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Pesquisa de Experiência de Justiça e Transparência em Listas de Espera

Mede as percepções dos clientes sobre justiça, transparência e precisão do tempo de espera em listas de espera virtuais e presenciais de restaurantes e estabelecimentos de hospitalidade. Ideal para operadores de hospitalidade e pesquisadores de CX que buscam insights acionáveis sobre gerenciamento de filas.

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Perguntas de exemplo

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

25 perguntas · ~11 min
Q01
Mensagem

Bem-vindo(a)! Esta pesquisa explora sua experiência recente com listas de espera em restaurantes, bares, cafés e estabelecimentos semelhantes. Leva aproximadamente 6–8 minutos para ser concluída. Sua participação é totalmente voluntária, e você pode parar a qualquer momento. Não há respostas certas ou erradas—estamos simplesmente interessados em suas opiniões honestas. Todas as respostas são confidenciais e serão relatadas apenas de forma agregada. Por favor, prossiga para começar.

Q02
Lista suspensa

Quando foi sua experiência mais recente em uma lista de espera de um restaurante, bar, café ou estabelecimento semelhante?

  • Nos últimos 7 dias
  • Nos últimos 30 dias
  • Nos últimos 3 meses
  • Nos últimos 6 meses
  • Há mais de 6 meses
  • Nunca estive em uma lista de espera
Q03
Lista suspensa

Qual tempo de espera inicial foi informado a você?

  • Nenhuma estimativa foi fornecida
  • Menos de 10 minutos
  • 10–20 minutos
  • 21–30 minutos
  • 31–45 minutos
  • 46–60 minutos
  • Mais de 60 minutos
Q04
Escala de opinião

No geral, o quão justo o processo da lista de espera pareceu?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito injustoMáx:Muito justo
Q05
Escala de opinião

Qual a probabilidade de você entrar novamente na lista de espera deste estabelecimento no futuro?

Escala: 1 – 7
Mín:Nada provávelMáx:Extremamente provável
Q06
Lista suspensa

Com que frequência você costuma sair para comer ou visitar estabelecimentos de hospitalidade?

  • Várias vezes por semana
  • Cerca de uma vez por semana
  • Algumas vezes por mês
  • Cerca de uma vez por mês
  • Menos de uma vez por mês
  • Raramente ou nunca
Q07
Mensagem

Obrigado por concluir esta pesquisa. Suas respostas são confidenciais e serão usadas de forma agregada para ajudar os estabelecimentos a melhorar seus processos de lista de espera. Agradecemos seu tempo e feedback honesto.

Q08
Múltipla escolha

Que tipo de estabelecimento era?

  • Restaurante casual
  • Restaurante de alta gastronomia
  • Café ou padaria
  • Bar ou lounge
  • Recepção ou balcão de atendimento de hotel
  • Atração, passeio ou local de atividades
  • Outro (especifique)
Q09
Lista suspensa

Aproximadamente quanto tempo você realmente esperou?

  • Menos de 10 minutos
  • 10–20 minutos
  • 21–30 minutos
  • 31–45 minutos
  • 46–60 minutos
  • Mais de 60 minutos
Q10
Escala de opinião

O processo da lista de espera foi fácil de entender.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q11
Escala de opinião

O quão satisfeito(a) você ficou com sua experiência geral na lista de espera?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito insatisfeito(a)Máx:Muito satisfeito(a)
Q12
Lista suspensa

Qual é a sua faixa etária?

  • Menos de 18
  • 18–24
  • 25–34
  • 35–44
  • 45–54
  • 55–64
  • 65 ou mais
  • Prefiro não informar
Q13
Múltipla escolha

Como você foi adicionado(a) à lista de espera?

  • Lista de espera virtual (aplicativo, site ou mensagem de texto)
  • Presencialmente (nome informado no balcão do recepcionista ou lista em papel)
  • Ambos (cadastrei-me virtualmente e confirmei presencialmente)
Q14
Escala de opinião

Como foi sua espera real em comparação com o tempo originalmente informado?

Escala: 1 – 7
Mín:Muito mais curta que o informadoMáx:Muito mais longa que o informado
Q15
Escala de opinião

Confiei que a ordem da lista de espera era gerenciada de forma justa.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q16
Texto longo

Se você pudesse mudar uma coisa para tornar as listas de espera mais transparentes ou justas, o que seria?

Q17
Múltipla escolha

Qual das opções a seguir melhor descreve seu gênero?

  • Mulher
  • Homem
  • Não binário / diversidade de gênero
  • Prefiro não informar
Q18
Lista suspensa

Incluindo você, quantas pessoas havia no seu grupo?

  • 1 (apenas eu)
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8 ou mais
Q19
Múltipla escolha

Quais atualizações, se houver, você recebeu enquanto esperava? Selecione todas as que se aplicam.

  • Posição na fila
  • Estimativas de tempo atualizadas
  • Motivo dos atrasos
  • Notificação de pronto ou próximo da vez
  • Nenhuma atualização recebida
Q20
Escala de opinião

A equipe comunicou claramente sobre os tempos de espera e os próximos passos.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q21
Entrevista com IA

Com base em suas respostas à pesquisa, gostaríamos de explorar um pouco mais sua experiência com a lista de espera. Por favor, compartilhe quaisquer pensamentos adicionais sobre o que tornou a experiência positiva ou negativa, e nosso moderador pode fazer uma breve pergunta de acompanhamento.

