Q01
Mensagem
Todos os modelosOperations & Data
Pesquisa de Confiança e Prioridades em Transparência da Cadeia de Suprimentos
Mede o quanto os clientes confiam nas afirmações sobre sua cadeia de suprimentos, quais detalhes de transparência (origem, mão de obra, impacto ambiental, certificações) realmente importam para eles e quanto pagariam por informações verificadas — com uma pergunta de acompanhamento por IA que investiga a história real por trás de um momento específico de confiança ou desconfiança.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
13 perguntas · ~7 min
Q02
Múltipla escolhaObrigatória
Nos últimos 3 meses, você pesquisou onde um produto que comprou da (Substitua pela Sua Marca) foi fabricado ou de onde veio?
- Sim, eu mesmo pesquisei
- Sim, alguém me contou ou vi mencionado em algum lugar
- Não, mas já pensei nisso
- Não, isso nunca me passou pela cabeça
Q03
Escala de opiniãoObrigatória
O quanto você confia nas afirmações que a (Substitua pela Sua Marca) faz sobre onde e como seus produtos são fabricados?
Escala: 1 – 7
Mín:Não confio de forma algumaMáx:Confio totalmente
Q04
MatrizObrigatória
O quanto você concorda com cada afirmação sobre a comunicação da cadeia de suprimentos da (Substitua pela Sua Marca)?
4 linhas × 5 colunas
- É fácil encontrar onde os produtos são fabricados
- É claro quem audita as condições das fábricas ou fazendas
- As informações sobre impacto ambiental são fáceis de entender
- Acredito que as informações são precisas, não apenas marketing
Colunas: Discordo totalmente · Discordo · Neutro · Concordo · Concordo totalmente
Q05
Compensação melhor–pior (MaxDiff)Obrigatória
Quando se trata de informações sobre a cadeia de suprimentos, qual dos itens a seguir mais importa para você e qual menos importa?
- Origem das matérias-primas ou ingredientes
- Condições de trabalho na fábrica ou fazenda
- Pegada ambiental da produção
- Certificações independentes de terceiros
- Pegada de carbono do transporte e da entrega
- Diversidade de fornecedores ou fábricas
- Detalhamento de preços e custos
- Padrões de bem-estar animal (se aplicável)
Escolha a melhor e a pior de cada conjuntoMelhor:Mais importaPior:Menos importa
Q06
Sensibilidade a preço (Van Westendorp)
Pensando em uma versão de um produto com informações de origem totalmente verificadas e auditadas por terceiros:
- A que preço essa versão verificada seria tão barata que você duvidaria da veracidade da verificação?
- A que preço essa versão verificada seria uma pechincha — um ótimo negócio pela transparência que você recebe?
- A que preço essa versão verificada começaria a parecer cara, embora você ainda a considerasse?
- A que preço essa versão verificada seria cara demais para você considerar, independentemente da verificação?
Q07
Escala de avaliaçãoObrigatória
No geral, o quanto você está satisfeito com o quanto a (Substitua pela Sua Marca) atualmente compartilha sobre sua cadeia de suprimentos?
Intervalo: 1 – 5
Mín:Muito insatisfeitoMáx:Muito satisfeito
Q08
Múltipla escolha
Em qual destes você mais confiaria para confirmar que uma afirmação sobre a cadeia de suprimentos é verdadeira? Selecione todas as opções aplicáveis.
- Selos de certificação independente de terceiros
- Uma ferramenta de rastreabilidade (por exemplo, escanear um código para ver a fábrica ou fazenda)
- Cobertura jornalística ou jornalismo independente
- Avaliações de outros clientes
- Declarações no próprio site ou aplicativo da marca
- Divulgações governamentais ou regulatórias
Q09
Entrevista com IA
Peça ao respondente que descreva um momento específico em que confiou, ou não confiou, em uma afirmação sobre a cadeia de suprimentos de qualquer marca — qual era a afirmação, o que a tornou crível ou suspeita, e o que ele fez em seguida (comprou, evitou, pesquisou mais). Baseie-se na resposta dele na escala de avaliação de confiança e explore qualquer diferença entre o que ele diz que mais importa no exercício de priorização e o que realmente motivou aquele momento real. Se disser que nunca pensou nisso, pergunte o que o faria começar a prestar atenção.
Q10
Texto longo
Há algo específico sobre como os produtos da (Substitua pela Sua Marca) são fabricados ou de onde vêm que você gostaria de saber, mas que atualmente não sabe?
Q11
Múltipla escolha
Com que frequência você pessoalmente compra produtos anunciados como 'de origem ética' ou 'produzidos de forma sustentável', de qualquer marca?
- A maioria das minhas compras
- Regularmente, mas não a maioria
- Ocasionalmente
- Raramente ou nunca
Q12
Múltipla escolha
Em qual faixa etária você se enquadra?
- Menos de 18
- 18-24
- 25-34
- 35-44
- 45-54
- 55-64
- 65 ou mais
- Prefiro não responder
Q13
Mensagem
Essa foi a última pergunta — obrigado! Suas respostas ajudarão a (Substitua pela Sua Marca) a decidir quais informações sobre a cadeia de suprimentos compartilhar, em qual formato e onde investir em verificação.
