Encuesta sobre la Claridad de Mensajes de Error y la Experiencia de Resolución (UX)
Evalúa la comprensión, la capacidad de acción y la satisfacción del usuario con los mensajes de error y los flujos de resolución de problemas. Diseñada para equipos de producto y UX que buscan mejorar la orientación ante errores dentro de la aplicación, basándose en incidencias recientes de usuarios en los últimos 30 días.
Preguntas de ejemplo
Una vista previa del contenido de la plantilla. Todas las preguntas son editables antes de publicar.
¿Cuándo fue la vez más reciente que encontró un error o mensaje confuso al usar nuestro producto?
- Hoy
- En los últimos 3 días
- Hace 4–7 días
- Hace 8–14 días
- Hace 15–30 días
- No he visto ningún error ni mensaje confuso en los últimos 30 días
¿Qué tipos de mensajes ha visto recientemente? Seleccione todas las opciones que correspondan.
- Mensaje de error
- Advertencia o alerta
- Mensaje de validación (p. ej., error en un campo de formulario)
- Mensaje de estado vacío
- Problema de tiempo de espera o de conexión
- Informe de fallo de la aplicación
- Ninguna de las anteriores
En general, ¿qué tan claro fue el error o mensaje más reciente que vio?
¿Qué acciones realizó tras ver el mensaje? Seleccione todas las opciones que correspondan.
- Volví a intentar la acción
- Corregí mi entrada
- Usé la ayuda o los consejos en pantalla
- Visité el Centro de Ayuda o las preguntas frecuentes
- Contacté con el soporte
- Busqué en la web
- Actualicé o reinicié la aplicación
- Abandoné la tarea
- Otro (especifique)
Clasifique las siguientes cualidades de un mensaje de error, de la más importante a la menos importante.
- Explicación clara de la causa
- Solución sugerida o alternativa
- Lenguaje sencillo, sin tecnicismos
- Botón o enlace con el siguiente paso
- Código de referencia único para el soporte
- Énfasis visual (p. ej., color, icono)
Según su experiencia reciente, ¿qué redacción o pasos habrían hecho el mensaje de error más claro o útil?
¿Cuál es su grupo de edad?
- Menos de 18
- 18–24
- 25–34
- 35–44
- 45–54
- 55–64
- 65 o más
- Prefiero no decirlo
¡Gracias por su tiempo! Sus comentarios nos ayudarán directamente a mejorar los mensajes de error y la orientación para la resolución de problemas en nuestro producto.
¿Qué tan fácil fue entender qué acción tomar después de ver el mensaje?
¿Aproximadamente cuánto tiempo tardó en resolver el problema?
- Menos de 1 minuto
- 1–3 minutos
- 4–10 minutos
- 11–30 minutos
- Más de 30 minutos
- El problema no se resolvió
- No aplica
En general, ¿qué tan satisfecho está con la forma en que nuestro producto gestiona los errores y le guía hacia una resolución?
Nos gustaría entender su experiencia con el mensaje de error con un poco más de detalle. Comparta sus impresiones y nuestro moderador con IA le hará preguntas de seguimiento.
¿Cómo describe su género?
- Mujer
- Hombre
- No binario
- Prefiero no decirlo
¿Qué tan apropiado fue el tono del mensaje (p. ej., útil frente a culpabilizador)?
¿Dónde vive actualmente?
- África
- Asia
- Europa
- América del Norte
- América del Sur
- Oceanía
- Prefiero no decirlo
¿Qué tan específico fue el mensaje al describir lo que salió mal?
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
- Opens by anchoring respondents to a recent (within-30-day) error incident, so ratings reflect fresh, specific memory rather than generalized impressions
- Uses four distinct opinion-scale questions (clarity, actionability, tone, specificity) plus a ranking question to isolate which error-message qualities matter most to users
- Includes an AI follow-up interview that probes the specific incident in the respondent's own words, surfacing root causes and concrete wording fixes that fixed-choice questions alone would miss
- Closes the loop with an open-text question asking exactly what wording or steps would have resolved the confusion, giving UX teams actionable rewrite material, not just scores
QuestionPro
User Satisfaction Survey + Sample Questionnaire TemplateThis is a general user satisfaction survey template, not one built around error messages or troubleshooting flows specifically, so it only partially overlaps with this use case. It's a fielding-ready static questionnaire that teams would need to heavily rework to focus on error UX. Useful as a broad satisfaction baseline but not a purpose-built error-message evaluation tool.
Qué hace bien
- Backed by a mature, established survey platform with broad customization options
- Likely includes standard satisfaction benchmarking question types (CSAT/NPS-style)
- Simple to deploy quickly for general feedback needs
Dónde se queda corta
- Not designed around error-message clarity, tone, or resolution steps — requires significant rebuilding for this use case
- Static questionnaire with no adaptive AI or voice follow-up to probe individual incidents
- No published per-response quality scoring or transparent prompt methodology
SurveyMonkey
Product Satisfaction Survey TemplateA general product satisfaction template rather than one targeting error messages or troubleshooting UX, so its relevance here is limited to being a generic starting point. It's a ready-to-field static form suitable for broad product feedback. Teams focused specifically on error-handling UX would need to add most of the incident-specific questions themselves.
Qué hace bien
- Well-known, easy-to-use survey builder with broad template library
- Good for quick, general product satisfaction pulse checks
- Established analytics/reporting dashboard
Dónde se queda corta
- No error-message-specific questions (clarity, tone, specificity, recency of incident)
- Static form format — no adaptive AI or voice interview to dig into a specific error incident
- No automated per-response quality scoring or transparent prompt disclosure
Preguntas frecuentes
¿Qué preguntas incluye la plantilla «Encuesta sobre la Claridad de Mensajes de Error y la Experiencia de Resolución (UX)»?
La plantilla incluye 17 preguntas listas para usar, empezando por: «¡Bienvenido/a! Esta breve encuesta (aproximadamente 5–7 minutos) trata sobre un error o mensaje confuso reciente que enc…» · «¿Cuándo fue la vez más reciente que encontró un error o mensaje confuso al usar nuestro producto?» · «¿Qué tipos de mensajes ha visto recientemente? Seleccione todas las opciones que correspondan.». El conjunto completo se muestra arriba y todas las preguntas son editables.
¿Cuánto se tarda en completar esta encuesta?
Los participantes suelen terminar las 17 preguntas en unos 8 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.
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