QuestionPunkQuestionPunk
Comece grátis
Todos os modelos
Customer Experience

Pesquisa de CSAT e Experiência na Transferência de Chatbot para Atendente

Avalia a satisfação do cliente e os pontos de atrito durante as transferências de chatbot para atendente humano, medindo a facilidade da transição, a retenção de contexto, a eficácia do atendente e a intenção de reutilização para orientar a otimização do encaminhamento de suporte.

Usar este modeloVer mais modelos

Perguntas de exemplo

Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.

22 perguntas · ~10 min
Q01
Mensagem

Bem-vindo, e obrigado por participar desta pesquisa sobre sua experiência com transferências de chatbot para atendente humano no suporte ao cliente. Esta pesquisa leva aproximadamente 10 minutos. Sua participação é voluntária—você pode parar a qualquer momento. Não há respostas certas ou erradas; estamos interessados em suas opiniões sinceras. Todas as respostas são confidenciais e serão relatadas apenas de forma agregada. Por favor, pense na sua conversa de suporte mais recente em que um chatbot transferiu você para um atendente humano (de preferência nos últimos 90 dias). Se você não teve uma nos últimos 90 dias, use sua experiência mais recente.

Q02
Múltipla escolha

Onde esta conversa de suporte começou?

  • Widget de chat do site
  • Chat do aplicativo móvel
  • Aplicativo de mensagens (ex.: WhatsApp, Messenger)
  • SMS/mensagem de texto
  • Chat de rede social
  • IVR de voz/telefone com bot
  • Não me lembro
  • Outro (especifique)
Q03
Escala de opinião

Quão fácil foi a transição do chatbot para o atendente humano?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito difícilMáx:Muito fácil
Q04
Escala de opinião

Quão eficaz foi o atendente humano ao resolver o seu problema após a transferência?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada eficazMáx:Extremamente eficaz
Q05
Escala de opinião

No geral, quão satisfeito você ficou com toda esta experiência de suporte (chatbot e atendente humano combinados)?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q06
Texto longo

Qual única mudança teria melhorado mais a experiência de transferência para você?

Q07
Lista suspensa

Em qual região você mora atualmente?

  • África
  • Ásia
  • Europa
  • América Latina/Caribe
  • Oriente Médio
  • América do Norte
  • Oceania
  • Prefiro não informar
Q08
Mensagem

Obrigado pelo seu tempo. Seu feedback ajudará diretamente a melhorar as futuras experiências de transferência de chatbot para atendente humano.

Q09
Lista suspensa

Aproximadamente quando ocorreu esta transferência?

  • Nos últimos 7 dias
  • 8–14 dias atrás
  • 15–30 dias atrás
  • 31–90 dias atrás
  • Mais de 90 dias atrás
  • Não tenho certeza
Q10
Lista suspensa

Aproximadamente quanto tempo você esperou entre o chatbot e o atendente humano?

  • Sem espera (imediato)
  • Menos de 1 minuto
  • 1–3 minutos
  • 4–5 minutos
  • 6–10 minutos
  • 11–20 minutos
  • Mais de 20 minutos
  • Não me lembro
Q11
Múltipla escolha

Seu problema foi resolvido até o final da conversa?

  • Sim, totalmente resolvido
  • Parcialmente resolvido
  • Não, não foi resolvido
  • Não se aplica
Q12
Múltipla escolha

Pensando no momento, você teria preferido que a transferência acontecesse…

  • Mais cedo do que aconteceu
  • Mais tarde do que aconteceu
  • O momento foi adequado
  • Sem preferência
Q13
Entrevista com IA

Com base nas suas respostas à pesquisa, gostaríamos de explorar sua experiência de transferência com um pouco mais de detalhe. Por favor, compartilhe seus pensamentos abertamente—não há respostas certas ou erradas.

Q14
Lista suspensa

Qual é a sua idade?

  • 18–24
  • 25–34
  • 35–44
  • 45–54
  • 55–64
  • 65+
  • Prefiro não informar
Q15
Múltipla escolha

Como aconteceu a transferência para um atendente humano?

