Research

Um levantamento apartidário sobre o que motiva os eleitores diante das eleições intermediárias de 2026: quais temas importam mais, como o custo de vida está afetando o orçamento familiar, quais qualidades os eleitores buscam em um candidato e qual a probabilidade de comparecerem às urnas. Um acompanhamento por IA aprofunda o motivo concreto e pessoal por trás do principal tema de cada respondente, em vez de um rótulo genérico.

A general-purpose Likert-scale instrument skeleton for graduate dissertation research, pairing validated-style attitude, norm, and intention batteries with an AI follow-up that probes the reasoning behind attitude-behavior gaps. Built for thesis researchers to adapt with their own constructs; demographics are collected last for clean subgroup analysis.

Mede como estudantes de pós-graduação, pós-doutorandos e docentes realmente distribuem seu tempo de pesquisa e o quão bem financiamento, mentoria, tempo protegido e colaboração apoiam seu trabalho. Uma entrevista de acompanhamento com IA aprofunda o maior obstáculo apontado por cada respondente, reconstruindo um exemplo recente concreto em vez de uma reclamação vaga. Desenvolvida para escritórios de pesquisa, diretores e PIs que fazem benchmarking do suporte à pesquisa.

Mede o quanto as pessoas se sentem seguras, tratadas com justiça e apoiadas no seu dia a dia de trabalho — confiança na liderança, segurança psicológica, justiça na carga de trabalho e o impacto dos gestores — para equipes de RH e de pessoas que acompanham a saúde dos times entre os ciclos de engajamento. Um acompanhamento por IA reconstrói o momento específico por trás da avaliação de cada pessoa, em vez de se contentar com um número no painel.

Avalia como os clientes percebem sua marca em comparação com concorrentes nomeados — consideração, avaliações diretas e probabilidade de troca — e então usa uma entrevista de acompanhamento com IA para revelar a história real por trás de uma preferência ou troca. Desenvolvida para equipes de marketing de produto, inteligência competitiva e estratégia que acompanham a participação na consideração.

Meça comportamentos que as pessoas não admitem diretamente: o experimento de lista (técnica de contagem de itens) pergunta apenas QUANTAS afirmações se aplicam — nunca quais — de modo que as respostas individuais permanecem verdadeiramente negáveis, enquanto as comparações entre grupos revelam a taxa real. O tipo de questão nativo randomiza as listas de controle e de tratamento para você.

A complete consent flow for research studies: plain-language study information, granular consent statements with a comprehension check, signature capture, and contact enrollment. Built for IRB-style requirements — participants confirm they understand, not just that they scrolled.

Uma triagem de recrutamento limpa: perguntas eliminatórias primeiro, dados demográficos prontos para cotas, uma verificação de atenção e uma verificação de articulação que confirma se os participantes conseguem dar as respostas ricas que a pesquisa qualitativa exige. Projetada para desqualificar de forma educada e respeitar as normas de 'prefiro não responder'.

Um verdadeiro experimento de vinheta fatorial: os respondentes avaliam cenários realistas cujos detalhes-chave (enquadramento de preço, mensageiro, redação) alternam de forma sistemática, para que você possa medir como cada fator altera o julgamento. O tipo de pergunta de vinheta integrado gera as combinações de cenários para você.

A repeatable diary entry participants complete each time they use your product in real life: a photo of the moment, what they were trying to do, and what got in the way — with an AI probe on the day's friction. Run it daily or weekly to see usage where it actually happens, not in a lab.

Uma sessão de usabilidade autoguiada: os participantes compartilham a tela, concluem tarefas guiadas em seu site ou protótipo pensando em voz alta, enquanto o moderador de IA observa, orienta e investiga — e depois faz um debriefing com eles. Você recebe gravações, transcrições e análises no nível das tarefas sem precisar agendar uma única sessão.

Uma entrevista de descoberta por IA de voz que segue automaticamente as regras do Mom Test: comportamento passado, não hipóteses; especificidades, não elogios. Ela pergunta sobre a última vez que o problema aconteceu, quanto ele custou e o que a pessoa já tentou — as perguntas que fundadores esquecem de fazer quando um prospecto educado começa a bajular sua ideia.

O questionário SUS padrão de 10 itens, pontuado de 0 a 100 e comparável com décadas de pesquisas publicadas — mantendo corretamente a alternância entre afirmações positivas e negativas. Uma entrevista de análise por IA acompanha a pontuação, para que você saiba o que corrigir, e não apenas onde está.

Um estudo de card sorting aberto para navegação e arquitetura da informação: os participantes agrupam seu conteúdo em categorias que fazem sentido para eles e, em seguida, um entrevistador de IA investiga a lógica por trás desses agrupamentos — a parte que uma simples grade de arrastar e soltar nunca captura.

Uma pesquisa de investigação pós-experiência que avalia a eficácia de moderadores de entrevista com IA em diferentes grupos demográficos. Mede a qualidade geral da experiência, a empatia e a compreensão percebidas, a sensibilidade cultural, a acessibilidade e comparações diretas com moderadores humanos. Projetada para detectar efeitos de moderação demográfica.

Esta pesquisa explora as experiências dos pesquisadores com reprodutibilidade, transparência e qualidade de dados em pesquisas moderadas por IA. Ela serve como modelo de estudo de replicação para entender as práticas atuais, identificar barreiras e avaliar o papel da transparência da plataforma em possibilitar estudos moderados por IA que sejam reprodutíveis.

Um instrumento de codificação de meta-pesquisa para que pesquisadores avaliem e comparem sistematicamente a qualidade de dados de entrevistas moderadas por IA em comparação com métodos qualitativos tradicionais. Projetado para uso repetido em múltiplos conjuntos de dados. Tempo estimado de conclusão: 12 a 15 minutos por conjunto de dados avaliado.

Pré-qualifica potenciais entrevistados stakeholders avaliando a adequação ao cargo, o envolvimento recente com o domínio e a disponibilidade de agenda para sessões de pesquisa de 45 a 60 minutos.

Mede a frequência de compra do consumidor, preferências de canais, fatores de decisão e trade-offs nas compras online. Desenvolvida para pesquisadores de ecommerce e equipes de produto que buscam insights acionáveis de segmentação de compradores.

Segmenta compradores online por comportamento de compra, fatores de experiência e preferências de canal de comunicação. Utilize para construir personas de comprador baseadas em dados e otimizar a estratégia de canais para marcas de e-commerce.