Q01
Mensagem
Todos os modelosIndustry-Specific
Pesquisa sobre a Experiência de Compra e Checkout na Loja Física
Captura o que os clientes vieram comprar, como navegaram pela loja, o que fizeram quando um item estava em falta e como foi a experiência de checkout — com um acompanhamento por IA que aprofunda o raciocínio real por trás das escolhas de substituição e das dificuldades de navegação. Desenvolvido para equipes de insights de varejo e gestão de categorias.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
14 perguntas · ~7 min
Q02
Múltipla escolhaObrigatória
Nos últimos 30 dias, quantas vezes, aproximadamente, você comprou nesta loja?
- Esta foi a minha primeira visita
- 1 a 2 vezes
- 3 a 5 vezes
- 6 a 10 vezes
- Mais de 10 vezes
Q03
Múltipla escolhaObrigatória
O que melhor descreve o principal motivo da sua visita de hoje?
- Grande compra semanal/mensal de abastecimento
- Compra rápida de reposição (alguns itens)
- Recado específico (um ou dois itens)
- Complemento para uma refeição ou evento
- Só olhando / sem plano específico
Q04
Múltipla escolhaObrigatória
Quanto das suas compras de hoje você planejou com antecedência (lista, aplicativo ou de cabeça) em comparação com o que decidiu dentro da loja?
- Totalmente planejado com antecedência
- Em sua maioria planejado, com alguns extras
- Cerca de metade e metade
- Em sua maioria decidido na loja
- Totalmente decidido na loja
Q05
Múltipla escolha
Como você encontrou o caminho até os itens de que precisava hoje? Selecione todas as opções aplicáveis.
- Memória do layout da loja de visitas anteriores
- Sinalização ou indicadores de corredor na loja
- Mapa ou diretório da loja
- Aplicativo ou site da loja
- Perguntei a um funcionário da loja
- Simplesmente andei até encontrar
Q06
Escala de avaliaçãoObrigatória
No geral, hoje, o quão fácil foi encontrar os itens da sua lista?
Intervalo: 1 – 5
Mín:Muito difícilMáx:Muito fácil
Q07
Múltipla escolha
Pensando na última vez em que um item que você queria estava em falta aqui, o que você fez?
- Comprei uma marca ou tamanho diferente na mesma categoria
- Comprei a mesma marca em um tamanho/embalagem diferente
- Desisti do item completamente
- Fui a outra loja para conseguir
- Comprei online em vez disso
- Pedi a um funcionário para verificar no estoque ou em outro local
- Isso não aconteceu comigo recentemente
Q08
MatrizObrigatória
Pensando no checkout de hoje, o quanto você concorda com cada afirmação?
5 linhas × 5 colunas
- O tempo de espera para o checkout foi razoável
- Os funcionários foram simpáticos e prestativos no checkout
- O processo de autoatendimento ou de leitura de códigos foi fácil de usar
- Tive à disposição o método de pagamento que eu queria usar
- A área de checkout parecia organizada e não estava lotada
Colunas: Discordo totalmente · Discordo · Neutro · Concordo · Concordo totalmente
Q09
Escala de opiniãoObrigatória
Com base na sua visita de hoje, qual a probabilidade de você recomendar esta loja a um amigo ou familiar?
Escala: 0 – 10
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q10
Entrevista com IA
Investigue o momento específico de dificuldade na visita deste cliente: se ele descreveu uma substituição ou um item que não conseguiu encontrar, reconstrua exatamente o que aconteceu — o que ele procurava, qual alternativa (se houve) escolheu e se teria comprado mais caso o item estivesse em estoque ou fosse mais fácil de localizar. Se a navegação envolveu ficar procurando ou perguntar a funcionários, aprofunde qual mudança de sinalização ou de layout teria evitado isso. Se tudo correu bem, pergunte o que quase deu errado ou o que tornaria a próxima visita mais rápida.
Q11
Texto longo
Mais alguma coisa sobre a visita de hoje — boa ou ruim — que você gostaria que a loja soubesse?
Q12
Múltipla escolha
Em qual faixa etária você se enquadra?
- Menos de 18
- 18 a 24
- 25 a 34
- 35 a 44
- 45 a 54
- 55 a 64
- 65 ou mais
- Prefiro não responder
Q13
Múltipla escolha
Como você descreve o seu gênero?
- Mulher
- Homem
- Não binário
- Prefiro me autodescrever
- Prefiro não responder
Q14
Mensagem
Obrigado por compartilhar a sua visita conosco! Suas respostas alimentam diretamente as decisões sobre layout da loja, abastecimento e checkout — ajudando a tornar a sua próxima visita mais tranquila.
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
- Captures the full trip arc — trip purpose, planned vs. unplanned shopping, in-store navigation, and checkout — in one flow rather than a generic satisfaction survey
- Includes a dedicated multiple-choice question on what shoppers actually did the last time an item was out of stock, giving structured substitution behavior data before the AI probe
- Uses an AI follow-up interview step to probe the specific moment of friction a shopper described, digging into the real reasoning behind substitution choices and navigation friction instead of stopping at a rating
- Pairs a matrix on checkout agreement statements with an opinion-scale recommend question and an open open-text, so quantifiable and open-ended feedback both feed the auto-generated report
SurveyMonkey
Shopper Insights Survey TemplateA fielding-ready static template covering general shopper insights, likely with standard question types like ratings and multiple choice. It's a reasonable starting point for retail feedback but appears built as a fixed questionnaire rather than one that adapts per respondent. Good for benchmarking against a broad question bank, less suited to digging into individual shopper reasoning.
O que faz bem
- Backed by a widely-used, established survey platform with broad template library
- Likely quick to deploy for general shopper insight collection
- Familiar interface for teams already using SurveyMonkey
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI follow-up — questions are static and fixed at design time, so unexpected shopper friction can't be probed further
- No indication of automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology
- No voice AI interview or guided screen-share task option for deeper behavioral capture
SurveySparrow
Shopper Insights Survey Template | Understand Buyer BehaviorA conversational-style template aimed at understanding buyer behavior, positioned as fielding-ready for retail teams. It likely offers a more chat-like respondent experience than a plain form, but the questions themselves appear pre-set rather than dynamically generated from prior answers. No mention of AI-driven follow-up probing or automated scoring.
O que faz bem
- Conversational survey format may improve completion rates versus a traditional grid form
- Framed specifically around buyer behavior, showing retail-focused intent
- Likely easy to customize branding and question wording for a specific store
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI interview that probes the specific reasoning behind an individual shopper's answers
- No published methodology or transparent prompt logic behind how questions are asked
- No automated quality scoring of open-ended responses or auto-generated analytical report
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa sobre a Experiência de Compra e Checkout na Loja Física”?
O modelo inclui 14 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por comprar conosco hoje! Gostaríamos muito de saber sobre a sua visita — o que você veio comprar, o quão fácil…” · “Nos últimos 30 dias, quantas vezes, aproximadamente, você comprou nesta loja?” · “O que melhor descreve o principal motivo da sua visita de hoje?”. 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 14 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.
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