Este artículo te dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta de compradores de comercio electrónico sobre promociones y descuentos. Si estás recopilando estos datos, te guiaré a través de las mejores herramientas y formas prácticas de descubrir información valiosa rápidamente.
Eligiendo las herramientas adecuadas para el análisis de datos de encuestas
Tu enfoque y herramientas dependerán de la estructura de tus datos de encuesta, es decir, si son principalmente cuantitativos o cualitativos.
Datos cuantitativos: Los números son fáciles: contar cuántos compradores seleccionaron cada promoción o descuento es sencillo con herramientas como Excel o Google Sheets.
Datos cualitativos: Las respuestas de texto a preguntas abiertas o de seguimiento son más complicadas. Cuando observas docenas o cientos de respuestas, es imposible leer todo tú mismo. Aquí es donde las herramientas impulsadas por IA se vuelven esenciales para descubrir patrones y temas rápidamente.
Existen dos enfoques para la utilización de herramientas al tratar con respuestas cualitativas:
ChatGPT o herramienta GPT similar para análisis de IA
Puedes copiar tus datos de encuesta exportados en ChatGPT y conversar sobre ellos. Funciona, solo pega las respuestas y comienza a solicitar tendencias o temas.
Pero gestionar un gran lote de texto de encuestas en ChatGPT no es muy conveniente. Tendrás que dividir grandes conjuntos de datos, administrar límites de contexto y mantener notas fuera del chat. La IA aún puede descubrir valiosas perspectivas, pero gastarás más tiempo en la configuración y esfuerzo manual.
Herramienta todo en uno como Specific
Specific está diseñado para la creación de encuestas y análisis de respuestas impulsado por IA, de principio a fin. No solo puede recopilar respuestas (y hacer preguntas de seguimiento inteligentes impulsadas por IA para mejorar la calidad de tus datos), sino que también analiza todo automáticamente.
Cuando tus resultados están listos, Specific resume respuestas abiertas, destaca temas clave y destila ideas prácticas: sin hojas de cálculo, sin lectura manual. Puedes tener una conversación real con la IA sobre tu encuesta, al igual que con ChatGPT, pero con funciones adicionales para filtrar y controlar los datos enviados para el análisis.
Obtén más información sobre cómo funciona el análisis de respuestas de encuestas con IA en Specific si deseas un flujo de trabajo más simplificado.
Indicaciones útiles que puedes usar para el análisis de promociones y descuentos de Compradores de Comercio Electrónico
Ya sea que estés analizando con ChatGPT, otra herramienta basada en GPT o una plataforma todo en uno, las indicaciones correctas marcan toda la diferencia. Aquí está lo que recomiendo para profundizar en los datos de Compradores de Comercio Electrónico sobre promociones y descuentos.
Indicación para ideas centrales: Esta es mi opción para destilar grandes conjuntos de datos rápidamente. Funciona directamente en Specific, y también puedes usarla en herramientas basadas en GPT.
Tu tarea es extraer ideas centrales en negrita (4-5 palabras por idea central) + explicador de hasta 2 frases.
Requisitos de salida:
- Evitar detalles innecesarios
- Especificar cuántas personas mencionaron una idea central específica (usar números, no palabras), lo más mencionado en la parte superior
- sin sugerencias
- sin indicaciones
Ejemplo de salida:
1. **Texto de idea central:** texto explicativo
2. **Texto de idea central:** texto explicativo
3. **Texto de idea central:** texto explicativo
La IA siempre funciona mejor si le das contexto adicional. Por ejemplo, podrías comenzar con un recordatorio:
Analiza estos resultados de encuestas de compradores de comercio electrónico sobre promociones y descuentos. Mi objetivo principal es entender qué motiva sus decisiones de compra y por qué buscan descuentos. Por favor, concéntrate en motivaciones específicas del comportamiento de compra en línea.
