Q01
Mensagem
Todos os modelosMarket 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.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
8 perguntas · ~5 min
Q02
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
Q03
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
Q04
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
Q05
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
Q06
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.
Q07
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?
Q08
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 SurveysA 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 questionThe 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 8 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por nos ajudar a decidir o que construir a seguir! Suas respostas são totalmente confidenciais e anonimizadas.…” · “Há quanto tempo você usa nosso produto?” · “O que melhor descreve seu papel ao usar o produto?”. 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 8 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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