Q01
Mensagem
Todos os modelosCustomer Experience
Pesquisa de Feedback sobre a Experiência de Convidados do Podcast
Para apresentadores e produtores de podcast entenderem como os convidados realmente vivenciaram o agendamento, a gravação e o episódio finalizado. Aborda a comunicação pré-programa, o conforto no dia da gravação e o acompanhamento na pós-produção, com uma entrevista de acompanhamento por IA que investiga os momentos específicos por trás da avaliação geral de um convidado.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
13 perguntas · ~7 min
Q02
Escala de opiniãoObrigatória
Antes da gravação, quão clara foi a comunicação sobre o tema, o formato e a logística?
Escala: 1 – 5
Mín:Muito confusaMáx:Muito clara
Q03
Escala de avaliação
Como você avaliaria os materiais de preparação que recebeu (documento de briefing, perguntas de exemplo, diretrizes)?
Intervalo: 1 – 5
Mín:Nada úteisMáx:Extremamente úteis
Q04
MatrizObrigatória
Pensando na sessão de gravação em si, como você avaliaria cada um dos itens a seguir?
4 linhas × 5 colunas
- O apresentador estava bem preparado para a conversa
- A configuração técnica (áudio/vídeo) foi tranquila
- O ritmo pareceu confortável, sem pressa
- Meu tempo foi respeitado (horário de início, duração, encerramento)
Colunas: Ruim · Regular · Bom · Muito bom · Excelente
Q05
Múltipla escolhaObrigatória
Durante a conversa, você sentiu que teve oportunidade suficiente de compartilhar os pontos que mais queria abordar?
- Sim, com certeza
- Um pouco
- Não, na verdade não
Q06
Escala de opiniãoObrigatória
Quão satisfeito você está com o episódio finalizado e publicado (qualidade da edição, notas do programa, como você foi representado)?
Escala: 1 – 5
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q07
Múltipla escolha
Quão satisfeito você está com a forma como o episódio foi divulgado (posts em redes sociais, notas do programa, marcação ou créditos a você)?
- Muito satisfeito
- Um pouco satisfeito
- Neutro
- Um pouco insatisfeito
- Muito insatisfeito
- Não tenho certeza / ainda não vi
Q08
Escala de opiniãoObrigatória
Qual a probabilidade de você recomendar participar como convidado deste podcast a um colega ou parceiro?
Escala: 0 – 10
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q09
Entrevista com IA
Investigue o raciocínio por trás da nota de probabilidade de recomendação do respondente, ancorando-se em momentos específicos do agendamento, da sessão de gravação e do episódio publicado, em vez de impressões gerais. Se ele deu uma nota baixa para a preparação do apresentador, o ritmo confortável ou a divulgação, pergunte exatamente o que aconteceu e o que teria resolvido. Se a nota for alta, pergunte qual detalhe fez a experiência se destacar o suficiente para ser recomendada.
Q10
Múltipla escolhaObrigatória
Você estaria disposto a participar como convidado deste podcast novamente no futuro?
- Sim, com prazer
- Talvez, depende do tema
- Não
Q11
Texto curto
Alguma sugestão específica para melhorar a experiência do convidado, desde o contato inicial até a publicação?
Q12
Múltipla escolha
Qual das opções melhor descreve seu papel ou histórico profissional? (Opcional, ajuda-nos a entender o feedback entre diferentes tipos de convidados)
- Fundador / Executivo
- Autor / Palestrante
- Especialista no assunto / Pesquisador
- Profissional de marketing / Comunicação
- Prefiro não responder
Q13
Mensagem
Obrigado por dedicar seu tempo para compartilhar isso! Seu feedback influencia diretamente a forma como preparamos, apresentamos e divulgamos futuros convidados no programa.
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
- Purpose-built for the guest's actual journey with this show — covering pre-show communication clarity, prep materials, recording-day comfort, and post-production follow-through (promotion and finished episode quality) — not a generic intake or release form.
- Includes an AI follow-up interview that digs into the specific reasoning behind a guest's likelihood-to-recommend score, so hosts learn the 'why' instead of just a number.
- Uses a matrix question to capture nuanced ratings across multiple aspects of the recording session itself, plus a multiple-choice check on whether the guest felt they had enough room to make their points.