“Cuéntame más sobre XYZ (idea central)” es un seguimiento rápido para obtener detalles más profundos sobre cualquier conocimiento que la IA descubra. Intenta esto si deseas profundizar en “abandono de carrito” o “influencias en el uso de cupones”.
“¿Alguien habló sobre XYZ?” Esto es directo y esencial cuando estás validando hipótesis; solo reemplaza XYZ con temas que desees verificar, como “programas de lealtad” o “cambio de marca”. Añade “Incluir citas” para obtener evidencia en sus propias palabras.
Indicación para personas: Si deseas mapear tipos distintos de compradores de comercio electrónico que revela tu encuesta, utiliza esta indicación:
Con base en las respuestas de la encuesta, identifica y describe una lista de personas distintas, similar a cómo se usan “personas” en la gestión de productos. Para cada persona, resume sus características clave, motivaciones, objetivos y cualquier cita o patrón relevante observado en las conversaciones.
Indicación para puntos dolorosos y desafíos: Esto es increíblemente útil para descubrir qué está haciendo que tus compradores duden, abandonen carritos o esperen ofertas:
Analiza las respuestas de la encuesta y enumera los puntos dolorosos, frustraciones o desafíos más comunes mencionados. Resume cada uno y señala cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia.
Indicación para motivaciones y factores: Si deseas ver qué impulsa el comportamiento de compra y cómo las promociones juegan un papel, intenta:
Desde las conversaciones de la encuesta, extrae las motivaciones primarias, deseos o razones que los participantes expresan para sus comportamientos o elecciones. Agrupa motivaciones similares y proporciona evidencia de apoyo de los datos.
Indicación para análisis de sentimiento: ¿Tus compradores son positivos, molestos o neutrales con respecto a tu estrategia de descuentos? Pregunta:
Evalúa el sentimiento general expresado en las respuestas de la encuesta (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). Destaca frases clave o comentarios que contribuyan a cada categoría de sentimiento.
Indicación para sugerencias e ideas: Para recopilar comentarios prácticos, indica esto a la IA:
Identifica y enumera todas las sugerencias, ideas o solicitudes proporcionadas por los participantes de la encuesta. Organízalos por tema o frecuencia, e incluye citas directas donde sea relevante.
Indicación para necesidades insatisfechas y oportunidades: Para encontrar nuevas oportunidades de productos o campañas, usa:
Examina las respuestas de la encuesta para descubrir cualquier necesidad insatisfecha, brechas u oportunidades de mejora destacadas por los encuestados.
Las indicaciones correctas te permiten profundizar mucho más en lo que motiva a los compradores y cómo las promociones y descuentos influyen realmente en sus decisiones. Y mantén el contexto en el centro: Por ejemplo, el 82% de los clientes son influenciados por promociones al comprar en línea, así que vale la pena averiguar qué tipo de promoción importa más a tu audiencia. [1]
Cómo Specific analiza datos cualitativos por tipo de pregunta
En Specific, el análisis se basa en la estructura de tu encuesta en sí, por lo que obtienes resúmenes que son realmente significativos para cada pregunta.
Preguntas abiertas (con o sin seguimiento): Obtienes resúmenes generados por IA para todas las respuestas, incluido el contexto adicional descubierto por preguntas de seguimiento. Esto produce un análisis de temas mucho más rico que solo mirando comentarios independientes.
Preguntas de opción con seguimiento: Cada opción recibe su propio resumen de temas, basado únicamente en los seguimientos relacionados con esa respuesta en particular. Así, por ejemplo, puedes ver por qué la gente elige descuentos de “porcentaje de descuento” sobre “envío gratis”.
Preguntas NPS: Cada grupo (detractores, pasivos, promotores) recibe un resumen único de sus comentarios de seguimiento. Es fácil profundizar en por qué a alguien le encanta tu política de descuentos, o por qué otro piensa que no es suficiente para convencerlos de comprar ahora. (Puedes crear instantáneamente una encuesta NPS para compradores de comercio electrónico sobre promociones y descuentos en Specific.)
