Pesquisa de Experiência de Solicitação e Atendimento de Peças
Mede a facilidade com que técnicos, mecânicos e equipe de manutenção conseguem solicitar, rastrear e receber as peças corretas — abrangendo rapidez, precisão, comunicação sobre disponibilidade e preferência de canal. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói a solicitação problemática mais recente para identificar exatamente onde o processo falha. Desenvolvida para fornecedores de peças, distribuidores e equipes internas de compras.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
Nos últimos 30 dias, quantas vezes você enviou uma solicitação de peças?
- Nenhuma
- 1 a 3 vezes
- 4 a 9 vezes
- 10 ou mais vezes
Qual canal você usa com mais frequência para solicitar peças?
- Portal ou aplicativo online
- Ligação telefônica
- Pessoalmente no balcão
- Mensagem de texto ou chat
Quão fácil é enviar uma solicitação de peças e receber a confirmação de que foi recebida?
Pensando no seu pedido mais recente, quão bem o que chegou correspondeu ao que você solicitou?
O quanto você concorda com cada afirmação sobre suas solicitações de peças nos últimos meses?
- Consigo saber facilmente o que está em estoque antes de fazer o pedido
- Recebo atualizações em tempo hábil quando uma peça atrasa ou fica em falta
- As peças que recebo correspondem aos números de peça que solicitei
- A embalagem e a etiquetagem facilitam a confirmação do que recebi
- A equipe ou os atendentes de suporte têm bom conhecimento quando tenho dúvidas
Ao solicitar peças, quais fatores são mais importantes e quais são menos importantes para você?
- Rapidez da entrega
- Precisão do pedido
- Transparência de preços
- Comunicação clara sobre atrasos
- Informação de disponibilidade de estoque em tempo real
- Facilidade para fazer o pedido
- Qualidade da embalagem e etiquetagem
Qual a probabilidade de você recomendar este processo de solicitação de peças a um colega de outra unidade?
Reconstrua a solicitação de peças mais recente do respondente que não ocorreu de forma tranquila: qual peça ele precisava, como enviou a solicitação, onde ocorreu a falha (peça errada, atraso, falta de estoque, comunicação ruim) e o que ele teve que fazer para contornar o problema. Se disser que todas as solicitações recentes correram bem, investigue o que tornaria um processo já bom ainda mais rápido ou confiável, ancorando-se em um exemplo específico em vez de uma impressão geral.
Há algo no processo de solicitação de peças — pedido, rastreamento ou recebimento — que você gostaria de ver mudado?
Qual opção melhor descreve sua função?
- Técnico / Mecânico
- Equipe de manutenção
- Compras / Aquisições
- Gerente de oficina ou unidade
- Outro
- Prefiro não responder
Há quanto tempo você solicita peças por meio deste processo?
- Menos de 6 meses
- 6 meses a 2 anos
- 2 a 5 anos
- Mais de 5 anos
- Prefiro não responder
Obrigado pelo seu feedback! Estamos usando essas respostas para identificar onde os atrasos e as divergências de peças acontecem com mais frequência, para que possamos corrigir o processo para todos que dependem dele.
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 a single order-accuracy rating with a full flow covering channel preference, submission ease, accuracy, and likelihood to recommend, plus a matrix of agreement statements for a fuller picture over the past 30 days
- Uses an AI follow-up interview to reconstruct the respondent's most recent problematic parts request, pinpointing exactly where the process broke down rather than relying on a single open-text box
- Includes a max-diff exercise to rank what factors (speed, accuracy, availability info, etc.) matter most vs least to requesters, giving prioritization data static forms don't capture
- Segments by role and tenure (how long they've used the process) so procurement teams can see whether pain points differ by technician experience level or job function
Jotform
Parts Request Form TemplateThis is a fillable form for submitting a parts request (item, quantity, urgency, etc.), not a survey measuring the experience of the request process itself. It's built for capturing a single transaction, not for gathering feedback on speed, accuracy, or channel preference across multiple past requests. Useful as an intake form but not comparable as an experience-measurement instrument.