- Closes with an open-ended suggestions question and an optional role/background question, giving producers concrete, attributable feedback for improving outreach through publication.
QuestionPro
Guest Evaluation Survey TemplateThis is a generic guest evaluation template rather than one built for podcast guests specifically, so it lacks language or structure around booking, recording-day experience, or episode promotion. It's a fielding-ready static form on an established survey platform, but would need significant manual editing to fit a podcast use case.
O que faz bem
- Ready to deploy quickly on an established survey platform
- Flexible enough to be adapted to various 'guest' contexts beyond podcasting
- Likely includes standard distribution and reporting tools common to QuestionPro
Onde deixa a desejar
- No podcast-specific flow (pre-show comms, recording day, post-production follow-through)
- Static question set with no adaptive AI follow-up probing into open-ended answers
- No published methodology for how responses are scored or interpreted, and no automated per-response quality scoring
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Feedback sobre a Experiência de Convidados do Podcast”?
O modelo inclui 13 perguntas prontas para usar, começando por: “Muito obrigado por ter sido convidado do programa! Adoraríamos receber seu feedback sincero sobre toda a experiência, de…” · “Antes da gravação, quão clara foi a comunicação sobre o tema, o formato e a logística?” · “Como você avaliaria os materiais de preparação que recebeu (documento de briefing, perguntas de exemplo, diretrizes)?”. 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.
Customer Experience
Pesquisa de Apoio e Autonomia no Trabalho para Colaboradores
Mede se os colaboradores têm as ferramentas, a autoridade, o treinamento e o respaldo de que precisam para realizar bem seu trabalho e atender os clientes com confiança. Criada para líderes de CX e de pessoas que desejam rastrear experiências ruins de clientes até lacunas no apoio à linha de frente, com um acompanhamento por IA que reconstrói um momento real em que um colaborador se sentiu bloqueado ou empoderado.
Ver modeloCustomer Experience
Avaliação da Experiência dos Participantes Pós-Evento
Captura como os participantes vivenciaram seu evento — desde o conteúdo e os palestrantes até o local e o networking — e usa uma entrevista de acompanhamento com IA para revelar o momento específico por trás de suas notas de satisfação e recomendação. Desenvolvido para equipes de eventos, marketing e comunidade que realizam avaliações pós-evento.
Ver modeloCustomer Experience
Pesquisa de Experiência de Colaboradores Convidados do Blog
Mede como blogueiros convidados e colaboradores externos vivenciaram seu processo de proposta, editorial e publicação — desde os tempos de resposta até a justiça dos backlinks. Desenvolvida para equipes de marketing de conteúdo e editoriais que gerenciam um programa de guest posting. A entrevista de acompanhamento com IA investiga os pontos específicos de atrito por trás de baixas pontuações de satisfação ou recomendação, para que você saiba exatamente o que corrigir antes do seu próximo colaborador.
Ver modeloCustomer Experience
Pesquisa de Experiência do Convidado em Planejamento de Eventos e Festas
Captura como os convidados realmente vivenciaram um evento — local, comida, entretenimento, horários e comunicação — além de onde eles realocariam o orçamento do próximo ano. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói o momento único que definiu ou arruinou a experiência, dando aos organizadores uma história concreta por trás das avaliações, não apenas uma pontuação.
Ver modeloCustomer Experience
Pesquisa de Feedback e Retenção de Ouvintes de Podcast
Captura como os ouvintes realmente consomem o seu podcast — duração ideal do episódio, preferências de tema, tolerância a anúncios e o que os levaria a assinar ou compartilhar — com um acompanhamento por IA que investiga o verdadeiro motivo por trás da nota de fidelidade, em vez de um número genérico de satisfação.
Ver modeloCustomer Experience
Pesquisa de Feedback sobre Palestrantes de Conferências e Webinars
Registra como os participantes avaliam um palestrante ou sessão específica — clareza, ritmo, conhecimento e condução do momento de perguntas e respostas — além de um acompanhamento com IA que investiga o momento que mais influenciou sua opinião. Desenvolvida para organizadores de eventos, equipes de treinamento e programas internos de palestrantes que precisam de feedback prático além de uma avaliação por estrelas.
Ver modelo