Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta ciudadana sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad. Si deseas consejos prácticos sobre el análisis de respuestas de encuestas mediante IA, esta guía es para ti.
Elegir las herramientas adecuadas para el análisis de respuestas de encuestas ciudadanas
El mejor enfoque para el análisis de encuestas depende de la forma de tus datos, ya sea que tengas respuestas estructuradas o respuestas abiertas y conversacionales.
Datos cuantitativos: Números, opciones y escalas de calificación (como "¿Cuántas personas encontraron difícil de usar el sitio?") son fáciles de manejar en Excel o Google Sheets. Estas herramientas muestran rápidamente tendencias y estadísticas básicas con fórmulas y gráficos.
Datos cualitativos: Cuando haces preguntas abiertas o utilizas entrevistas conversacionales, las respuestas pueden llenar páginas con párrafos. Leerlas manualmente no es realista si tienes más de un par de docenas de respuestas. Aquí es donde entra la IA: puede detectar patrones y extraer temas clave en minutos, algo que te tomaría horas hacer a mano.
Existen dos enfoques para las herramientas al tratar con respuestas cualitativas:
ChatGPT u otra herramienta GPT similar para el análisis de IA
Copiar y pegar en ChatGPT: Puedes copiar las respuestas exportadas en ChatGPT u otra herramienta GPT. Luego le pides que resuma, agrupe o analice los patrones con tus propios indicativos.
Pero: Este proceso es difícil para conjuntos de datos grandes: manejar grandes cantidades de datos exportados puede romper los límites de contexto. A menudo necesitarás dividir archivos, copiar y pegar en partes y repetir indicativos, lo cual no es conveniente ni escalable para encuestas más grandes.
Herramienta todo en uno como Specific
Plataforma de IA diseñada a propósito: Herramientas como Specific están diseñadas específicamente para recopilar y analizar instantáneamente las respuestas usando IA. Puedes chatear directamente con la IA sobre tus resultados, tal como lo harías con ChatGPT, pero con más estructura y funciones para gestionar qué contexto ve la IA en cualquier momento.
Preguntas de seguimiento: Specific se destaca en que realiza preguntas de seguimiento a los encuestados en tiempo real, haciendo que las respuestas sean más profundas, claras y accionables. La función automática de seguimiento aumenta la calidad de los insights que recolectas. (Si quieres aprender más sobre esto, consulta el artículo de preguntas de seguimiento automáticas de IA.)
Insights potenciados por IA: A medida que la IA resume, obtienes una visión clara de las ideas principales, tendencias y hallazgos accionables, sin exportar datos o realizar trabajo manual. Para las encuestas sobre usabilidad del sitio web de la ciudad, esto te lleva al "por qué" detrás de las frustraciones de los usuarios, no solo los números crudos. (Para más detalle, hay una guía sobre cómo crear encuestas ciudadanas sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad.)
Colaboración instantánea: En Specific, tú y tu equipo pueden chatear, filtrar y revisar temas juntos dentro de la misma interfaz, tomando decisiones rápidas sobre mejoras en el sitio web de la ciudad.
Cuando estás lidiando con problemas tan críticos como la usabilidad, los stakes son altos: según una investigación reciente, el 88% de los consumidores en línea son menos propensos a regresar después de una mala experiencia en un sitio web [1]. Elegir la herramienta de IA adecuada para el proceso de análisis es tan importante como las propias preguntas de la encuesta.
Indicativos útiles que puedes usar para el análisis de encuestas ciudadanas sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad
El poder del análisis por IA proviene de tus indicativos. El indicativo correcto transforma el texto bruto de la encuesta en hallazgos accionables y desbloquea patrones que la lectura manual a menudo pasa por alto. Veamos indicativos que querrás tener en tu kit de herramientas.
Indicativo para ideas principales: Úsalo para extraer los temas principales y la cantidad de menciones, especialmente útil para la retroalimentación sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad. Esto funciona ya sea que uses el análisis de IA integrado en Specific o pegues datos de la encuesta en ChatGPT:
Tu tarea es extraer las ideas principales en negrita (4-5 palabras por idea principal) + una explicación de hasta 2 frases.
