100 points across five marketing channels) makes the use case tangible
  • Built-in fixed-sum validation prevents submissions that don't total correctly
  • Explicitly contrasts constant-sum vs. rank-order so users pick the right instrument
  • Explains analysis via mean allocations across respondent groups

Dónde se queda corta

  • Assembled from multiple number boxes plus a toggle rather than a first-class trade-off study flow
  • No adaptive AI follow-up on surprising allocations
  • Analysis stops at group means; no auto-generated priority report
  • No pairing with qualitative interview to explain the trade-offs a respondent made

OpinionX

Constant Sum Survey Method [Explanation & Real Examples]

Method explainer and product page framing constant-sum as 'points allocation' that reveals the magnitude of preferences, not just the order. Features a memorable Google Docs beta example (testers put 89% of a $100 budget toward formatting, exposing a hidden usability gap) and candidly notes that Google Forms, SurveyMonkey, and Typeform lack native constant-sum. Strong storytelling and honest tooling context, but still a single explicit-preference question.

Qué hace bien

  • Vivid real example (Google Docs $100 allocation) showing how the method surfaces hidden priorities
  • Clearly frames the value as capturing preference magnitude, not just rank order
  • Transparent about which mainstream tools lack native constant-sum and names alternatives
  • Distinguishes explicit (constant-sum) vs. implicit (pairwise) preference measurement

Dónde se queda corta

  • Focuses on one question method rather than a full guided allocation study
  • No adaptive AI follow-up to interview respondents about their allocation logic
  • No native auto-report synthesizing allocations into recommendations
  • Method write-up is a blog explainer, not an editable in-app methodology prompt

Preguntas frecuentes

¿Qué preguntas incluye la plantilla «Budget Allocation & Priority Trade-Off Survey»?

La plantilla incluye 7 preguntas listas para usar, empezando por: «You have 100 points to spend — they represent our budget, time, and attention for the next cycle. Spend them across the…» · «Which part of the organization are you closest to?» · «Allocate 100 points across these initiatives according to the priority you believe each deserves.». El conjunto completo se muestra arriba y todas las preguntas son editables.

¿Cuánto se tarda en completar esta encuesta?

Los participantes suelen terminar las 7 preguntas en unos 5 minutos.

¿Puedo personalizar esta plantilla?

Sí: cada pregunta, cada opción de respuesta y el orden son editables antes de publicar. Puede añadir o quitar preguntas, o pedir al editor con IA que rehaga la encuesta en torno a su objetivo de investigación.

¿Esta plantilla es gratuita?

Sí. Ábrala en el editor y empiece a personalizarla ahora mismo: no necesita cuenta para probarla, y el plan gratuito cubre la publicación de su encuesta.

¿Listo para publicar?

Abra esta plantilla en el editor. Todo es suyo para cambiarlo antes de que lo vea el primer participante.

Plantillas relacionadas

Más estudios sobre temas similares.

Ver todas
Operations & Data

Cuadro de Mando de Desempeño de Proveedores de Comercio Electrónico

Recopila comentarios estructurados de los socios sobre fiabilidad, entrega, comunicación y valor durante un período de 90 días para generar cuadros de mando accionables sobre el desempeño de los proveedores con fines de optimización de operaciones.

Ver plantilla
Operations & Data

Encuesta de Satisfacción y Priorización de Beneficios para Empleados

Mide cómo los empleados utilizan, valoran y comprenden su paquete de beneficios, incluyendo un ejercicio de compensación (trade-off) para priorizar inversiones futuras y una pregunta de asignación de presupuesto. Diseñada para equipos de Recursos Humanos y de Compensación Total; la entrevista de seguimiento con IA profundiza en el momento específico en que un beneficio ayudó o decepcionó a alguien, revelando detalles que ninguna escala de calificación puede captar.

Ver plantilla
Operations & Data

Encuesta de prioridades, riesgos y apuestas audaces para la planificación anual

Recopila la opinión de todos los niveles de la organización sobre las principales prioridades, las concesiones en la asignación de recursos, los mayores riesgos y las apuestas audaces que la gente haría para el próximo año. Un seguimiento con IA profundiza en el razonamiento, los obstáculos y los recursos detrás de la apuesta propuesta por cada persona, de modo que la planificación comience con señales reales en lugar de suposiciones.

Ver plantilla
Operations & Data

Encuesta de compensación entre marca blanca y capricho premium

Mide en qué categorías los compradores presionados por el presupuesto optan por marcas de tienda y en cuáles todavía se dan un capricho con productos premium, utilizando un ejercicio de compensación best-worst y una tarea de asignación de presupuesto para trazar las prioridades reales. Una entrevista de seguimiento con IA reconstruye la última compra de capricho para descubrir la lógica emocional frente a la práctica detrás de cuándo el 'vale la pena' realmente gana. Diseñada para equipos de bienes de consumo (CPG), retail y precios.

Ver plantilla
Operations & Data

Encuesta MaxDiff de Priorización de Funcionalidades

Fuerce compensaciones reales con la escala best-worst: los encuestados eligen la funcionalidad más y menos valiosa en conjuntos rotativos, y luego un entrevistador de IA profundiza en el razonamiento detrás de su elección principal. Produce una clasificación real de preferencias en lugar de la inflación de valoraciones donde todo parece importante.

Ver plantilla
Operations & Data

Encuesta de Solicitud de Personal y Justificación de Puesto

Captura los fundamentos del negocio detrás de una solicitud para abrir o reemplazar un puesto — factor impulsor, urgencia, costo, alternativas consideradas y métricas de éxito — para que RR. HH. y Finanzas evalúen las solicitudes de personal de forma consistente. Una entrevista de seguimiento con IA pone a prueba el razonamiento del solicitante sobre por qué ahora, por qué este nivel y qué sucede si la solicitud se retrasa o se rechaza.

Ver plantilla