Q01
Mensagem
Todos os modelosPrivacy & Compliance
Pesquisa de UX: Prevenção de Fraude no Checkout vs. Conversão
Mede como os clientes de e-commerce percebem e reagem às etapas de prevenção de fraude durante o checkout, identificando os trade-offs entre atrito de segurança e conversão para orientar a otimização da UX.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
20 perguntas · ~9 min
Q02
Múltipla escolha
Você concluiu uma compra online na [Retailer Name] nos últimos 90 dias?
- Sim
- Não
- Não tenho certeza
Q03
Múltipla escolha
Qual dispositivo você usa com mais frequência para compras online?
- Aplicativo mobile
- Navegador mobile
- Navegador em desktop ou notebook
- Tablet
- Outro
Q04
Múltipla escolha
No seu checkout mais recente conosco, quais etapas de verificação ou segurança você encontrou? Selecione todas as que se aplicam.
- Código de uso único por SMS
- Código de uso único por e-mail
- Desafio do banco ou 3D Secure (por exemplo, aprovação no app do banco)
- Redigitar endereço ou CEP
- CAPTCHA ou verificação de bot
- Confirmação biométrica (rosto ou impressão digital)
- Precisei fazer login
- Precisei redefinir a senha
- Nenhuma das opções acima
Q05
Ordenação
Classifique os itens a seguir do mais importante ao menos importante para você durante o checkout online.
- Proteção robusta contra fraude
- Velocidade (finalizar rapidamente)
- Facilidade de uso (poucas etapas)
- Controle sobre como verifico minha identidade
- Explicações claras sobre por que cada etapa é necessária
Arraste para ordenar
Q06
Múltipla escolha
Nos últimos 6 meses, algum varejista online recusou ou bloqueou por engano um pagamento válido seu?
- Sim
- Não
- Não tenho certeza
Q07
Entrevista com IA
Gostaríamos de entender sua experiência de checkout com mais profundidade. Um moderador de IA fará algumas perguntas de acompanhamento com base nas suas respostas anteriores.
Q08
Texto longo
Com base nas suas respostas nesta pesquisa, compartilhe quaisquer comentários ou sugestões adicionais sobre a experiência de checkout online.
Q09
Lista suspensa
Qual é a sua faixa etária?
- 18–24
- 25–34
- 35–44
- 45–54
- 55–64
- 65 ou mais
- Prefiro não informar
Q10
Mensagem
Obrigado por concluir esta pesquisa. Seu feedback nos ajudará a melhorar a experiência de checkout online. Se tiver alguma dúvida, entre em contato com [research team email].
Q11
Escala de opinião
Quão prejudiciais foram as etapas de verificação ou segurança para concluir seu pedido?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada prejudiciaisMáx:Extremamente prejudiciais
Q12
Lista suspensa
Qual é o maior tempo extra que você aceitaria para verificações de segurança durante o checkout?
- Menos de 10 segundos
- 10–30 segundos
- 31–60 segundos
- 1–2 minutos
- Mais de 2 minutos
- Eu não aceitaria nenhum tempo extra
Q13
Múltipla escolha
O que você fez após a recusa ou retenção equivocada? Selecione todas as que se aplicam.
- Tentei novamente com o mesmo cartão
- Usei um cartão diferente
- Usei uma carteira digital (por exemplo, PayPal, Apple Pay, Google Pay)
- Esperei e tentei novamente mais tarde
- Entrei em contato com o suporte ao cliente
- Abandonei a compra completamente
- Comprei em outro varejista
Q14
Múltipla escolha
Como você descreve seu gênero?
- Mulher
- Homem
- Não binário
- Prefiro não informar
Q15
Escala de opinião
Em que medida essas etapas de verificação aumentaram sua confiança de que seu pagamento estava seguro?
Escala: 1 – 7
Mín:De forma algumaMáx:Em grande medida
Q16
Ordenação
Classifique os recursos a seguir do mais útil ao menos útil para fazer o checkout parecer seguro sem deixá-lo lento.
- Preencher automaticamente códigos de uso único quando possível
- Explicar brevemente por que a verificação é necessária
- Oferecer escolha de verificação por SMS, e-mail ou app
- Pular verificações extras em dispositivos confiáveis
- Usar biometria (rosto ou impressão digital) quando disponível
Arraste para ordenar
Q17
Múltipla escolha
Você já abandonou um carrinho de compras online por causa de etapas de verificação ou segurança durante o checkout?
- Sim, nos últimos 3 meses
- Sim, há 3–12 meses
- Não
- Não tenho certeza
Q18
Lista suspensa
Em qual região você mora?
- América do Norte
- Europa
- Ásia-Pacífico
- América Latina
- Oriente Médio e África
- Prefiro não informar
Q19
Escala de opinião
Para uma compra online típica, quão aceitável é concluir uma etapa de verificação extra (por exemplo, código de uso único, leitura biométrica ou CAPTCHA) antes que seu pagamento seja processado?
Escala: 1 – 7
Mín:Totalmente inaceitávelMáx:Totalmente aceitável
Q20
Lista suspensa
Aproximadamente quantas compras online você faz em um mês típico?
- 0
- 1–2
- 3–5
- 6–10
- 11–20
- Mais de 20
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
- Directly measures the fraud-prevention vs. conversion trade-off, including a disruption rating and confidence-in-security rating on the same 0-100 verification steps
- Uses ranking questions to force trade-off prioritization (checkout priorities, and which anti-fraud features feel most reassuring vs. most annoying)
- Captures real abandonment and false-decline behavior with follow-up multi-select on what customers did after a mistaken block or hold
- Includes an AI follow-up interview to probe open-ended reasoning behind friction tolerance, plus an open-text reflection question and standard demographic segmentation
QuestionPro
Usability Survey For Self-Service Checkouts + Sample Questionnaire TemplateThis is a fielding-ready questionnaire template, but it is built around self-service checkout usability (e.g., kiosk/station flow and ease of use) rather than ecommerce fraud-prevention friction or checkout conversion trade-offs. It's a partial topical overlap on 'checkout' and usability, not a direct match on fraud vs. conversion. Useful as a general checkout-usability reference rather than a security/conversion trade-off study.
O que faz bem
- Provides a ready-made sample questionnaire specifically for checkout usability
- Focused scope makes it quick to adapt for basic checkout flow feedback
- Established survey template library with guidance on structuring usability questions
Onde deixa a desejar
- No mention of fraud-prevention, security-verification, or false-decline questions relevant to this topic
- Static question set with no adaptive AI follow-up probing into why friction was or wasn't tolerated
- No disclosed methodology for scoring response quality or automated reporting
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de UX: Prevenção de Fraude no Checkout vs. Conversão”?
O modelo inclui 20 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo a este estudo sobre experiências de checkout online. Esta pesquisa leva aproximadamente 10 minutos para ser co…” · “Você concluiu uma compra online na [Retailer Name] nos últimos 90 dias?” · “Qual dispositivo você usa com mais frequência para compras online?”. 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 20 perguntas em cerca de 9 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.
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