Este artigo oferece dicas sobre como analisar respostas de pesquisas de assinantes que cancelaram suas assinaturas sobre sua experiência de cobrança e reembolso usando IA e ferramentas inteligentes. Compreender essas percepções é essencial para reduzir o churn e melhorar o serviço.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisa com IA
A abordagem e as ferramentas que você usa dependem fortemente da estrutura e formato dos seus dados. Normalmente, você terá uma combinação de dados quantitativos e qualitativos para trabalhar:
Dados quantitativos: Quando você quer saber quantas pessoas escolheram uma opção específica, ferramentas de planilha como Excel ou Google Sheets fazem o trabalho rapidamente. Contar e criar gráficos dos números é simples com essas ferramentas—basta somar suas respostas.
Dados qualitativos: Quando você faz perguntas abertas ou coleta histórias adicionais, acaba com uma pilha de texto—às vezes centenas ou milhares de respostas. Ler e fazer sentido de tudo isso manualmente é impossível para a maioria das pessoas, e é exatamente aí que entram as ferramentas de IA.
De acordo com a pesquisa, analisar pesquisas de assinantes cancelados sobre experiências de cobrança e reembolso pode desbloquear insights chave para retenção. Por exemplo, problemas técnicos por si só geram 44% de cancelamentos de assinaturas, e mais da metade de todo o churn de clientes em serviços de assinatura é devido a falhas de pagamento com cartão [1][2]. Você precisa de ferramentas que lhe permitam identificar esses problemas em feedbacks reais, não apenas nas estatísticas.
Existem duas abordagens para ferramentas quando se lida com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante para análise com IA
Você pode exportar respostas de pesquisas e colá-las diretamente no ChatGPT ou outra ferramenta de chatbot de IA. Isso funciona bem para conjuntos de dados menores, especialmente se você não precisar de filtragem profunda ou não se importar com o processo de cópia e colagem.
Desvantagens: Para conjuntos maiores de respostas, lidar com seus dados dessa maneira se torna tedioso rapidamente. A IA tem um limite de contexto, o que significa que você pode não conseguir colocar todas as respostas em uma única conversa. Também não há uma maneira simples de gerenciar diferentes tipos de perguntas, aplicar filtros personalizados ou colaborar com colegas de equipe—você fica preso em sua própria janela de chat.
Ferramenta completa como a Specific
A Specific oferece uma plataforma completa: Ela pode executar pesquisas conversacionais com suporte de IA e analisar respostas em um só lugar. Quando você coleta respostas, o software gera automaticamente perguntas de acompanhamento, melhorando a qualidade e profundidade das respostas. Isso é uma grande vantagem para entender por que assinantes cancelados tiveram problemas com cobrança ou reembolsos—especialmente considerando que 28,9% dos usuários relatam que o próprio cancelamento é difícil [3].
A análise é fluida: A análise de respostas de pesquisas com suporte de IA na Specific resume, destaca tendências e entrega insights acionáveis imediatamente—sem necessidade de planilhas, contagens manuais ou exportação de dados. Você pode filtrar, consultar e até mesmo conversar diretamente com a IA sobre seus resultados de pesquisa (no espírito do ChatGPT, mas adaptado para dados de pesquisa). A plataforma também lida com problemas de tamanho de contexto e permite que você gerencie quais partes dos dados são incluídas na análise de IA.
Essa experiência completa é uma grande melhoria se você regularmente realiza pesquisas com uma mistura de perguntas abertas e estruturadas.
Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas de assinantes cancelados
Se você quiser o poder total da análise de IA ao estilo GPT, a verdadeira magia vem de usar prompts bem projetados. Abaixo estão alguns exemplos comprovados—use-os no ChatGPT, ou em ferramentas como a Specific. Você obterá os insights mais apurados quando incluir o máximo de contexto possível sobre sua pesquisa, público e objetivos.
Prompt para ideias principais: Use isso para extrair rapidamente os principais temas ou pontos problemáticos mencionados com mais frequência por assinantes cancelados.
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia principal específica (use números, não palavras), as mais mencionadas em primeiro lugar
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
2. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
3. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
Forneça mais contexto para a IA: Sempre que possível, comece seu prompt com uma breve explicação sobre sua pesquisa, o público (assinantes cancelados), o tópico (experiência de cobrança e reembolso) e seu principal objetivo (por exemplo, descobrir motores de churn ou pontos problemáticos). Por exemplo:
As seguintes respostas são de assinantes cancelados compartilhando sua experiência com cobranças e reembolsos. Meu objetivo é entender por que cancelaram e identificar áreas chave onde nosso processo poderia ser melhorado. Por favor, extraia temas comuns e pontos problemáticos nos dados conforme explicado acima.
Investigue uma ideia central: Uma vez que você identifique um problema chave (por exemplo, “pagamentos falhados”), aprofunde-se:
Conte mais sobre problemas de pagamento falhado—quais detalhes as pessoas compartilham?
