Q01
Mensagem
Todos os modelosCustomer Experience
Pesquisa de CSAT Pós-Atendimento e Qualidade da Resolução
Mede a satisfação do cliente, a eficácia da resolução, o desempenho do atendente e o esforço do cliente após uma interação de suporte para identificar melhorias práticas no serviço.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
19 perguntas · ~9 min
Q02
Lista suspensa
Quando foi a última vez que você entrou em contato com o suporte sobre esse problema?
- Nos últimos 7 dias
- 8 a 14 dias atrás
- 15 a 30 dias atrás
- 31 a 60 dias atrás
- Mais de 60 dias atrás
Q03
Múltipla escolha
Neste momento, o seu problema está resolvido?
- Sim, totalmente resolvido
- Parcialmente resolvido
- Ainda não resolvido
Q04
Escala de opinião
De modo geral, quão satisfeito você está com a sua experiência de suporte?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q05
Mensagem
As perguntas a seguir são sobre o atendente de suporte com quem você interagiu. Se você não interagiu com um atendente ao vivo, pode pular esta seção.
Q06
Texto longo
Com base na sua experiência recente de suporte, há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre o que funcionou bem ou o que poderia ser melhorado?
Q07
Lista suspensa
Qual é a sua faixa etária?
- Menos de 18
- 18 a 24
- 25 a 34
- 35 a 44
- 45 a 54
- 55 a 64
- 65 ou mais
- Prefiro não informar
Q08
Mensagem
Obrigado por concluir esta pesquisa. O seu feedback é valioso e será usado para melhorar a nossa experiência de suporte. As suas respostas são confidenciais e serão relatadas apenas de forma agregada.
Q09
Múltipla escolha
Qual foi o principal motivo do seu contato com o suporte?
- Status do pedido
- Devolução ou troca
- Defeito ou dano no produto
- Problema de cobrança ou faturamento
- Envio ou entrega
- Conta ou login
- Código promocional ou vale-presente
- Outro
Q10
Múltipla escolha
O seu problema foi resolvido no seu primeiro contato com o suporte?
- Sim
- Não
- Não se aplica / Não me lembro
Q11
Escala de opinião
Quão satisfeito você está com a rapidez com que o seu problema foi atendido?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q12
Escala de opinião
Como você avaliaria o profissionalismo e a cortesia do atendente?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito ruimMáx:Excelente
Q13
Entrevista com IA
Gostaríamos de entender a sua experiência em mais detalhes. Um moderador de IA fará algumas breves perguntas de acompanhamento sobre a sua interação de suporte.
Q14
Múltipla escolha
Como você descreve o seu gênero?
- Mulher
- Homem
- Não binário
- Prefiro não informar
Q15
Múltipla escolha
Quais canais de suporte você utilizou para esse problema? (Selecione todas as opções aplicáveis)
- Chat ao vivo
- Telefone
- Mensagens no aplicativo
- Redes sociais
- Central de ajuda / autoatendimento
- Outro
Q16
Escala de opinião
Quão fácil ou difícil foi resolver o seu problema?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito difícilMáx:Muito fácil
Q17
Escala de opinião
Como você avaliaria o conhecimento e a capacidade do atendente de ajudar?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito ruimMáx:Excelente
Q18
Lista suspensa
Em qual região você reside atualmente?
- África
- Ásia
- Europa
- América do Norte
- América do Sul
- Oceania
- Prefiro não informar
Q19
Escala de opinião
Como você avaliaria a clareza da comunicação do atendente?
Escala: 1 – 7
Mín:Muito ruimMáx:Excelente
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
- Combines resolution and effort metrics (first-contact resolution, ease of resolution, satisfaction with speed) alongside dedicated agent-performance ratings on professionalism, knowledge, and communication clarity in a single flow.
- Includes an AI follow-up interview segment that can probe open-ended feedback in more depth than a static open-text box, while still offering a traditional open-text question for anyone who skips it.
- Captures channel usage and contact reason up front, so low CSAT or low-effort scores can be segmented by channel, reason, and demographics (age, gender, region) for root-cause analysis.
- Uses transparent, fixed opinion-scale questions for core metrics (satisfaction, speed, effort, agent ratings) so results stay comparable across respondents, while reserving adaptive questioning for the qualitative follow-up only.
QuestionPro
Customer Support Service Evaluation Survey TemplateA ready-to-field static survey template focused on evaluating support service quality, comparable in scope to our CSAT template. It likely covers satisfaction and service-quality ratings but relies on fixed question sets rather than adaptive probing. QuestionPro is a mature survey platform with broad question-type support and reporting/dashboard features.
O que faz bem
- Purpose-built template specifically for customer support evaluation
- Backed by an established survey platform with reporting and analytics tooling
- Likely customizable with standard question types (rating scales, multiple choice, etc.)
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI follow-up interviewing — all questions are pre-set and identical for every respondent
- No voice AI interview option for capturing verbal feedback
- No published per-response automated quality scoring or transparent prompt methodology
SurveyMonkey
Customer Satisfaction Survey Template For Financial ServicesThis is a CSAT template built specifically for financial-services companies, so its question wording and scope are narrower and more industry-specific than a general post-support survey. It's a fielding-ready static template on a well-known survey platform, but not designed around support-resolution or agent-performance metrics the way ours is. Useful mainly as a reference point rather than a direct competitor for general support CSAT.
O que faz bem
- Backed by SurveyMonkey's large-scale survey infrastructure and distribution tools
- Pre-written questions tailored to a specific vertical (financial services)
- Established benchmarking and reporting features across responses
Onde deixa a desejar
- Vertical-specific (financial services) rather than a general support-resolution/CSAT template
- Static question flow with no adaptive AI follow-up or voice interview capability
- No automated per-response quality scoring or transparent prompt visibility
SurveySparrow
Customer Support Agent Feedback TemplateFocused specifically on rating individual support agents, this template overlaps with the agent-performance section of our survey but doesn't appear to cover broader resolution or effort metrics. SurveySparrow markets conversational-style surveys, which can feel more engaging than plain forms, though the underlying questions are still fixed and scripted. It's a fielding-ready template aimed at internal feedback/employee-adjacent use cases rather than end-to-end CSAT.
O que faz bem
- Conversational survey format that can feel more engaging than a plain form
- Template specifically scoped to agent-level feedback
- Part of a broader employee/CX feedback template library
Onde deixa a desejar
- Narrower scope (agent feedback only) versus a full resolution + effort + agent + demographics survey
- No adaptive AI-driven follow-up questions or voice AI interview option
- No automated quality scoring per response or published prompt transparency
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de CSAT Pós-Atendimento e Qualidade da Resolução”?
O modelo inclui 19 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por reservar alguns minutos para compartilhar seu feedback sobre a sua experiência recente de suporte. Esta pes…” · “Quando foi a última vez que você entrou em contato com o suporte sobre esse problema?” · “Neste momento, o seu problema está resolvido?”. 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 19 perguntas em cerca de 9 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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