Q01
Mensagem
Todos os modelosProduct & UX
Pesquisa de Clareza de Mensagens de Erro e UX de Recuperação
Avalia a clareza das mensagens de erro de software, a responsabilidade percebida, a confiança do usuário e a experiência de recuperação para otimizar os textos de UX, reduzir o volume de suporte e melhorar a confiança.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
24 perguntas · ~11 min
Q02
Múltipla escolha
Quando você encontrou uma mensagem de erro de software mais recentemente?
- Nos últimos 7 dias
- 8–14 dias atrás
- 15–30 dias atrás
- Mais de 30 dias atrás
- Não encontrei nenhuma recentemente
Q03
Múltipla escolha
Em qual tipo de dispositivo ou plataforma você encontrou o erro?
- Aplicativo de desktop
- Aplicativo móvel
- Navegador web em desktop ou laptop
- Navegador web em dispositivo móvel
- Linha de comando ou terminal
- Outro
Q04
Escala de opinião
Quão prejudicial o erro foi para o que você estava tentando fazer?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada prejudicialMáx:Extremamente prejudicial
Q05
Múltipla escolha
Você conseguiu concluir sua tarefa após encontrar o erro?
- Sim, imediatamente
- Sim, após tentar um ou mais passos
- Não, não consegui concluir minha tarefa
Q06
Múltipla escolha
Quem ou o que você acha que foi o principal responsável pelo erro que você teve?
- O próprio software ou aplicativo
- A empresa ou equipe de desenvolvimento
- Minhas próprias ações ou entrada de dados
- Meu dispositivo ou hardware
- Minha conexão de internet ou rede
- Um serviço ou integração de terceiros
- Não tenho certeza
Q07
Entrevista com IA
Gostaríamos de saber um pouco mais sobre sua experiência com o erro. Algumas perguntas de acompanhamento aparecerão com base em suas respostas anteriores.
Q08
Múltipla escolha
Qual das opções melhor descreve seu cargo atual?
- Engenheiro(a) de software ou desenvolvedor(a)
- Engenheiro(a) de QA ou de testes
- Gerente de produto
- Designer ou pesquisador(a) de UX
- Profissional de dados ou análise
- TI ou suporte
- Usuário(a) geral ou não técnico(a)
- Outro
Q09
Mensagem
Obrigado por concluir esta pesquisa. Seu feedback ajudará a melhorar as mensagens de erro e as experiências de recuperação em produtos de software.
Q10
Escala de opinião
Nos últimos 3 meses, com que frequência as mensagens de erro atrasaram você?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Com muita frequência
Q11
Múltipla escolha
Qual das opções melhor descreve o erro de software mais recente que você encontrou?
- Travamento ou fechamento inesperado do aplicativo
- Congelamento, travamento ou tela sem resposta
- Erro de validação ou de envio de formulário
- Problema de conexão ou de rede
- Permissão ou acesso negado
- Tempo limite (timeout)
- Outro
Q12
Múltipla escolha
Quais dos seguintes elementos a mensagem de erro incluía? Selecione todas as opções aplicáveis.
- Descrição do problema em linguagem simples
- Código ou identificador técnico
- Sugestão de próximos passos
- Botão de tentar novamente
- Link para ajuda ou contato do suporte
- Detalhes de diagnóstico (logs ou rastreamento)
- Nenhuma das anteriores
- Não me lembro
Q13
Lista suspensa
Aproximadamente quanto tempo você levou para se recuperar e continuar sua tarefa?
- Menos de 1 minuto
- 1–5 minutos
- 6–15 minutos
- 16–30 minutos
- Mais de 30 minutos
- Não consegui me recuperar
- Não se aplica
Q14
Texto longo
Se você pudesse reescrever a mensagem de erro que encontrou, o que ela diria?
Q15
Múltipla escolha
Quantos anos de experiência você tem trabalhando com software em seu cargo?
- 0–1 anos
- 2–4 anos
- 5–9 anos
- 10–14 anos
- 15+ anos
Q16
Múltipla escolha
Em que parte do produto você estava quando o erro ocorreu?
