Ferramentas de pesquisa deveriam
conquiste a confiança.
Criamos o QuestionPunk para pesquisadores que precisam de métodos possíveis de inspecionar, reproduzir e defender — não uma ferramenta caixa-preta que apenas cospe um gráfico.
Feito por um pesquisador, para pesquisadores.
Jake construiu uma carreira em jornalismo, análise de dados e engenharia de dados. Em cada função, o mesmo problema sempre voltava: as equipes precisavam de ferramentas melhores para obter respostas honestas e evidências reproduzíveis — e essas ferramentas nunca existiam de fato.
O QuestionPunk é essa ferramenta. Um único fluxo para criação de pesquisas, entrevistas adaptativas e análise — com configuração de IA transparente, que pesquisadores podem inspecionar e documentar, não apenas confiar.
Se os resultados importam, a metodologia importa. Eu queria uma ferramenta que ajude as equipes a avançar mais rápido sem esconder como as respostas foram obtidas.
Três problemas que decidimos resolver.
Fluxos de trabalho fragmentados
Pesquisar significava conectar ferramentas separadas para design, recrutamento e análise. Essa fragmentação perde sinais.
uma única ferramenta que cobre design, recrutamento e análise de ponta a ponta — sem emendas, sem contexto perdido nas transições.
Questionários estáticos
Pesquisas tradicionais deixam passar as perguntas de aprofundamento que só surgem quando o respondente começa a falar.
uma IA que investiga respostas vagas enquanto o respondente ainda está engajado — os aprofundamentos acontecem na hora, não na análise posterior.
Síntese manual
Equipes gastam dias limpando, codificando e resumindo transcrições antes de poder decidir. É um tempo que a decisão não tem.
relatórios prontos junto com as respostas brutas — temas, sentimento e um resumo executivo ficam disponíveis assim que o estudo é encerrado.
Quatro princípios que orientam cada decisão.
Pesquisadores em primeiro lugar
Nosso roadmap é guiado por pesquisadores e pelos experimentos que precisam realizar — não por pressão de growth hacking.
Transparência total
Prompts, escolhas de modelo e lógica de ramificação ficam visíveis, para que os estudos possam ser documentados, revisados e reproduzidos.
Controle sem código
Ajuste prompts, modelos e a configuração do estudo sem abrir chamado com a engenharia.
Preço acessível na prática
Equipes acadêmicas e enxutas devem poder avaliar métodos modernos sem preços de nível corporativo.
O que construímos até agora.
Orientado por pesquisadores que usam o produto diariamente.
Travis Tae Oh, Ph.D.
Professor de Marketing, Yeshiva University
Travis é professor de marketing na Yeshiva University, com pesquisas publicadas sobre IA generativa no meio acadêmico. Ele participou de perto do nosso processo de desenvolvimento, oferecendo feedback rigoroso que moldou diretamente o funcionamento do QuestionPunk.
Veterano com 1.000 pesquisas no Qualtrics, Travis agora conduz suas pesquisas no QuestionPunk.
Leia a pesquisa dele sobre GenAI para insights de marketingPerguntas, feedback, ou só quer falar sobre pesquisa?
Lemos todas as mensagens. Espere uma resposta em até um dia útil — de uma pessoa de verdade, não de um sistema automático.
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