  • Eu pedi para falar com uma pessoa
  • O bot sugeriu a transferência
  • Aconteceu automaticamente quando o bot não pôde ajudar
  • Foi oferecida uma escolha de atendentes ou canais
  • Não tenho certeza
Q16
Escala de opinião

Em que medida o atendente humano pareceu ter o contexto da sua conversa com o chatbot (ex.: seu problema, passos já realizados)?

Escala: 1 – 7
Mín:Nenhum contextoMáx:Contexto completo
Q17
Múltipla escolha

O que, se algo, você teve que repetir ao atendente humano? (Selecione todas as opções aplicáveis)

  • Nome ou dados da conta
  • Número do pedido/caso
  • Descrição do problema
  • Passos já tentados
  • Arquivos ou capturas de tela
  • Nada precisou ser repetido
  • Outro (especifique)
Q18
Escala de opinião

Qual a probabilidade de você usar este chatbot novamente para futuras necessidades de suporte?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q19
Múltipla escolha

Como você descreve seu gênero?

  • Mulher
  • Homem
  • Não binário
  • Prefiro não informar
Q20
Escala de opinião

Com que clareza você foi informado sobre o que aconteceria durante a transferência (ex.: tempo de espera esperado, o que o atendente saberia)?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada claroMáx:Extremamente claro
Q21
Escala de opinião

Quão fluida a transferência geral pareceu?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada fluidaMáx:Completamente fluida
Q22
Escala de opinião

No geral, como você avaliaria a transferência do chatbot para o atendente humano?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito ruimMáx:Excelente

O que está incluído

  • Acompanhamento com IA

    Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.

  • Verificações de atenção

    Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.

  • Textos escritos por IA

    Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.

  • Relatório automático

    Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.

Como se compara

Analisamos os modelos mais parecidos de outras ferramentas de pesquisa. Veja o que elas fazem bem e onde este modelo vai além.

Por que este modelo

  • Includes a dedicated sequence tracking the handoff itself — where the conversation started, how the transfer happened, and how long the wait was — not just generic support satisfaction
  • Measures context retention explicitly (whether the agent seemed to know the chatbot conversation) and asks what customers had to repeat, isolating the exact friction points of handoffs
  • Pairs standard opinion-scale ratings (transition ease, seamlessness, agent effectiveness, overall satisfaction, reuse intent) with an AI follow-up interview that adaptively probes the open-text answer about what would improve the handover
  • Ends with an auto-generated report from per-response quality scoring, so low-effort or contradictory answers can be flagged rather than taken at face value

SurveyMonkey

Customer Support Satisfaction Survey Template

A general-purpose customer support CSAT template rather than one built around chatbot-to-agent transfer moments. Useful as a broad satisfaction baseline but doesn't isolate handoff-specific friction like context loss or transfer timing. Fielding-ready as a static form.

O que faz bem

  • Established survey platform with broad distribution and panel options
  • Simple to deploy for general support CSAT tracking
  • Familiar respondent experience for standard rating-scale questions

Onde deixa a desejar

  • No chatbot-to-human handoff specific questions (transfer method, wait time, context retention)
  • Static question set with no adaptive follow-up probing on open-ended answers
  • No per-response quality scoring or automated interview-style report

SurveySparrow

Customer Support Agent Feedback Template

Focused on rating human agent performance, which overlaps with the post-handoff portion of our template but doesn't address the chatbot side or the transfer experience itself. A ready-to-use conversational-style template, not a chatbot handoff diagnostic.

O que faz bem

  • Conversational survey format that can feel more engaging than plain forms
  • Targeted at agent-level feedback, useful for coaching support staff
  • Quick to launch as a standard template

Onde deixa a desejar

  • No coverage of the chatbot leg of the journey or the transfer moment itself
  • No adaptive AI interview to dig into why a handoff felt rough
  • No transparent scoring methodology or automated quality flagging of responses

Jotform

200+ Customer Satisfaction Evaluation Forms

This is a template directory/category page listing many generic satisfaction forms, not a single fielding-ready survey about chatbot-to-agent handoffs. Useful only as a starting point requiring significant customization to reach handoff-specific coverage.