Q22
Lista suspensa

Em qual país ou região você mora atualmente?

  • Estados Unidos
  • Canadá
  • Reino Unido
  • Austrália
  • Alemanha
  • França
  • Espanha
  • Itália
  • Países Baixos
  • Brasil
  • México
  • Índia
  • Japão
  • Coreia do Sul
  • Outro (especifique)
Q23
Escala de opinião

Senti-me respeitado(a) e valorizado(a) enquanto esperava.

Escala: 1 – 7
Mín:Discordo totalmenteMáx:Concordo totalmente
Q24
Múltipla escolha

Você percebeu outros grupos sendo acomodados antes do seu?

  • Sim, mais de uma vez
  • Sim, uma vez
  • Não
  • Não tenho certeza
Q25
Múltipla escolha

O que você acha que melhor explica por que outros foram acomodados primeiro? Selecione todas as que se aplicam.

  • Reservas foram priorizadas
  • Status VIP ou de fidelidade foi priorizado
  • Grupos maiores ou menores foram acomodados
  • A equipe parecia conhecer os clientes pessoalmente
  • Necessidades de acessibilidade foram atendidas
  • Restrições de configuração ou disponibilidade de mesas
  • Possível preconceito ou discriminação
  • Não tenho certeza

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 around the waitlist moment itself, with dedicated questions on quoted vs. actual wait time, mid-wait updates received, and perceived order-fairness — not just generic satisfaction
  • Includes an AI follow-up interview that adaptively probes deeper into each respondent's specific waitlist experience after the structured questions
  • Combines quantitative opinion-scale ratings (fairness, trust, clarity, respect) with an open-text question and AI-driven qualitative follow-up for richer, triangulated insight
  • Captures behavioral fairness signals directly — e.g., whether respondents observed other parties seated first and their theories why — which generic CX templates don't ask

Jotform

200+ Hospitality Forms

This is a category/library page listing many hospitality form templates rather than a single fielding-ready waitlist fairness survey. It's useful for browsing generic hospitality forms (reservations, feedback, bookings) but doesn't offer a purpose-built waitlist transparency instrument. Customization would be needed to approximate this survey's specific focus.

O que faz bem

  • Large template library covering many hospitality use cases
  • Familiar drag-and-drop form builder likely used for quick deployment
  • Broad flexibility to adapt generic forms to different venue types

Onde deixa a desejar

  • No adaptive AI follow-up interviewing — static form fields only
  • No evidence of automated per-response quality scoring or auto-generated analytical reports
  • Not a purpose-built waitlist fairness/transparency instrument, just a general form category

SurveyMonkey

Customer Experience Survey Template & Questions

A general-purpose customer experience template applicable across industries, not specific to restaurant/hospitality waitlists. It can be adapted with custom questions but lacks built-in items on quoted vs. actual wait time or perceived seating-order fairness. Good for broad CX benchmarking rather than queue-specific research.

O que faz bem

  • Well-established survey platform with broad question library
  • Standardized CX benchmarking questions usable across industries
  • Easy to distribute and analyze at scale

Onde deixa a desejar

  • No adaptive AI interviewing to probe individual open-ended answers
  • Not tailored to waitlist-specific fairness/transparency metrics out of the box
  • No transparent prompt methodology or automated qualitative scoring evident

SurveySparrow

Customer Experience Survey Template

Another generic CX template aimed at marketing/CX teams broadly, not focused on hospitality waitlists specifically. Its conversational survey format is a plus for engagement, but it doesn't include structured fairness/wait-time-accuracy questions relevant to queue management. Would require significant customization for this use case.

O que faz bem

  • Conversational, chat-style survey format that may improve completion rates
  • General CX template adaptable to many industries
  • Simple setup for quick deployment

Onde deixa a desejar

  • No adaptive AI-led follow-up interviews beyond scripted conversational flow
  • No waitlist-specific fairness or wait-time-accuracy question set
  • No published methodology for how responses are scored or synthesized into reports

Typeform

Restaurant Customer Satisfaction Survey Template

This is restaurant-specific, which is closer to the target use case, but it centers on general dining satisfaction rather than waitlist fairness, transparency, or wait-time accuracy specifically. It likely covers food, service, and ambiance rather than queue management perceptions. Good starting point but not a direct substitute for a waitlist-focused instrument.

O que faz bem

  • Restaurant-specific framing, more relevant audience fit than generic CX templates
  • Typeform's engaging, one-question-at-a-time UI likely improves completion
  • Easy to customize question wording within their builder

Onde deixa a desejar

  • No adaptive AI follow-up interview or voice AI interview option
  • Lacks dedicated waitlist fairness/transparency question set (quoted vs. actual wait, seating-order perception)
  • No automated per-response quality scoring or auto-generated report evident

Perguntas frequentes

Quais perguntas estão no modelo “Pesquisa de Experiência de Justiça e Transparência em Listas de Espera”?

O modelo inclui 25 perguntas prontas para usar, começando por: “Bem-vindo(a)! Esta pesquisa explora sua experiência recente com listas de espera em restaurantes, bares, cafés e estabel…” · “Quando foi sua experiência mais recente em uma lista de espera de um restaurante, bar, café ou estabelecimento semelhant…” · “Qual tempo de espera inicial foi informado a você?”. 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 25 perguntas em cerca de 11 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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