O que faz bem
- Quick to deploy as a standard order-intake form
- Familiar drag-and-drop Jotform builder for customizing fields
- Can integrate with other Jotform workflow/automation tools
Onde deixa a desejar
- No mechanism to probe why a specific past request went wrong — it's a submission form, not a feedback survey
- No adaptive or AI-driven follow-up; fields are static and fixed at design time
- No built-in scoring, prioritization (e.g., max-diff), or automated reporting on requester experience
SurveySparrow
Parts Request Form TemplateFramed as an order form for submitting parts requests rather than a survey diagnosing where the request-and-fulfillment process breaks down. SurveySparrow's conversational format may make submission smoother, but the template itself is transactional, not evaluative of speed, accuracy, or channel preference.
O que faz bem
- Conversational, chat-style UI can make form completion feel less tedious
- Mobile-friendly presentation typical of SurveySparrow forms
- Easy to customize fields for different parts-ordering scenarios
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI interview to reconstruct a specific problematic past request
- No published methodology on how questions are scored or weighted
- Lacks trade-off analysis (e.g., max-diff) to reveal which fulfillment factors matter most to requesters
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Experiência de Solicitação e Atendimento de Peças”?
O modelo inclui 13 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por reservar alguns minutos para compartilhar sua experiência ao solicitar peças. Seu feedback nos ajuda a corr…” · “Nos últimos 30 dias, quantas vezes você enviou uma solicitação de peças?” · “Qual canal você usa com mais frequência para solicitar peças?”. 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.
Convite e Pesquisa de Presença para Evento de Despedida
Ajuda equipes de RH e organizadores de eventos a planejar a despedida de um colega — captando a intenção de confirmação, preferências de formato e logística, e uma mensagem sincera. A entrevista de acompanhamento com IA descobre uma memória ou anedota específica para incluir no cartão ou no discurso, transformando votos genéricos em algo pessoal.
Ver modeloPesquisa de Experiência com Solicitações de Assistência Imediata
Mede o quão bem sua equipe lida com solicitações de ajuda no momento — velocidade de resposta, prestatividade da equipe e se o problema foi de fato resolvido — para qualquer serviço que ofereça assistência sob demanda (botões de chamada, chat, concierge, centrais de atendimento). Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói exatamente o que aconteceu durante a solicitação, não apenas como você se sentiu depois.
Ver modeloPesquisa de Experiência com o Diálogo de Solicitação Interna de Compras
Avalia como os colaboradores vivenciam o diálogo interno de compra/pedido usado para solicitar equipamentos, suprimentos ou resgatar benefícios — revelando onde o fluxo é claro e onde é confuso. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói passo a passo a solicitação mais recente do respondente para identificar exatamente onde ocorreu a hesitação ou o abandono. Desenvolvida para equipes de RH, TI e compras que aprimoram ferramentas internas.
Ver modeloPesquisa de Experiência de Solicitação de Serviço Automotivo
Captura como os clientes vivenciam toda a jornada de solicitação de serviço automotivo — agendamento, comunicação de custos e prazos, qualidade do trabalho e retirada — para oficinas mecânicas, concessionárias e centros de serviço de frotas. Uma entrevista de acompanhamento com IA investiga os verdadeiros motivos por trás de surpresas de custo, atrasos ou notas baixas de recomendação, em vez de se contentar com uma avaliação por estrelas.
Ver modeloPesquisa de Experiência de Contato e Responsividade do Fornecedor
Captura o quão fácil e eficaz é para as equipes internas alcançar e trabalhar com o ponto de contato de um fornecedor — responsividade, precisão das informações de contato e cumprimento de compromissos. Um acompanhamento por IA aprofunda a interação real mais recente para revelar o que realmente aconteceu quando as coisas deram certo ou deram errado, além da nota.
Ver modeloPesquisa de Avaliação de Desempenho de Serviço do Fornecedor
Coleta avaliações estruturadas de desempenho e feedback comportamental sobre entrega, qualidade e responsividade de um fornecedor, para equipes de compras e gestão de fornecedores que realizam análises periódicas. Uma entrevista de acompanhamento com IA investiga o incidente específico por trás da área com a pior avaliação, para que os scorecards reflitam o que realmente aconteceu, e não apenas um número.
Ver modelo