Puedes hacer lo mismo con ChatGPT, pero necesitarás filtrar y organizar cada conjunto de respuestas tú mismo, mucho trabajo de copiar y pegar, especialmente si tus datos crecen más de unas pocas docenas de entradas. Con Specific, sucede instantáneamente a medida que los resultados llegan.
Si buscas ideas sobre cómo estructurar tus preguntas en primer lugar (y por qué los seguimientos de IA son importantes), recomiendo revisar esta guía sobre las mejores preguntas para encuestas de compradores de comercio electrónico sobre promociones y descuentos.
Cómo enfrentar desafíos con límites de tamaño de contexto de IA
Aquí hay un desafío real: Los modelos de lenguaje grande (incluyendo GPT-4 y otros) no pueden procesar cantidades ilimitadas de datos de encuesta de una sola vez, alcanzan límites de tamaño de contexto. Si tienes cientos o miles de respuestas, simplemente no cabrá a la vez.
Specific aborda esto (y puedes copiar estas tácticas para tu propio flujo de trabajo):
Filtrado: Puedes filtrar conversaciones en función de cómo respondieron los usuarios. Solo las conversaciones donde las personas respondieron preguntas seleccionadas o eligieron respuestas específicas se envían a la IA. Esto te permite dirigirte a cohortes (“Compradores que mencionaron cupones digitales”) y mantener tu análisis enfocado.
Recorte: Puedes recortar las preguntas enviadas para el análisis de IA. Si solo quieres que la IA vea las respuestas a la última pregunta (“¿Cómo afectaron las promociones tu decisión?”), solo envía ese fragmento. Esto te ayuda a ajustar más respuestas dentro del límite del modelo y garantiza que no pierdas contexto vital por una cuestión técnica.
En Specific, ambas características están disponibles por defecto, manteniendo tu análisis cualitativo libre de estrés a medida que tu encuesta escala.
Dato curioso: Se espera que los canjes de cupones digitales representen casi el 85% de todos los canjes de cupones para 2024. [2] Eso es un montón de comentarios y señales de uso que podrías querer analizar, lo que significa que un filtrado y recorte inteligentes son tus mejores aliados.
Funciones colaborativas para analizar respuestas de encuestas de compradores de comercio electrónico
Los puntos de dolor de colaboración son reales cuando se analizan respuestas de encuestas sobre promociones y descuentos. Cuando tu equipo está tratando de procesar cientos de respuestas abiertas de compradores, especialmente cuando varios compañeros quieren "conversar con los datos" a su manera, es fácil perderse en hilos de Slack, cadenas de comentarios y caos de versiones.
En Specific, analizas simplemente conversando con la IA, y cada compañero de equipo tiene sus propios hilos. Puedes crear múltiples chats en la interfaz de análisis, cada uno con sus propios filtros y enfoque, permitiéndote segmentar los datos por tipo de promoción, región del comprador o incluso sentimiento. Cada chat también muestra quién lo creó, por lo que es fácil organizar el trabajo y ver qué colega está trabajando en qué ángulo.
Atribución clara y colaboración: Cada mensaje en el Chat de IA muestra el avatar y nombre del remitente, por lo que cuando estás colaborando en ideas sobre por qué el 75% de los compradores en línea dicen que los descuentos impulsan sus decisiones [3], siempre sabrás de quién fue la pregunta que inspiró un avance o descubrió una tendencia.
Menos silos, más acción: Con estas funciones, los equipos trabajan juntos (no en silos paralelos) para impulsar el cambio. Eso podría significar lanzar ventas flash en el momento adecuado, nuevos beneficios de lealtad, o experimentar con tipos de descuentos que realmente conviertan, basado en lo que tus compradores te dijeron, en sus propias palabras.
¿Quieres empezar rápido? Prueba el generador de encuestas de IA adaptado para promociones y descuentos de compradores de comercio electrónico, o consulta el generador de encuestas de IA si deseas crear una encuesta desde cero y personalizar cada detalle a medida que avanzas.
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