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Market Research

Pesquisa de Priorização de Recursos MaxDiff

Force trade-offs reais com escala best-worst: os respondentes escolhem o recurso mais e o menos valioso em conjuntos rotativos, e então um entrevistador de IA investiga o raciocínio por trás da escolha principal. Produz um ranking de preferências verdadeiro em vez da inflação de avaliações do tipo tudo-é-importante.

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Pesquisa de Priorização de Recursos MaxDiff

Obrigado por nos ajudar a decidir o que construir a seguir! Suas respostas são totalmente confidenciais e anonimizadas. Você verá pequenos conjuntos de recursos e escolherá aquele que MAIS importa e aquele que MENOS importa para você. Leva cerca de 5 minutos e não há respostas certas — queremos seus trade-offs honestos.

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Perguntas de exemplo

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

6 perguntas · ~5 min
Mensagem

Obrigado por nos ajudar a decidir o que construir a seguir! Suas respostas são totalmente confidenciais e anonimizadas. Você verá pequenos conjuntos de recursos e escolherá aquele que MAIS importa e aquele que MENOS importa para você. Leva cerca de 5 minutos e não há respostas certas — queremos seus trade-offs honestos.

Q01
Múltipla escolhaObrigatória

Há quanto tempo você usa nosso produto?

  • Menos de 3 meses
  • 3–12 meses
  • 1–3 anos
  • Mais de 3 anos
  • Ainda não uso
Q02
Múltipla escolhaObrigatória

O que melhor descreve seu papel ao usar o produto?

  • Uso na prática toda semana
  • Uso ocasionalmente
  • Gerencio pessoas que o utilizam
  • Avalio ou compro ferramentas como esta
Q03
Compensação melhor–pior (MaxDiff)Obrigatória

Em cada conjunto, escolha o recurso que seria MAIS valioso para você e aquele que seria MENOS valioso.

  • Integrações mais profundas com as ferramentas que você já usa
  • Desempenho e tempos de carregamento mais rápidos
  • Análises e relatórios avançados
  • Colaboração e espaços de trabalho compartilhados
  • Experiência do aplicativo móvel
  • Automação assistida por IA de etapas repetitivas
  • Permissões e controles administrativos mais granulares
  • Acesso offline
Escolha a melhor e a pior de cada conjuntoMelhor:Mais valiosoPior:Menos valioso
Q04
Escala de opiniãoObrigatória

Quão satisfeito você está com o produto tal como ele existe hoje, antes de qualquer uma dessas melhorias?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q05
Entrevista com IA

Explore por que o recurso mais valorizado pelo respondente importa para ele: qual tarefa ele está tentando realizar, o que ele faz hoje sem esse recurso, quanto isso custa em tempo ou soluções alternativas, e o que tornaria o recurso uma decepção se fosse mal construído. Investigue também se a escolha menos valorizada é genuinamente sem importância ou apenas não é relevante para o papel dele.

Q06
Texto longo

Existe algum recurso que não listamos e que superaria tudo o que você acabou de classificar? Se sim, qual é e o que ele permitiria que você fizesse?

Mensagem

Isso é tudo — obrigado! Seus trade-offs vão direto para a priorização do nosso roadmap. O relatório de IA combinará as escolhas de todos em uma lista classificada com o raciocínio por trás dela.

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

  • Best-worst trade-offs arrive with the why: an AI interviewer probes the reasoning behind each respondent's top pick, so the ranking ships with its evidence
  • Usage and role screeners are built in, so preference rankings can be cut by segment without extra setup
  • A final open question asks what would beat everything listed — catching the option your item list missed
  • Every prompt and model setting is visible and logged, and the report assembles ranks plus reasoning automatically

QuestionPro

MaxDiff Surveys

A marketing/overview page positioning MaxDiff as a more discriminating alternative to rating and ranking scales, and cheaper than conjoint. It names concrete outputs (utility scores, share-of-preference) and use cases (new-feature research, market segmentation) but stops short of showing a real sample question set or result visuals, functioning as an intro rather than a ready-to-field template.

O que faz bem

  • Explicitly names the core analytical outputs: utility per attribute and Share of Preference calculation
  • Supports unlimited attributes with random sub-selection and rotation across choice sets
  • Frames MaxDiff correctly against alternatives (better discrimination than derived-importance rating scales; cheaper than conjoint)
  • Ties the method to specific business use cases (new product features, market segmentation)

Onde deixa a desejar

  • No adaptive AI follow-up to ask why a respondent picked an item as best or worst, so the 'why' behind the utilities is never captured
  • No voice-interview option; the method is a silent forced-choice grid only
  • No visible sample question or transparent methodology walkthrough on the page itself; users are pushed to separate help docs
  • No auto-generated narrative report shown; outputs are described as raw utility/share numbers a researcher must interpret

QuestionPro

MaxDiff Analysis survey question

The feature-level page for MaxDiff as a question type, distinct from the survey overview. It includes a worked credit-card preference example, five use cases, and an anchored-MaxDiff option, making it more concrete than the overview page, but it still defers setup mechanics and utility-calculation details to help documentation.

O que faz bem

  • Includes a concrete worked example (credit-card feature preference) so users can see the best/worst task shape
  • Offers anchored MaxDiff, letting scores be interpreted on an absolute good/bad threshold rather than only relatively
  • Enumerates five distinct use cases (consumer testing, real estate, packaging, attribute testing) to guide adoption
  • Rotates answer combinations across respondents to improve data quality and engagement

Onde deixa a desejar

  • No conversational probe on the chosen best/worst item, so motivations behind preferences stay hidden
  • No transparent prompt or methodology exposed in-product; calculation details live in external help files
  • No auto-generated report; the page frames output as data a researcher analyzes downstream
  • No multilingual or voice administration described for the choice tasks

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Priorização de Recursos MaxDiff”?

O modelo inclui 6 perguntas prontas para usar, começando por: “Há quanto tempo você usa nosso produto?” · “O que melhor descreve seu papel ao usar o produto?” · “Em cada conjunto, escolha o recurso que seria MAIS valioso para você e aquele que seria MENOS valioso.”. 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 6 perguntas em cerca de 5 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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