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Product & UX

Pesquisa de UX sobre Clareza e Resolução de Mensagens de Erro

Avalia a compreensão, a acionabilidade e a satisfação do usuário com mensagens de erro e fluxos de solução de problemas. Desenvolvida para equipes de produto e UX que buscam aprimorar as orientações de erro no aplicativo com base em incidentes recentes de usuários nos últimos 30 dias.

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Perguntas de exemplo

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

17 perguntas · ~8 min
Q01
Mensagem

Boas-vindas! Esta breve pesquisa (aproximadamente 5–7 minutos) pergunta sobre um erro recente ou uma mensagem confusa que você encontrou em nosso produto. Sua participação é voluntária—você pode parar a qualquer momento. Não há respostas certas ou erradas; estamos interessados na sua experiência sincera. Todas as respostas são confidenciais e serão relatadas apenas de forma agregada.

Q02
Múltipla escolha

Quando foi a última vez que você encontrou um erro ou uma mensagem confusa ao usar nosso produto?

  • Hoje
  • Nos últimos 3 dias
  • 4–7 dias atrás
  • 8–14 dias atrás
  • 15–30 dias atrás
  • Não vi nenhum erro ou mensagem confusa nos últimos 30 dias
Q03
Múltipla escolha

Quais tipos de mensagens você viu recentemente? Selecione todas as opções aplicáveis.

  • Mensagem de erro
  • Aviso ou alerta
  • Mensagem de validação (por exemplo, erro em campo de formulário)
  • Mensagem de estado vazio
  • Problema de tempo limite ou de conexão
  • Relatório de falha do aplicativo
  • Nenhuma das anteriores
Q04
Escala de opinião

De modo geral, quão clara foi a mensagem de erro ou a mensagem mais recente que você viu?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada claraMáx:Extremamente clara
Q05
Múltipla escolha

Quais ações você tomou depois de ver a mensagem? Selecione todas as opções aplicáveis.

  • Tentei a ação novamente
  • Corrigi minha entrada de dados
  • Usei a ajuda ou as dicas na tela
  • Acessei a Central de Ajuda ou o FAQ
  • Entrei em contato com o suporte
  • Pesquisei na web
  • Atualizei ou reiniciei o aplicativo
  • Abandonei a tarefa
  • Outro (especifique)
Q06
Ordenação

Classifique as seguintes qualidades de uma mensagem de erro, da mais importante para a menos importante.

  1. Explicação clara da causa
  2. Sugestão de correção ou solução alternativa
  3. Linguagem simples, sem jargões
  4. Botão ou link para o próximo passo
  5. Código de referência único para o suporte
  6. Destaque visual (por exemplo, cor, ícone)
Arraste para ordenar
Q07
Texto longo

Com base na sua experiência recente, que redação ou etapas teriam tornado a mensagem de erro mais clara ou mais útil?

Q08
Múltipla escolha

Qual é a sua faixa etária?

  • Menos de 18
  • 18–24
  • 25–34
  • 35–44
  • 45–54
  • 55–64
  • 65 ou mais
  • Prefiro não responder
Q09
Mensagem

Agradecemos o seu tempo! Seu feedback vai nos ajudar diretamente a melhorar as mensagens de erro e as orientações de solução de problemas em nosso produto.

Q10
Escala de opinião

Quão fácil foi entender qual ação tomar depois de ver a mensagem?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito difícilMáx:Muito fácil
Q11
Lista suspensa

Aproximadamente quanto tempo levou para resolver o problema?

  • Menos de 1 minuto
  • 1–3 minutos
  • 4–10 minutos
  • 11–30 minutos
  • Mais de 30 minutos
  • O problema não foi resolvido
  • Não se aplica
Q12
Escala de opinião

De modo geral, quão satisfeito você está com a forma como nosso produto lida com erros e orienta você em direção a uma resolução?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q13
Entrevista com IA

Gostaríamos de entender sua experiência com a mensagem de erro com um pouco mais de detalhes. Compartilhe suas ideias e nosso moderador de IA fará perguntas de acompanhamento.

Q14
Múltipla escolha

Como você descreve o seu gênero?

  • Mulher
  • Homem
  • Não binário
  • Prefiro não responder
Q15
Escala de opinião

Quão apropriado foi o tom da mensagem (por exemplo, prestativo vs. acusatório)?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito inapropriadoMáx:Muito apropriado
Q16
Múltipla escolha

Onde você mora atualmente?

  • África
  • Ásia
  • Europa
  • América do Norte
  • América do Sul
  • Oceania
  • Prefiro não responder
Q17
Escala de opinião

Quão específica foi a mensagem ao descrever o que deu errado?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito vagaMáx:Muito específica

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

  • 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 Template

This 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.

O que faz bem

  • 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

Onde deixa a desejar

  • 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 Template

A 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.

O que faz bem

  • Well-known, easy-to-use survey builder with broad template library
  • Good for quick, general product satisfaction pulse checks
  • Established analytics/reporting dashboard

Onde deixa a desejar

  • 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

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de UX sobre Clareza e Resolução de Mensagens de Erro”?

O modelo inclui 17 perguntas prontas para usar, começando por: “Boas-vindas! Esta breve pesquisa (aproximadamente 5–7 minutos) pergunta sobre um erro recente ou uma mensagem confusa qu…” · “Quando foi a última vez que você encontrou um erro ou uma mensagem confusa ao usar nosso produto?” · “Quais tipos de mensagens você viu recentemente? Selecione todas as opções aplicáveis.”. 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 17 perguntas em cerca de 8 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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