Q01
Mensagem
Todos os modelosIndustry-Specific
Pesquisa sobre Preferências Alimentares do Dia a Dia e Fatores de Decisão
Mapeia o que as pessoas realmente comem, quais culinárias e atributos elas preferem, e o que de fato determina uma escolha alimentar no momento — preço, saúde, conveniência ou sabor. Feita para marcas de alimentos, restaurantes e equipes de kits de refeição que estão desenvolvendo cardápios ou produtos. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói a última decisão alimentar real, em vez de se basear apenas em preferências declaradas.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
13 perguntas · ~7 min
Q02
Múltipla escolhaObrigatória
Qual destas opções melhor descreve como você se alimenta na maior parte do tempo?
- Como de tudo (onívoro)
- Vegetariano
- Vegano
- Pescetariano
- Flexitariano (majoritariamente à base de plantas)
- Low-carb / cetogênica
- Outro
Q03
Múltipla escolhaObrigatória
Quais culinárias você realmente gosta de comer — não apenas tolera? Selecione todas as que se aplicam.
- Italiana
- Mexicana
- Chinesa
- Indiana
- Japonesa
- Do Oriente Médio
- Americana / comida reconfortante
- Tailandesa / do Sudeste Asiático
- Mediterrânea
- Francesa
Q04
Múltipla escolhaObrigatória
Nos últimos 30 dias, com que frequência você experimentou um prato ou uma culinária que era novidade para você?
- Nunca
- Uma vez
- Algumas vezes
- Semanalmente ou mais
Q05
MatrizObrigatória
Quando você está decidindo o que comer, qual a importância de cada um dos itens a seguir?
6 linhas × 5 colunas
- Sabor e paladar
- Saúde / nutrição
- Preço
- Conveniência / tempo de preparo
- Sustentabilidade ou origem ética
- +1 mais
Colunas: Nada importante · Pouco importante · Moderadamente importante · Muito importante · Extremamente importante
Q06
Compensação melhor–pior (MaxDiff)Obrigatória
Pensando em escolher uma refeição em um dia comum, qual destes itens importa mais e qual importa menos?
- Ótimo sabor
- Preço baixo
- Benefícios à saúde
- Rápido / mínimo esforço
- Familiar e reconfortante
- Porção grande
- De origem local ou sustentável
- Visualmente atraente
Escolha a melhor e a pior de cada conjuntoMelhor:Importa maisPior:Importa menos
Q07
Distribuição de pontosObrigatória
Você tem 100 pontos para distribuir entre os fatores abaixo, de acordo com o peso que cada um tem nas suas decisões alimentares habituais. Distribua da forma que for mais sincera — eles não precisam ser iguais.
- Preço
- Sabor
- Saúde / nutrição
- Conveniência
- Marca ou reputação
- Embalagem ou apresentação
Distribua 100 pontos
Q08
Escala de opiniãoObrigatória
Quão disposto você está a experimentar um prato ou ingrediente desconhecido que nunca provou antes?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito receoso, fico no que já conheçoMáx:Muito disposto, busco ativamente novidades
Q09
Escala de avaliação
Quão satisfeito você está com as opções de comida disponíveis para você no dia a dia (mercado, delivery, restaurantes próximos)?
Intervalo: 1 – 5
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q10
Entrevista com IA
Peça ao respondente que descreva, passo a passo, a última refeição ou lanche que escolheu para si mesmo: quais opções considerou, o que acabou definindo a decisão (preço, humor, saúde, conveniência, hábito) e se ficou satisfeito com a escolha depois. Se a principal prioridade declarada na pergunta de distribuição de pontos não corresponder ao que realmente motivou essa decisão real, investigue delicadamente essa diferença. Se disserem que 'apenas pegaram o que tinha', explore o que esse 'o que tinha' costuma ser e por que essa é a opção padrão.
Q11
Múltipla escolha
Em qual faixa etária você se enquadra?
- Menos de 18
- 18-24
- 25-34
- 35-44
- 45-54
- 55-64
- 65 ou mais
- Prefiro não dizer
Q12
Múltipla escolha
Para quantas pessoas, incluindo você, você costuma cozinhar ou fazer compras?
- Só para mim
- 2 pessoas
- 3-4 pessoas
- 5 ou mais pessoas
- Prefiro não dizer
Q13
Mensagem
Obrigado por compartilhar suas preferências alimentares! Suas respostas alimentarão diretamente a forma como desenvolvemos cardápios e produtos para corresponder ao que as pessoas realmente querem comer, e não apenas ao que dizem que deveriam comer.
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
- Goes beyond stated preferences with an AI follow-up interview that reconstructs the respondent's actual last meal decision, surfacing real behavior instead of self-reported ideals
- Combines a matrix, constant-sum, and max-diff exercise so we can triangulate what really drives choice — price, health, convenience, or taste — rather than relying on a single ranking question
- Every AI-driven follow-up runs on transparent, reviewable prompts and produces automated per-response quality scoring plus an auto-generated report, unlike static form builders
- Includes context questions (household cooking size, novelty-seeking, cuisine breadth) so food brands and meal-kit teams can segment findings by real usage patterns, not just demographics
Jotform
Picnic Food Preference Form TemplateA fielding-ready static form built for a specific event use case (picnic planning) rather than general everyday food-decision research. It's easy to deploy and customize visually but is scoped narrowly and not designed to probe the reasoning behind choices. Useful as a lightweight intake form, not a decision-driver study.
