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Product & UX

Pesquisa de Usabilidade e Fricção no Autoatendimento de Caixa

Mede com que facilidade os clientes escaneiam, pagam e se recuperam de erros nos totens de autoatendimento de caixa, e prioriza quais correções são mais importantes. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói exatamente o que aconteceu durante uma tentativa frustrante recente, em vez de depender de reclamações vagas. Desenvolvida para equipes de UX de varejo e operações de loja.

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Perguntas de exemplo

Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.

12 perguntas · ~7 min
Q01
Mensagem

Obrigado por dedicar alguns minutos para nos contar sobre sua experiência com o autoatendimento de caixa! Queremos entender o que funciona e o que atrapalha as pessoas. Suas respostas são totalmente confidenciais e anônimas. Isso deve levar cerca de 4 a 5 minutos.

Q02
Múltipla escolhaObrigatória

Nos últimos 30 dias, com que frequência você usou um caixa de autoatendimento (em vez de um caixa com atendente)?

  • Nenhuma vez
  • 1 a 2 vezes
  • 3 a 5 vezes
  • 6 a 10 vezes
  • Mais de 10 vezes
Q03
Múltipla escolhaObrigatória

Pensando na última vez que você usou um, você conseguiu concluir sua compra sem pedir ajuda a um funcionário?

  • Sim, sem precisar de ajuda
  • Sim, mas somente após a intervenção de um funcionário
  • Não, desisti ou mudei para um caixa com atendente
  • Não me lembro
Q04
MatrizObrigatória

Avalie o quão fácil ou difícil é cada parte do processo de autoatendimento para você.

6 linhas × 5 colunas
  • Escanear ou pesar itens
  • Inserir cupons ou recompensas de fidelidade
  • Colocar os itens na área correta de ensacamento
  • Escolher e concluir o pagamento
  • Entender as mensagens de erro
  • +1 mais
Colunas: Muito difícil · Difícil · Neutro · Fácil · Muito fácil
Q05
Escala de opiniãoObrigatória

No geral, o quão fácil é usar nosso caixa de autoatendimento em comparação com um caixa com atendente?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito mais difícil do que um caixa com atendenteMáx:Muito mais fácil do que um caixa com atendente
Q06
Múltipla escolhaObrigatória

Durante sua última tentativa de autoatendimento, você encontrou algum alerta de erro (por exemplo, 'item inesperado na área de ensacamento', problemas de busca de itens, erros de pagamento)?

  • Nenhum erro
  • Um erro
  • Vários erros
  • Não me lembro
Q07
Entrevista com IA

Reconstrua passo a passo a experiência mais recente do respondente com o autoatendimento de caixa: o que ele escaneou ou pagou, exatamente onde ocorreu a fricção ou o erro, o que a tela ou o sistema informou e como ele resolveu (ajuda de funcionário, desistiu, resolveu sozinho). Se ele disse que desistiu ou precisou da intervenção de um funcionário, investigue o gatilho específico e se isso já aconteceu antes. Se ele relatou que não teve problemas, pergunte o que faz o processo parecer tranquilo para ele, para que possamos preservar isso.

Q08
Compensação melhor–pior (MaxDiff)Obrigatória

Qual dessas melhorias faria a maior diferença na sua experiência com o autoatendimento? Escolha a que mais importa e a que menos importa em cada rodada.

  • Escaneamento/reconhecimento de itens mais rápido
  • Instruções mais claras na tela
  • Menos alertas de 'item inesperado' no ensacamento
  • Mais opções de pagamento aceitas
  • Acesso mais rápido a funcionários quando necessário
  • Telas maiores e mais legíveis
  • Filas menores/mais máquinas disponíveis
  • Inserção mais simples de cupons e fidelidade
Escolha a melhor e a pior de cada conjuntoMelhor:Maior melhoriaPior:Menor melhoria
Q09
Escala de avaliação

Qual a probabilidade de você escolher novamente o caixa de autoatendimento na sua próxima visita?