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 probes the specific story behind a customer's trust or mistrust moment, going beyond static rating questions
- Combines a MaxDiff exercise and Van Westendorp pricing question to identify which transparency details (sourcing, labor, environmental impact, certifications) matter most and what verified information is worth paying for
- Pairs an opinion scale and agreement matrix on trust with a multiple-choice question on which verification sources (e.g., third-party audits) customers actually trust
- Closes with open-ended long-text and demographic questions, all rolled into an auto-generated report without requiring manual analysis
SurveyMonkey
Supply Chain Transparency Survey TemplateThis is a directly comparable, fielding-ready template covering supply chain transparency perceptions. It's built on SurveyMonkey's standard static question format, so it can capture ratings and rankings but not adapt to individual respondents. Good for benchmarking broad sentiment quickly, but shallow on the 'why' behind answers.
O que faz bem
- Purpose-built specifically for supply chain transparency, so questions are topically aligned
- Backed by SurveyMonkey's large-scale survey distribution and benchmarking tools
- Easy to launch quickly given SurveyMonkey's familiar template library
Onde deixa a desejar
- Static question set with no adaptive follow-up to dig into a specific trust or mistrust moment
- No built-in mechanism to test willingness-to-pay for verified information (e.g., no pricing-sensitivity question type)
- No transparent, publishable methodology showing how any follow-up or scoring logic works, since there isn't any
Jotform
Manufacturing Supply Chain Form TemplateThis is an operational data-collection form for manufacturing/supply chain logistics rather than a customer trust and perception survey, so it serves a different use case than QuestionPunk's template. It's useful for internal supply chain documentation, not for measuring customer attitudes or pricing sensitivity. Worth including only as a form-builder reference point, not a direct research competitor.
O que faz bem
- Flexible drag-and-drop form builder good for internal operational data capture
- Wide library of templates across many industries beyond supply chain
- Easy integrations for routing submitted form data
Onde deixa a desejar
- Built for operational/logistics data entry, not customer trust or transparency-priority research
- No adaptive AI interviewing or voice AI capability to explore a respondent's specific experience
- No per-response quality scoring or auto-generated insight reporting
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Confiança e Prioridades em Transparência da Cadeia de Suprimentos”?
O modelo inclui 13 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por dedicar alguns minutos para compartilhar suas opiniões sobre a transparência da cadeia de suprimentos — de…” · “Nos últimos 3 meses, você pesquisou onde um produto que comprou da (Substitua pela Sua Marca) foi fabricado ou de onde v…” · “O quanto você confia nas afirmações que a (Substitua pela Sua Marca) faz sobre onde e como seus produtos são fabricados?”. 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.
Operations & Data
Pesquisa de Avaliação de Desempenho de Fornecedor
Avalia o desempenho de um fornecedor em termos de qualidade, confiabilidade, preços e suporte, e mede o interesse interno em renovar o contrato. Desenvolvida para equipes de compras e gestores de fornecedores que realizam análises periódicas de fornecedores, com uma entrevista de acompanhamento com IA que aprofunda o incidente ou fator específico por trás da nota de satisfação de um respondente, em vez de parar em um número.
Ver modeloOperations & Data
Avaliação de Confiança na Procedência de Fornecedores e Transparência de Dados
Mede a confiança de profissionais B2B nas declarações de procedência de fornecedores, identifica lacunas de dados e práticas de verificação, e revela prioridades para melhorar a transparência da cadeia de suprimentos. Desenvolvido para funções de compras, qualidade, conformidade e cadeia de suprimentos.
Ver modeloOperations & Data
Estudo de Rastreabilidade de Alimentos e Transparência de Origem para o Consumidor
Mede a demanda do consumidor por informações sobre a origem dos alimentos, a confiança nas fontes de rastreabilidade, as barreiras ao engajamento e a disposição a pagar por transparência verificada na cadeia de suprimentos. Elaborado para marcas de alimentos, varejistas e organizações de cadeia de suprimentos que buscam quantificar o argumento de negócio para investimentos em rastreabilidade.
Ver modeloOperations & Data
Pesquisa sobre Comportamento de Compra e Confiança em Alimentos Orgânicos
Mede com que frequência as pessoas realmente compram alimentos orgânicos, quais certificações e alegações realmente influenciam a decisão, a confiança na rotulagem orgânica e a sensibilidade a preços — com uma entrevista de acompanhamento por IA que reconstrói a história real por trás de uma compra recente de orgânicos (ou de uma desistência) em vez de uma atitude generalizada.
Ver modeloOperations & Data
Pesquisa de Percepção sobre Responsabilidade Social e Ambiental Corporativa
Mede a conscientização do consumidor, as percepções de credibilidade e a influência sobre a compra das iniciativas corporativas de CSR e ESG, incluindo confiança na marca, disposição a pagar e expectativas em relação a práticas empresariais responsáveis.
Ver modeloOperations & Data
Confiança dos Usuários nos Relatórios de Transparência de Plataformas
Mede como os usuários interpretam, confiam e interagem com os relatórios de transparência das plataformas online. Desenvolvido para pesquisadores e equipes de compliance que avaliam a clareza, credibilidade percebida e oportunidades de melhoria.
Ver modelo