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Pesquisa de Experiência do Cliente da Livraria Online
Acompanha como os leitores descobrem, compram e recebem livros da sua loja online — abrangendo seleção, preços, entrega e preferências de formato — com um acompanhamento por IA que aprofunda a história por trás do pedido mais recente e da nota de recomendação. Desenvolvido para equipes de livrarias que otimizam catálogo, logística e retenção.
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Pesquisa de Experiência do Cliente da Livraria Online
Olá! Obrigado por comprar conosco. Adoraríamos saber sobre sua experiência recente ao comprar livros em nossa loja — leva cerca de 5 minutos e nos ajuda a ter em estoque, precificar e enviar aquilo que você realmente vai querer. Suas respostas são totalmente confidenciais e anônimas.
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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.
10 perguntas · ~7 min
Q01
Múltipla escolhaObrigatória
Nos últimos 3 meses, quantos livros você comprou em nossa loja?
- Nenhum
- 1-2
- 3-5
- 6-10
- Mais de 10
Q02
Múltipla escolha
Qual foi o principal motivo da sua compra mais recente?
- Minha própria leitura
- Um presente para outra pessoa
- Um clube do livro ou aula
- Pesquisa ou trabalho
- Colecionismo (edições raras/especiais)
- Outro
Q03
MatrizObrigatória
Pensando em seus pedidos recentes, como você avaliaria cada um dos itens a seguir?
6 linhas × 5 colunas
- Seleção e variedade de livros
- Preços
- Facilidade de uso do site ou aplicativo
- Velocidade de entrega
- Condição dos livros na chegada
- +1 mais
Colunas: Ruim · Razoável · Bom · Muito bom · Excelente
Q04
Escala de opiniãoObrigatória
Qual a probabilidade de você recomendar nossa loja a um amigo ou a outro leitor?
Escala: 0 – 10
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q05
Entrevista com IA
Ancore-se na nota de recomendação do respondente e no seu pedido mais recente: reconstrua o que ele pediu, como foram de fato a descoberta/finalização da compra/entrega e o que especificamente motivou a nota. Se a nota for baixa (0-6), investigue o pior momento daquele pedido e o que o teria resolvido. Se for alta (9-10), investigue o que especificamente conquistou a fidelidade, para que isso possa ser reforçado em outros pontos.
Q06
Compensação melhor–pior (MaxDiff)Obrigatória
Qual destas melhorias faria a maior diferença na sua experiência? Escolha a mais e a menos importante em cada rodada.
- Entrega mais rápida
- Preços mais baixos
- Maior seleção de livros
- Recomendações personalizadas melhores
- Trocas/devoluções mais fáceis
- Mais formatos (e-book, audiolivro)
- Um programa de fidelidade/recompensas
- Embalagem mais resistente
- Suporte por chat ao vivo
Escolha a melhor e a pior de cada conjuntoMelhor:Mais importante para mimPior:Menos importante para mim
Q07
Distribuição de pontos
Imagine que você tivesse 100 pontos para distribuir entre os formatos, com base em como você realmente compra livros hoje. Como você os dividiria?
- Livros físicos/impressos
- E-books
- Audiolivros
- Edições raras ou de colecionador
Distribua 100 pontos
Q08
Múltipla escolha
Qual dispositivo você mais usa para navegar ou comprar livros conosco?
- Computador desktop ou notebook
- Navegador do celular
- Aplicativo do celular
- Tablet
- Outro
Q09
Texto longo
Qual é uma coisa que poderíamos mudar para tornar seu próximo pedido melhor?
Q10
Múltipla escolha
Qual é a sua faixa etária?
- Menos de 18
- 18-24
- 25-34
- 35-44
- 45-54
- 55-64
- 65+
- Prefiro não informar
Mensagem
É isso — obrigado pelo feedback detalhado! Usaremos suas respostas para melhorar nossa seleção, preços e experiência de entrega para leitores como você.
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
- Includes an AI follow-up interview that anchors specifically on the respondent's recommendation score and their most recent order, digging into the real story behind that purchase rather than stopping at rating scales
- Combines quantitative structure (multiple choice, matrix ratings, opinion scale, max-diff, and a constant-sum format-allocation exercise) with open-ended and conversational elements for a fuller picture of buying behavior
- Captures format preference trade-offs directly (constant-sum across formats) and device/channel usage alongside delivery and pricing perceptions, giving catalog and fulfillment teams actionable, cross-cut data
- Opens and closes with natural chat-style messages that make the survey feel like a conversation with the store rather than a static form, which can support completion and honesty on the open-ended feedback question
QuestionPro
University Bookstore Online Survey TemplateThis is a static, fielding-ready template built for a university bookstore context rather than a general online bookstore retailer, so questions likely emphasize course materials and campus buyers over general trade-book customers. It's a legitimate comparable in the bookstore survey space, but its scope is narrower and audience-specific compared to a general retail bookstore experience survey.
O que faz bem
- Purpose-built for a bookstore audience, so question wording and flow are likely tailored to book-buying behavior
- Comes from an established survey platform with broad template library support and standard question types
- Ready to deploy as-is for teams wanting a quick, no-setup bookstore survey
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI follow-up interview — respondents can't be probed further on their most recent order or recommendation score beyond fixed questions
- No voice AI interview option or guided screen-share tasks for deeper qualitative insight
- As a static form, there's no per-response quality scoring or transparent prompt methodology to review
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Experiência do Cliente da Livraria Online”?
O modelo inclui 10 perguntas prontas para usar, começando por: “Nos últimos 3 meses, quantos livros você comprou em nossa loja?” · “Qual foi o principal motivo da sua compra mais recente?” · “Pensando em seus pedidos recentes, como você avaliaria cada um dos itens a seguir?”. 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 10 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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