Este artículo le dará consejos sobre cómo analizar las respuestas de una encuesta a pacientes sobre la experiencia con la cobertura de seguros. La IA facilita el descubrimiento de patrones reales, desafíos e ideas a partir de comentarios cualitativos y cuantitativos.
Elegir las herramientas adecuadas para analizar datos de encuestas
El mejor enfoque y herramienta dependen de la estructura de los datos. Para las encuestas, generalmente tratamos con dos tipos principales:
Datos cuantitativos: Si está observando cosas como puntajes NPS o cuántos pacientes eligieron "Sí" o "No", las herramientas estándar de hojas de cálculo como Excel o Google Sheets suelen ser suficientes. Puede contar rápidamente, agrupar y visualizar números.
Datos cualitativos: Pero, si su encuesta plantea preguntas abiertas—como "Cuéntenos sobre su experiencia con el seguro" o "¿Cuál fue su mayor frustración?"— la lectura manual o la codificación no es práctica, especialmente con docenas o cientos de respuestas. Aquí es donde brillan las herramientas de IA: pueden resumir, extraer temas e incluso mostrar citas textuales para que vea el sentimiento real y específico oculto en respuestas largas.
Existen dos enfoques para el uso de herramientas cuando se trata de respuestas cualitativas:
ChatGPT o herramienta similar de GPT para análisis de IA
Copiar, pegar, analizar. Puede exportar sus datos de encuesta de preguntas abiertas y colocarlos directamente en ChatGPT o una herramienta comparable impulsada por GPT. Ahora, puede comenzar a preguntarle cosas como, "¿Cuáles son los temas principales aquí?"
Funciona, pero puede ser complicado. Las herramientas GPT no están diseñadas específicamente para el análisis de encuestas, por lo que tendrá que manejar hojas de cálculo, corre el riesgo de filtrar información confidencial y lidiar con ventanas de contexto limitadas. Hacer seguimiento de preguntas o respuestas específicas también se vuelve desordenado a medida que crecen sus datos.
Herramienta todo-en-uno como Specific
Diseñada para el análisis de encuestas con IA. Specific recopila respuestas de alta calidad a través de preguntas de seguimiento impulsadas por IA y luego analiza todo por ti. Está diseñada justamente para este caso de uso, facilitando la investigación, la retroalimentación y los conocimientos del cliente.
¿Qué es diferente? Puede lanzar una encuesta instantáneamente, recopilar comentarios abiertos y cuantitativos, y obtener resúmenes de IA en tiempo real o chats sobre sus resultados. Todo está en contexto; nunca tiene que lidiar con exportaciones o paneles. La IA señala los temas principales, el sentimiento y las anomalías, para que obtenga información accionable rápidamente. Vea cómo funciona el análisis de respuestas de encuestas impulsado por IA en Specific.
Calidad de datos mejorada. Al seguir automáticamente para aclarar lo que sus encuestados quieren decir, Specific mejora tanto la cantidad como la especificidad de los datos recopilados. Siempre entiende qué hay detrás de un número o casilla de verificación, y eso ahorra tiempo (y dolores de cabeza) en su análisis. Aprenda sobre preguntas de seguimiento automáticas aquí.
Indicaciones útiles que se pueden utilizar para analizar encuestas de experiencia de cobertura de seguros para pacientes
La IA funciona mejor cuando se le proporcionan indicaciones de alta calidad. Aquí hay algunas que ayudan a destilar patrones significativos del feedback de los pacientes sobre el seguro. Estas funcionan en Specific, ChatGPT o cualquier otra herramienta basada en GPT.
Indicación para ideas centrales: Use esto para extraer temas clave de sus datos.
Su tarea es extraer ideas centrales en negrita (4-5 palabras por idea central) + hasta 2 oraciones explicativas.
Requisitos de salida:
- Evitar detalles innecesarios
- Especificar cuántas personas mencionaron la idea central específica (usar números, no palabras), las más mencionadas al principio
- 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 da contexto específico. Por ejemplo, agregue un breve resumen de la encuesta antes de su indicación:
Estoy analizando una encuesta a pacientes sobre la experiencia de cobertura de seguros de salud en EE.UU. La encuesta se centra en áreas como el costo, la accesibilidad del proveedor, la facilidad para comprender los términos de la póliza y la capacidad de los pacientes para acceder a los medicamentos recetados. Por favor, extraigan los patrones principales.
Profundizar en un tema: Una vez que tenga ideas centrales, puede seguir con: “Cuéntame más sobre altos costos de primas.” Esto le permitirá ver todos los comentarios o patrones específicos de un problema.
Indicación para temas específicos: Para investigar si alguien mencionó un cierto tema, intente: “¿Alguien habló sobre cobertura de medicamentos denegada? Incluya citas.”
Indicación para personas: Pregunte, "Con base en las respuestas de la encuesta, identificar y describir una lista de personas distintas—similar a cómo se utilizan 'personas' en gestión de productos. Para cada persona, resuma sus características clave, motivaciones, metas y cualquier cita o patrón relevante observado en las conversaciones." Esto es excelente para entender los datos desde la perspectiva de diferentes tipos de pacientes (por ejemplo, pacientes con enfermedades crónicas vs. aquellos que usan el seguro raramente).