O que faz bem
- Ready-to-use, easily customizable form builder
- Simple, low-friction respondent experience for casual event planning
Onde deixa a desejar
- No adaptive follow-up questioning — collects only fixed, self-reported answers
- No mechanism to weigh or trade off decision drivers like price, health, or convenience
- No automated scoring or synthesized reporting of responses
SurveySparrow
Sample Food Preference Questionnaire Template | Uncover Dietary TrendsA fielding-ready conversational-style survey template aimed at general dietary trend discovery. It covers preference and habit questions in a friendly chat-like format but is still a fixed-question instrument. Good for broad trend snapshots rather than reconstructing specific real decisions.
O que faz bem
- Conversational, chat-style question flow that feels approachable
- Positioned specifically around food/dietary trend topics
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI interviewing — all questions are pre-set with no follow-up probing
- No structured trade-off tools (e.g., points allocation or max-diff) to quantify what matters most
- No transparent prompt methodology or automated report generation
QuestionPro
Food survey questions | Food-related survey questions & templateA category page/template collection of food and fast-food restaurant survey questions rather than a single polished, ready-to-field instrument. Useful as a question bank for restaurant-style feedback, but it reads more like a reference library than a cohesive decision-driver survey. Good for teams wanting to build their own from parts.
O que faz bem
- Broad library of food and restaurant-specific question examples
- Backed by an established survey platform with reporting and distribution tools
Onde deixa a desejar
- Presented as a question bank/category page, not a single cohesive fielding-ready template
- No adaptive AI follow-up to reconstruct an actual recent meal decision
- No built-in trade-off measurement (constant-sum/max-diff) for ranking decision drivers
Typeform
Consumer Preference Survey TemplateA general-purpose consumer preference template that could be adapted for food brands, but it is not food-specific and covers preference topics broadly rather than everyday meal decisions. Its polished conversational UI is a strength, though the content isn't purpose-built for food, cuisine, or meal-choice research.
O que faz bem
- Clean, on-brand conversational interface known for high completion rates
- Flexible template that can be adapted across product categories
Onde deixa a desejar
- Not food-specific — no built-in cuisine, meal-timing, or food-attribute questions
- Static question flow with no adaptive AI interview to probe an actual recent decision
- No transparent prompt logic or automated per-response quality scoring
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa sobre Preferências Alimentares do Dia a Dia e Fatores de Decisão”?
O modelo inclui 13 perguntas prontas para usar, começando por: “Olá! Gostaríamos de entender suas escolhas alimentares do dia a dia — o que você gosta, o que evita e o que realmente pe…” · “Qual destas opções melhor descreve como você se alimenta na maior parte do tempo?” · “Quais culinárias você realmente gosta de comer — não apenas tolera? Selecione todas as que se aplicam.”. 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 13 perguntas em cerca de 7 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.
Modelos relacionados
Mais estudos sobre temas semelhantes.
Industry-Specific
Avaliação de Satisfação e Entrega de Projeto do Cliente
Mede o quão satisfeitos os clientes ou stakeholders estão com um projeto concluído ou em andamento — abrangendo clareza de escopo, cumprimento de prazos, aderência ao orçamento, comunicação e qualidade das entregas — com um acompanhamento de IA que investiga a história real por trás da avaliação geral em vez de uma nota genérica em estrelas. Desenvolvido para agências, consultorias e equipes internas de projeto que realizam avaliações pós-projeto ou de marcos.
Ver modeloIndustry-Specific
Avaliação de Hábitos Alimentares, Metas e Barreiras da Dieta
Mede padrões alimentares, metas nutricionais, comportamento de compra e barreiras à alimentação saudável. Use para segmentar clientes, identificar necessidades não atendidas e orientar o desenvolvimento de produtos ou serviços alimentícios.
Ver modeloIndustry-Specific
Preferências de Cardápio e Porções em Restaurantes para Usuários de GLP-1
Explora como as pessoas que tomam medicamentos GLP-1 (Ozempic, Wegovy, Mounjaro, Zepbound etc.) de fato pedem, comem e avaliam as refeições em restaurantes agora que seu apetite mudou. Combina satisfação com as porções, priorização de trade-offs e uma entrevista de acompanhamento com IA que reconstrói uma refeição recente real para revelar ajustes concretos de cardápio e preços. Desenvolvido para redes de restaurantes, equipes de P&D de cardápio e pesquisadores do setor de alimentação.
Ver modeloIndustry-Specific
Pesquisa de Confiança e Segurança do Cliente sobre Alergias Alimentares
Capta o quão confiantes as pessoas que gerenciam alergias alimentares se sentem ao navegar por cardápios, rótulos de ingredientes e interações com funcionários em restaurantes e marcas de alimentos — e onde essa confiança se rompe. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói em detalhes a experiência mais recente de quase incidente ou de rotulagem pouco clara. Desenvolvida para restaurantes, fabricantes de alimentos e marcas focadas em alergias.
Ver modeloIndustry-Specific
Pesquisa sobre Atitudes e Hábitos de Compra em Supermercados
Captura como os consumidores escolhem, avaliam e alternam entre lojas e canais de compra de alimentos — sensibilidade a preço, comportamento de fidelidade e mix de canais — para pesquisadores de varejo e bens de consumo. Uma entrevista de acompanhamento com IA aprofunda a história real por trás da escolha mais recente de loja ou da mudança de canal do consumidor, indo além do que uma pergunta fechada consegue captar.
Ver modeloIndustry-Specific
Pesquisa sobre Decisão de Compra de Eletrônicos Domésticos
Explora como os compradores pesquisam, comparam e, no fim, escolhem eletrônicos domésticos — de TVs e notebooks a eletrodomésticos inteligentes — incluindo quais fatores realmente inclinam a decisão, a sensibilidade a preço e a satisfação após a venda. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói o momento real da decisão em vez de apenas os motivos declarados, oferecendo às equipes de produto e marketing uma leitura mais clara do que corrigir ou promover.
Ver modelo