- Login ou autenticação
- Configurações ou gerenciamento de conta
- Criação ou edição de conteúdo
- Entrada de dados ou envio de formulário
- Operações de arquivo (upload, download, salvar)
- Ação dependente de rede (sincronização, busca, chamada de API)
- Instalação ou atualização
- Outro
Q17
Escala de opinião
Quão clara foi a mensagem de erro ao explicar o que deu errado?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada claraMáx:Extremamente clara
Q18
Ordenação
Classifique os seguintes recursos de recuperação do mais para o menos útil com base em sua experiência.
- Passos específicos para corrigir o problema
- Ação de tentar novamente
- Opção de desfazer ou restaurar
- Link para um artigo de ajuda detalhado
- Opção de contatar o suporte
Arraste para ordenar
Q19
Escala de opinião
Como você avaliaria sua proficiência técnica geral?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito baixaMáx:Muito alta
Q20
Escala de opinião
Quão apropriado foi o tom da mensagem de erro?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada apropriadoMáx:Totalmente apropriado
Q21
Lista suspensa
Em qual setor você trabalha principalmente?
- Tecnologia
- Finanças
- Saúde
- Educação
- Governo ou setor público
- Varejo ou eCommerce
- Mídia ou entretenimento
- Outro
- Prefiro não responder
Q22
Escala de opinião
Quão acionável foi a mensagem de erro—ela informou o que fazer em seguida?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada acionávelMáx:Totalmente acionável
Q23
Lista suspensa
Em qual região você mora principalmente?
- África
- Ásia
- Europa
- América do Norte
- Oceania
- América do Sul
- Prefiro não responder
Q24
Escala de opinião
Quão confiante você estava de que sabia o que fazer em seguida após ver a mensagem de erro?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada confianteMáx:Totalmente confiante
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 multi-question sequence isolating error context (device/platform, error type, location in product, disruption level) rather than treating errors as one line item in a broader UX survey
- Uses opinion-scale ratings across clarity, tone, actionability, and confidence so teams can pinpoint exactly which copy dimension is failing, not just an overall satisfaction score
- Pairs a ranking question on recovery aids with an open-text prompt asking users to rewrite the error message themselves, giving both quantitative prioritization and verbatim copy ideas
- Adds an adaptive AI follow-up interview after the structured questions to probe each respondent's specific error experience in their own words, something static form builders can't replicate
QuestionPro
Mobile app user experience survey template | Voice of the customer surveysA general mobile app UX template covering usability and satisfaction broadly, not focused on error messages, responsibility attribution, or recovery behavior. Useful as a fielding-ready starting point if a team wants to fold a couple of error-related questions into a wider app UX study rather than run a dedicated error-message investigation.
O que faz bem
- Ready-to-deploy template within an established survey platform with broad question-library support
- Framed around voice-of-customer practices, suggesting attention to actionable UX feedback loops
- Covers general mobile app experience, useful if error handling is just one factor among many
Onde deixa a desejar
- No indication of questions isolating error message clarity, tone, actionability, or perceived responsibility specifically
- Static question set with no adaptive AI follow-up to probe individual error experiences in depth
- No published scoring methodology for interpreting open-ended UX feedback
SurveySparrow
User Experience Survey & Questionnaire TemplateA general-purpose UX survey template aimed at capturing overall product experience and satisfaction. It is not built around error messages, recovery paths, or responsibility attribution, and would need heavy customization to match a focused error-UX study. It's a decent generic starting point rather than a purpose-built error-recovery instrument.
O que faz bem
- Conversational, chat-style survey format that may improve completion rates
- General UX coverage adaptable to many product feedback contexts
- Part of a platform with broader survey distribution and templating tools
Onde deixa a desejar
- No dedicated line of questioning on error message clarity, tone, or actionability
- Lacks structured recovery-time tracking or ranking of recovery aids
- Fixed question flow with no adaptive AI interview to dig into individual error incidents
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Clareza de Mensagens de Erro e UX de Recuperação”?
O modelo inclui 24 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo(a) a esta pesquisa sobre sua experiência com mensagens de erro de software. Esta pesquisa leva aproximadament…” · “Quando você encontrou uma mensagem de erro de software mais recentemente?” · “Em qual tipo de dispositivo ou plataforma você encontrou o erro?”. 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 24 perguntas em cerca de 11 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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