Requisitos de salida:
- Evitar detalles innecesarios
- Especificar cuántas personas mencionaron la idea principal específica (usar números, no palabras), la más mencionada primero
- sin sugerencias
- sin indicaciones
Ejemplo de salida:
1. **Texto de la idea principal:** texto explicativo
2. **Texto de la idea principal:** texto explicativo
3. **Texto de la idea principal:** texto explicativo
El contexto marca la diferencia: La IA funciona mejor cuando proporcionas contexto sobre tu encuesta, su propósito y lo que quieres de las respuestas. Por ejemplo:
Llevamos a cabo una encuesta conversacional con ciudadanos sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad. Nuestro principal objetivo es comprender los mayores obstáculos que enfrentan las personas al usar el sitio. Por favor, enfoca el análisis en los puntos de dolor, dificultades de navegación, arquitectura de la información poco clara y problemas de accesibilidad destacados por los encuestados.
Profundizar más: Si una idea principal destaca, da seguimiento con: "Cuéntame más sobre XYZ (idea principal)". La IA encontrará citas o patrones relevantes que apoyen ese tema, permitiéndote validar y explorar rápidamente problemas que podrían hacer o deshacer la experiencia ciudadana.
Indicativo para temas específicos: Necesitas verificar si alguien mencionó una idea específica (por ejemplo, "función de búsqueda")? Usa: "¿Alguien habló sobre la función de búsqueda? Incluye citas." Ve instantáneamente si es un verdadero punto de dolor del usuario o un tema menor.
Indicativo para personas: Esto te ayuda a detectar clústeres en tus datos: "Basado en las respuestas de la encuesta, identifica y describe una lista de personas distintas, similar a cómo se usan las 'personas' en la gestión de productos. Para cada persona, resume sus características clave, motivaciones, objetivos y cualquier cita o patrón relevante observado."
Indicativo para puntos de dolor y desafíos: Analiza las frustraciones recurrentes: "Analiza las respuestas de la encuesta y enumera los puntos de dolor, frustraciones o desafíos más comunes mencionados. Resume cada uno y señala cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia."
Otros enfoques útiles para la retroalimentación ciudadana sobre sitios web de la ciudad incluyen:
Indicativo para motivaciones y motores: Saca a la luz qué impulsa el comportamiento del usuario: "De las conversaciones de la encuesta, extrae las motivaciones, deseos o razones primarios que los participantes expresan para sus comportamientos o elecciones. Agrupa motivaciones similares y proporciona evidencia de apoyo a partir de los datos."
Indicativo para análisis del sentimiento: Divide rápidamente la retroalimentación en positivo/negativo/neutro: "Evalúa el sentimiento general expresado en las respuestas de la encuesta (por ejemplo, positivo, negativo, neutro). Resalta frases clave o comentarios que contribuyan a cada categoría de sentimiento."
Indicativo para sugerencias y ideas: Recoge ideas directamente de los ciudadanos: "Identifica y enlista todas las sugerencias, ideas o solicitudes proporcionadas por los participantes de la encuesta. Organízalas por tema o frecuencia e incluye citas directas donde sea relevante."
Indicativo para necesidades no cubiertas y oportunidades: Revela áreas de crecimiento ocultas: "Examina las respuestas de la encuesta para descubrir cualquier necesidad no cubierta, vacío u oportunidad de mejora destacada por los encuestados."
Usando indicativos como estos, puedo pasar fácilmente de temas de alto nivel, como ciudadanos que desean tiempos de carga más rápidos (el 47% de los visitantes del sitio web lo esperan en menos de 2 segundos [3]) a frustraciones individuales o audaces nuevas ideas. Eso es evidencia real para el cambio, no conjeturas.
¿Quieres más inspiración para crear tu encuesta? Prueba el recurso de mejores preguntas para encuestas ciudadanas sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad.
Cómo Specific analiza datos cualitativos por tipo de pregunta
Preguntas abiertas (con o sin seguimientos): La IA de Specific proporciona un resumen no solo para cada pregunta, sino que integra el contexto de los intercambios de seguimiento. Por ejemplo, si alguien dice: "La página de inicio es confusa", y la IA pregunta "¿Qué parte es confusa?", sus respuestas se incluyen en el resumen para esa pregunta.
Opciones con seguimientos: Cada opción de respuesta, como "Navegación difícil", tiene su propio resumen de IA, basándose solo en respuestas de seguimiento vinculadas a esa opción. Esto significa que descubres exactamente por qué las personas que seleccionaron "Navegación difícil" sintieron eso.