Prompt para tópico específico: Para validar uma tendência ou verificar sinais nos dados:
Alguém mencionou que o processo de cancelamento é difícil? Inclua citações.
Prompt para personas: Se quiser segmentar os respondentes ou adaptar soluções para perfis recorrentes:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gerenciamento de produto. Para cada persona, resuma suas principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos problemáticos e desafios:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Ótimo para capturar o sinal emocional nas respostas:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destacar frases ou feedbacks chave que contribuem para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões & ideias:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência, e inclua citações diretas onde relevante.
Você pode encontrar mais modelos de prompts prontos em nosso gerador de pesquisas para assinantes cancelados sobre cobranças e reembolsos ou em nosso construtor de pesquisas com IA para qualquer tipo de projeto de feedback.
Como a análise de IA funciona para cada tipo de pergunta na Specific
A forma como a Specific resume os feedbacks depende de como cada pergunta da pesquisa é configurada:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A plataforma agrupa e resume todas as respostas diretas e qualquer réplica de acompanhamento, destilando o feedback geral em ideias e tendências chave. Isso ajuda a identificar problemas como “cobrança complicada” ou "reembolsos lentos" com citações de usuários reais.
Perguntas de escolha com acompanhamento: Para perguntas de múltipla escolha (como “Por que você cancelou?”) com acompanhamentos, você recebe um resumo para cada escolha. Por exemplo, todos os usuários que disseram “Erro de Cobrança” recebem sua própria análise agregada dos comentários de acompanhamento.
Perguntas NPS: Se você perguntar “Quão provável é que você nos recomende?” (NPS), a Specific divide os resumos por grupo de pontuação—detratores, passivos e promotores—para que você veja exatamente o que está impulsionando pontuações baixas e altas com feedback direcionado de cada segmento.
Você pode recriar isso manualmente no ChatGPT, mas é um processo muito mais complexo—e fica mais difícil à medida que os dados abertos ou de acompanhamento aumentam. Para um guia rápido sobre como construir perguntas de pesquisa adaptadas para esse tipo de dados, consulte nosso guia de melhores perguntas para pesquisas de cancelamento de assinaturas sobre cobrança/reembolso.
Lidando com os limites de tamanho de contexto da IA: Filtragem e recorte
As ferramentas de IA, como modelos GPT, têm um limite na quantidade de dados (“contexto”) que podem processar de uma vez. Se você tiver uma pesquisa grande com centenas ou milhares de conversas, corre o risco de ultrapassar esse limite—o que significa que nem todos os seus dados serão analisados.
Existem duas estratégias principais para se manter eficiente (e a Specific possui ambas embutidas):
Filtragem: Você pode filtrar as respostas para incluir apenas conversas de assinantes cancelados que responderam a certas perguntas ou escolheram opções específicas. Isso mantém o conjunto de dados apertado e relevante para a IA—ótimo se você quiser olhar apenas para, digamos, “reclamações de cobrança”.
Recorte: Você pode recortar o conjunto de dados especificando quais perguntas devem ser enviadas à IA para análise. Ao concentrar o foco (“analisar apenas respostas de acompanhamento relacionadas a problemas de reembolso”), você pode permanecer dentro dos limites de tamanho de contexto e garantir que a IA está examinando apenas os dados mais impactantes.
Isso significa que você nunca perderá insights centrais simplesmente porque seu projeto de pesquisa de usuários ficou muito grande. Se quiser se aprofundar em como esses recursos simplificam seu fluxo de trabalho, veja mais sobre análise de dados de pesquisa com suporte de IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de assinantes cancelados
Analisar dados de pesquisa complexos sobre assinantes cancelados e experiências de cobrança ou reembolso geralmente significa trabalhar em diferentes equipes—você pode ter suporte ao cliente, CX e pesquisadores de produto todos investigando os dados, muitas vezes em silos ou disputando versões de planilhas.
Com a Specific, a análise se torna uma conversa: As equipes podem realizar chats de análise diretamente na plataforma. Cada chat pode ter seu foco único (como pagamentos falhados ou reclamações de reembolso), filtros e contexto de análise. Você pode ver de relance quem iniciou cada chat, mantendo a colaboração transparente e os fluxos de trabalho organizados.
A visibilidade dos colegas é incorporada: Ao colaborar em um chat de análise na Specific, cada mensagem é atribuída—avatares e nomes deixam claro quem está perguntando o quê ou conduzindo qual linha de investigação. Isso mantém os loops de feedback apertados, de modo que suporte ao cliente, produto e liderança saibam quais pontos problemáticos ou ideias de retenção estão sendo investigados.
A análise colaborativa de IA reduz intermináveis reuniões e torna seu processo de pesquisa verdadeiramente em tempo real. Para ideias sobre como criar e implantar essas pesquisas você mesmo, veja nosso guia para criar pesquisas de experiência de cobrança/reembolso de assinantes cancelados.
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