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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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Pesquisa de UX sobre Clareza e Resolução de Mensagens de Erro
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.
Powered by QuestionPunk
Tema Padrão. Você pode mudar as cores e as fontes.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
15 perguntas · ~8 min
Q01
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
Q02
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
Q03
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
Q04
Escala de opinião
Quão fácil foi entender qual ação tomar depois de ver a mensagem?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito difícilMáx:Muito fácil
Q05
Escala de opinião
Quão apropriado foi o tom da mensagem (por exemplo, prestativo vs. acusatório)?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito inapropriadoMáx:Muito apropriado
Q06
Escala de opinião
Quão específica foi a mensagem ao descrever o que deu errado?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito vagaMáx:Muito específica
Q07
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)
Q08
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
Q09
Ordenação
Classifique as seguintes qualidades de uma mensagem de erro, da mais importante para a menos importante.
- Explicação clara da causa
- Sugestão de correção ou solução alternativa
- Linguagem simples, sem jargões
- Botão ou link para o próximo passo
- Código de referência único para o suporte
- Destaque visual (por exemplo, cor, ícone)
Arraste para ordenar
Q10
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
Q11
Texto longo
Com base na sua experiência recente, que redação ou etapas teriam tornado a mensagem de erro mais clara ou mais útil?
Q12
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.
Q13
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
Q14
Múltipla escolha
Como você descreve o seu gênero?
- Mulher
- Homem
- Não binário
- Prefiro não responder
Q15
Múltipla escolha
Onde você mora atualmente?
- África
- Ásia
- Europa
- América do Norte
- América do Sul
- Oceania
- Prefiro não responder
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.
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 TemplateThis 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 TemplateA 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 15 perguntas prontas para usar, começando por: “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.” · “De modo geral, quão clara foi a mensagem de erro ou a mensagem mais recente que você viu?”. 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 15 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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