Indicación para puntos de dolor y desafíos: Use, “Analice las respuestas de la encuesta y liste los puntos de dolor, frustraciones o desafíos más comunes mencionados. Resuma cada uno, y note cualquier patrón o frecuencia de ocurrencia.” Esto revelará qué es lo que realmente le preocupa a su audiencia; por ejemplo, más del 70% de los adultos en EE.UU. sienten que el sistema de salud no satisface sus necesidades, citando a menudo la asequibilidad y procedimientos complejos. [1]
Indicación para análisis de sentimiento: Intente, "Evalúe el sentimiento general expresado en las respuestas de la encuesta (por ejemplo, positivo, negativo, neutral). Resalte frases clave o comentarios que contribuyan a cada categoría de sentimiento." Esto le ayuda a entender rápidamente si la experiencia de cobertura de su seguro evoca más emociones negativas o positivas, lo que se relaciona con el 41% de los adultos asegurados que retrasaron o evitaron el cuidado debido al costo. [2]
Indicación para necesidades insatisfechas y oportunidades: Use, "Examine las respuestas de la encuesta para descubrir cualquier necesidad insatisfecha, brechas u oportunidades de mejora que hayan destacado los encuestados." Esto es especialmente útil cuando quiere ir más allá de la retroalimentación básica y descubrir áreas reales propicias para la mejora de productos o servicios.
Si desea más orientación, consulte nuestro artículo paso a paso sobre cómo crear encuestas de experiencia de seguro para pacientes o vea las mejores preguntas para encuestas de cobertura de seguro para pacientes.
Cómo Specific analiza datos cualitativos según el tipo de pregunta
Specific adapta sus resúmenes impulsados por IA a la estructura de su encuesta. Así es como funciona:
Preguntas abiertas (con o sin seguimiento): Recibe un resumen de todas las respuestas, con temas y estadísticas que muestran qué ideas fueron más mencionadas. Si utilizó seguimientos, esas respuestas se integran, otorgándole más contexto sobre cada tema.
Elecciones con seguimientos: Para cada elección (como “Económico” vs. “Demasiado caro”), verá un resumen separado de todas las respuestas de seguimiento. Esto le permite ver por qué las personas hicieron sus elecciones, no solo cuál ganó.
Encuestas NPS: Cada categoría—detractores, pasivos, promotores—obtiene su propio resumen y temas principales, basados en sus respuestas específicas a las preguntas de seguimiento. Esto es clave, ya que las razones de la insatisfacción suelen ser muy diferentes a las de los puntajes de alta satisfacción.
Puede realizar el mismo proceso en herramientas GPT como ChatGPT, pero requiere más separación manual y copia de los datos de la encuesta en nuevas indicaciones para cada pregunta o cohorte.
Resolviendo los desafíos de límite de contexto en el análisis basado en IA
La mayoría de las herramientas de IA tienen una “ventana de contexto”, básicamente, un límite de cuánta cantidad de texto puede analizarse a la vez. Si su encuesta de pacientes recibe cientos de respuestas ricas, puede superar rápidamente lo que ChatGPT o herramientas similares pueden procesar en una sola sesión. Specific le proporciona dos formas de abordar esto:
Filtrado: Filtre conversaciones por respuestas. Por ejemplo, puede decirle a Specific (u otras herramientas) que analice solo encuestas donde las personas respondieron a una pregunta en particular o dieron una cierta respuesta (“pacientes que omitieron el medicamento debido al costo”). Esto le permite mantenerse dentro del tamaño de contexto de la IA y hace que el análisis focalizado sea muy simple.
Recorte de preguntas: Recorte qué preguntas se envían a la IA. Analiza solo las respuestas para las preguntas seleccionadas, por lo que en lugar de “todas las respuestas de la encuesta siempre”, puede concentrarse en “respuestas solo a la sección de beneficios de cobertura”. Specific le permite seleccionar y enviar solo lo que importa, por lo que los grandes volúmenes de datos no son un problema.
Estas estrategias le ayudan a utilizar la IA a escala, incluso cuando su conjunto de datos incluye conversaciones más largas con pacientes o resultados de grupos grandes. Para más información sobre gestión de contexto y filtrado avanzado, consulte nuestro análisis profundo sobre el análisis de encuestas potenciado por IA.
Características colaborativas para analizar respuestas de encuestas a pacientes
Colaborar en el análisis de encuestas puede ser complicado. Para muchos equipos, ya sean proveedores de salud, organizaciones de defensa de pacientes o administradores, el análisis de feedback es un esfuerzo en equipo a menudo distribuido por departamentos y expertos.
En Specific, el análisis es colaborativo por diseño. Puede chatear directamente con la IA sobre las respuestas y cada chat puede tener sus propios filtros, como “solo promotores NPS” o “pacientes que citan problemas de costo de prescripción”. Cada chat muestra quién lo inició, para que sepa quién está liderando cada línea de investigación, útil para investigación, cumplimiento o simplemente compartir tareas.
Múltiples puntos de vista, naturalmente. Verá quién dijo qué, con avatares para cada participante en el análisis del chat. Con un historial persistente y encadenado, sus conocimientos son fácilmente compartibles y revisables por cualquier miembro de su equipo, lo que facilita profundizar más o delegar los próximos pasos.
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