Encuestas NPS: La IA clasifica los comentarios por detractores, pasivos y promotores, resumiendo los seguimientos detrás de cada grupo. Puedes ver qué hace feliz a un "promotor", o qué aleja a un "detractor", todo en un clic.
Puedes usar un método similar en ChatGPT, solo que requiere más esfuerzo manual para agrupar y segmentar datos por tipo de respuesta, especialmente al cruzar seguimientos.
Si te gustaría configurar un flujo de encuesta personalizado, consulta la guía para crear una encuesta ciudadana sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad.
Resolver desafíos de tamaño de contexto de IA en encuestas ciudadanas grandes
Un desafío común al analizar grandes cantidades de datos cualitativos es el límite de contexto de las IA basadas en GPT. Si exportas demasiadas respuestas de la encuesta y las pegas, la IA puede perder el seguimiento o solo analizar una muestra, arriesgando información perdida.
Existen dos maneras efectivas de abordar los límites de contexto, ambas manejadas de serie en plataformas como Specific:
Filtrado: Analiza solo las conversaciones de la encuesta donde los encuestados respondieron preguntas específicas o dieron ciertas respuestas. Si deseas profundizar en ciudadanos que tuvieron problemas de navegación, filtras esas respuestas, maximizando el uso del contexto, enfocando el análisis exactamente en lo que necesitas.
Recorte: Limita qué datos ve la IA enviándole solo preguntas seleccionadas de todas las conversaciones. Esto te permite concentrarte, por ejemplo, en opiniones sobre la sección de "Eventos" del sitio de la ciudad, sin saturar el contexto.
Aplicar estos filtros inteligentes hace posible que la IA entregue resúmenes enfocados y accionables incluso en los conjuntos de datos más grandes, esencial para estudios de usabilidad del sitio web de la ciudad, donde a menudo el volumen de retroalimentación es alto. Para más detalles técnicos, consulta la página de análisis de respuestas de encuestas de IA.
Vale la pena mencionar que el 73,1% de los diseñadores web dicen que un diseño de sitio no responsivo (es decir, no optimizado para móviles) es la principal razón por la que la gente abandona un sitio web [2]. Al cortar y segmentar los datos de la encuesta de esta manera, sabrás con certeza si los problemas móviles son una preocupación importante para tus ciudadanos o solo un caso aislado.
Características colaborativas para analizar respuestas de encuestas ciudadanas
Analizar la retroalimentación sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad no es un deporte en solitario: muchos interesados se preocupan por la experiencia del usuario, desde TI hasta comunicaciones y la gestión de la ciudad. El desafío es alinear rápidamente a todos en lo que más importa en los comentarios.
Colaboración basada en chat: En Specific, no solo revisas los resúmenes de IA. Tú y tu equipo pueden chatear directamente con la IA sobre los datos de la encuesta, planteando tus propias preguntas, dando seguimiento a los temas, ideando posibles soluciones y más.
Múltiples chats, enfoque flexible: ¿Necesitas segmentar el análisis por usuarios móviles? ¿O comparar nuevos vs. visitantes recurrentes? Cada sesión de chat en Specific puede tener sus propios filtros. Siempre ves quién configuró cada chat, para que los miembros del equipo puedan seguir lo que sucede, facilitando las transferencias.
Transparencia en la colaboración: Cada chat muestra exactamente quién preguntó qué. Cuando varios miembros del equipo se unen a una conversación, sus avatares aparecen junto a sus consultas en el chat de IA, fomentando la responsabilidad y el entendimiento compartido. No más adivinanzas sobre quién señaló un insight o de dónde vino una pregunta de seguimiento.
Las características colaborativas aceleran dramáticamente cómo la retroalimentación de los ciudadanos se convierte en acción, sin más idas y venidas con hojas de cálculo enredadas o interminables hilos de correo electrónico.
Si deseas probar la creación de encuestas con edición de IA incorporada, consulta la descripción general del editor de encuestas de IA. O, para ir directo a la creación de encuestas, prueba el generador de encuestas ciudadanas para la usabilidad del sitio web de la ciudad.
Crea tu encuesta ciudadana sobre la usabilidad del sitio web de la ciudad ahora
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