Intervalo: 1 – 5
Mín:Muito improvávelMáx:Muito provável
Q10
Múltipla escolha

Com que frequência, aproximadamente, você compra nesta loja ou site?

  • Primeira vez aqui
  • Algumas vezes por ano
  • Mensalmente
  • Semanalmente
  • Várias vezes por semana
  • Prefiro não responder
Q11
Múltipla escolha

Em qual faixa etária você se enquadra?

  • Menos de 18
  • 18 a 24
  • 25 a 34
  • 35 a 44
  • 45 a 54
  • 55 a 64
  • 65+
  • Prefiro não responder
Q12
Mensagem

Isso é tudo — obrigado! Seu feedback vai diretamente para melhorar o fluxo de checkout e corrigir os erros que causam mais fricção.

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 reconstructs the respondent's most recent self-checkout attempt step by step, rather than relying on vague complaints
  • Combines a matrix rating of each checkout stage (scan, pay, error recovery) with a max-diff prioritization question so teams know which fixes matter most, not just what's broken
  • Captures error-alert incidence and completion success directly, giving store ops teams concrete friction points instead of only satisfaction scores
  • Closes with a rating on likelihood to reuse self-checkout, tying the experience directly to a behavioral outcome retailers care about

QuestionPro

Usability Survey For Self-Service Checkouts + Sample Questionnaire Template

This is a directly comparable template purpose-built for self-service checkout usability, with a ready-to-use sample questionnaire. It relies on static multiple-choice and rating questions to gauge friction, without any mechanism to dig into what actually happened during a specific bad experience. Good starting point for teams that just need a standard questionnaire rather than deeper diagnostic detail.

O que faz bem

  • Purpose-built specifically for self-service checkout usability, matching the exact use case
  • Provided as a ready sample questionnaire that can be used or adapted quickly
  • Backed by an established survey platform with broad question-type support

Onde deixa a desejar

  • No adaptive AI follow-up interview to reconstruct a specific recent checkout attempt in detail
  • No automated per-response quality scoring to flag low-effort or vague answers
  • No transparent, publishable prompt methodology for how deeper questions are asked

SurveySparrow

Website Usability Survey Template

This template covers general website usability, not self-service checkout kiosks specifically, so teams would need to substantially rewrite it for retail checkout friction. It offers a conversational survey format but is a static template rather than one with adaptive questioning. Useful only as a generic usability starting point, not a checkout-specific fielding-ready survey.

O que faz bem

  • Conversational, chat-style survey format that can feel more approachable than a form
  • Applicable broadly across websites and digital products for general usability feedback
  • Simple to launch quickly as a generic usability check

Onde deixa a desejar

  • Not designed for physical self-checkout kiosks or in-store error recovery scenarios
  • No adaptive AI follow-up to reconstruct a specific frustrating checkout attempt
  • No automated quality scoring or transparent prompt methodology published

Typeform

System Usability Survey Template

This is the standard, generic System Usability Scale (SUS) template, a static fixed-question instrument not tailored to retail checkout kiosks or in-store error recovery. It's well suited for general product usability benchmarking but would need heavy customization to capture checkout-specific friction like scanning or payment errors. No adaptive questioning or interview component is present.

O que faz bem

  • Based on the widely recognized SUS methodology for benchmarking usability scores
  • Clean, simple form format that's fast for respondents to complete
  • Easy to deploy across many different product types

Onde deixa a desejar

  • Generic SUS questions aren't tailored to self-checkout-specific steps like scanning, paying, or error recovery
  • No adaptive AI follow-up interview to probe what happened during a specific frustrating attempt
  • No automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Usabilidade e Fricção no Autoatendimento de Caixa”?

O modelo inclui 12 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por dedicar alguns minutos para nos contar sobre sua experiência com o autoatendimento de caixa! Queremos enten…” · “Nos últimos 30 dias, com que frequência você usou um caixa de autoatendimento (em vez de um caixa com atendente)?” · “Pensando na última vez que você usou um, você conseguiu concluir sua compra sem pedir ajuda a um funcionário?”. 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 12 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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