O que faz bem

  • Large library offering many form styles and layouts to start from
  • Drag-and-drop form builder for quick customization
  • Wide range of general CSAT question templates available

Onde deixa a desejar

  • No template specifically addresses chatbot-to-human transfer friction points
  • Purely static form fields with no adaptive follow-up interviewing
  • No built-in per-response quality scoring or auto-generated experience report

QuestionPro

Customer Support Service Evaluation Survey Template

A general support service evaluation template covering typical CSAT dimensions, but not built around the chatbot-to-agent handoff journey specifically. Solid as a broad service quality check rather than a friction-point diagnostic for escalations.

O que faz bem

  • Established enterprise survey platform with reporting dashboards
  • Covers general service quality dimensions applicable across support channels
  • Template is ready to deploy without heavy customization

Onde deixa a desejar

  • No questions targeting handoff mechanics (transfer trigger, wait time, context transfer)
  • No adaptive AI-driven follow-up interview on open responses
  • No transparent per-response scoring or voice-based interview option

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de CSAT e Experiência na Transferência de Chatbot para Atendente”?

O modelo inclui 22 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo, e obrigado por participar desta pesquisa sobre sua experiência com transferências de chatbot para atendente h…” · “Onde esta conversa de suporte começou?” · “Quão fácil foi a transição do chatbot para o atendente humano?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.

Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?

Os participantes normalmente terminam as 22 perguntas em cerca de 10 minutos.

Posso personalizar este modelo?

Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.

Este modelo é gratuito?

Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.

Pronto para publicar?

Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.

Usar este modeloComeçar grátis

Modelos relacionados

Mais estudos sobre temas semelhantes.

Ver todos
Customer Experience

Pesquisa de Experiência e Fidelidade do Cliente da Cafeteria

Captura como os clientes avaliam suas bebidas, tempo de espera, equipe e ambiente na visita mais recente, além da probabilidade de retornarem. Um acompanhamento por IA investiga o momento específico que moldou a avaliação, para que você saiba exatamente o que corrigir ou preservar.

Ver modelo
Customer Experience

Pesquisa de Experiência e Eficácia do Chatbot de Marketing

Mede o quão bem o seu site ou chatbot de marketing resolve as dúvidas dos visitantes, gera confiança e conduz as pessoas rumo a uma compra ou cadastro. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói em detalhes a conversa mais recente do respondente com o chatbot, revelando exatamente onde ele ajudou ou falhou. Desenvolvida para equipes de marketing e CX que avaliam a implantação de um chatbot ativo.

Ver modelo
Customer Experience

Pesquisa de Confiança e Justiça na Transferência de Chatbot para Atendente

Mede a percepção de justiça, transparência e o impacto na confiança quando os clientes encontram um chatbot antes de chegar a um atendente humano. Projetada para feedback pós-interação a fim de diagnosticar atritos nos fluxos de roteamento e escalonamento do chatbot.

Ver modelo
Customer Experience

Avaliação da Experiência de Atendimento ao Cliente na Web

Avalia uma interação recente de suporte online — canal utilizado, resolução, esforço e satisfação — para equipes que operam chat ao vivo, e-mail ou suporte por chatbot. Uma entrevista de acompanhamento com IA investiga o que realmente aconteceu durante o contato, para que notas baixas venham acompanhadas de uma história específica e solucionável, em vez de apenas um número.

Ver modelo
Customer Experience

Eficácia de Chatbots de IA na Orientação e Suporte ao Estudante

Esta pesquisa avalia as experiências dos estudantes com serviços de orientação e suporte por chatbots de IA. Ela mede padrões de uso, tipos de tarefas, taxas de sucesso percebidas, satisfação, confiança, comparação com orientadores humanos e áreas para melhoria.

Ver modelo
Customer Experience

Feedback sobre Interação com Agente de Suporte ao Cliente

Captura como transcorreu uma interação específica de suporte ao cliente — canal utilizado, resolução, esforço e como o agente se saiu em comportamentos-chave — com um acompanhamento por IA que investiga o verdadeiro motivo por trás da nota de satisfação, não apenas o número. Desenvolvido para equipes de operações de suporte e CX que acompanham a qualidade dos agentes ao longo do tempo.

Ver modelo