Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar as respostas de pesquisas de assinantes cancelados sobre a experiência de suporte ao cliente, focando nas maneiras mais eficazes de usar IA para análise de respostas de pesquisas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisas
Ao analisar dados de pesquisas de assinantes cancelados sobre a experiência de suporte ao cliente, sua abordagem e ferramentas dependem do formato dos dados.
Dados quantitativos: Para dados como “quantas pessoas avaliaram o suporte como ruim”, você pode facilmente usar ferramentas como o Excel ou o Google Sheets. Contar respostas, calcular porcentagens e criar gráficos rápidos é rápido e familiar.
Dados qualitativos: Respostas de perguntas abertas — ou acompanhamentos que capturam histórias detalhadas — são outro desafio. Analisar manualmente dezenas ou centenas de respostas livres se torna rapidamente esmagador. Há simplesmente muita nuance e pouco tempo, daí a necessidade essencial da análise com IA.
Existem duas abordagens de ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise com IA
Copiar-colar e conversar: Você pode exportar suas respostas abertas e colá-las no ChatGPT ou em outra plataforma baseada em LLM. Ela resumirá, extrairá temas ou realizará análise de sentimento enquanto você conversa.
Mas é desajeitado: Grandes blocos de texto são difíceis de formatar e manter organizados no ChatGPT. Não há estrutura e, frequentemente, você encontrará limites sobre quanto de dados pode carregar de uma vez. Funciona, mas não é otimizado se você quiser realizar análises contínuas ou repetíveis.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Desenvolvida para pesquisas conversacionais e análise com IA: Com a Specific, você não apenas analisa dados — você coleta feedback mais rico desde o início com pesquisas conversacionais impulsionadas por IA. À medida que as pessoas respondem, a IA faz perguntas inteligentes de acompanhamento que aprofundam os insights que você pode analisar.
Fluxo de trabalho de ponta a ponta: Assim que as respostas chegam, a IA da Specific resume instantaneamente os temas, destila insights acionáveis e permite que você converse sobre os dados — assim como usar o ChatGPT, mas projetado para feedback de pesquisa. Você pode filtrar o que é analisado, gerenciar o que a IA vê e compartilhar ou exportar insights conforme necessário.
Respostas de maior qualidade e análise mais fácil: Esses recursos significam maior entrada qualitativa, momentos de “ahá” mais rápidos e menos problemas com planilhas. Se você deseja ver como a ferramenta projeta o processo, explore perguntas automáticas de acompanhamento com IA ou vá direto para o gerador de pesquisas com IA para assinantes cancelados.
Contexto mais amplo no ecossistema: Outras principais ferramentas de análise de pesquisa com IA, como SurveyMonkey Analyze, SurveySparrow e Zonka Feedback, confirmam a eficácia das abordagens impulsionadas por IA para insights de experiência de suporte ao cliente. Elas processam milhões de respostas diariamente e usam IA para sentimento em tempo real, automação de acompanhamento e análises integradas, mostrando o quão difundidas e poderosas essas soluções se tornaram. [1][2][3]
Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas de experiência de suporte ao cliente de assinantes cancelados
Obter o máximo de seus dados de pesquisa com IA depende de fazer as perguntas certas — literalmente. Aqui estão algumas das minhas prompts preferidas para analisar feedback de experiência de suporte de assinantes cancelados:
Prompt de ideias principais: Se você deseja extrair temas principais de dados longos e não estruturados — seja no Specific, ChatGPT ou em qualquer LLM avançado — este é um ponto de partida ideal:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + um explicador de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- 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
A IA sempre funciona melhor com contexto adicional. Tente dar um contexto claro e seu objetivo de pesquisa. Por exemplo, use:
Pesquisamos 80 clientes que cancelaram suas assinaturas para entender suas experiências com nossa equipe de suporte. Analise os dados para extrair as principais razões mencionadas pelos clientes para partir, focando no que mencionam sobre o suporte ao cliente.
Aprofundar-se em ideias específicas: Se o resumo menciona “tempos de resposta lentos” como uma razão principal, você pode perguntar:
Conte-me mais sobre os tempos de resposta lentos.
Isso faz com que a IA colete citações ilustrativas ou detalhes ligados a essa ideia principal.
Alguém falou sobre ... ? Às vezes, você precisa validar uma hipótese ou desafio. Tente:
Alguém falou sobre ser transferido várias vezes antes de receber ajuda? Inclua citações.
Identifique personas distintas: Para segmentar melhor seu público, peça:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas — semelhante a como “personas” são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Pontos de dor e desafios: Se você deseja ir além do sentimento genérico e descobrir obstáculos acionáveis, use:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Motivações e causas-raiz: Às vezes, você deseja se aprofundar ainda mais do que os pontos de dor:
Dentre as conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de suporte a partir dos dados.
Análise de sentimento: Se você deseja uma verificação rápida de temperatura, pergunte:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuam para cada categoria de sentimento.
Você pode encontrar ainda mais ideias de promts para feedback de assinantes cancelados neste guia de como criar uma pesquisa sobre experiência de suporte ao cliente. E para inspiração sobre quais perguntas fazer desde o início, confira melhores perguntas para pesquisas de assinantes cancelados.
Como o Specific analisa dados de pesquisas qualitativas por tipo de pergunta
No Specific, a análise é adaptada à estrutura do questionário e entrega clareza onde você mais precisa:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): A plataforma gera um resumo para cada resposta e acompanhamento vinculado àquela pergunta, resumindo histórias de usuários e temas de forma eficiente.
Perguntas de escolha com acompanhamentos: Cada escolha de resposta recebe seu próprio resumo — uma maneira rápida de comparar por que as pessoas escolheram uma opção em detrimento de outra, com citações de apoio, caso necessário.
Perguntas NPS: Cada segmento (detratores, neutros, promotores) recebe um resumo distinto, destacando os motivadores e sugestões únicas vinculados ao feedback.
Você pode replicar isso no ChatGPT, mas o processo é muito mais manual — coletar, filtrar, formatar e organizar dados em torno de cada tipo de pergunta demanda um esforço real sem uma plataforma que entenda a lógica das pesquisas.
Como lidar com desafios de limites de contexto de IA
As IAs modernas têm limites sobre quanto de dados (prompt + respostas) elas podem processar de uma vez. Se você estiver executando uma pesquisa em larga escala ou lidando com feedbacks extensos, atingir o limite de contexto é uma preocupação real.
A Specific torna isso gerenciável desde o início, oferecendo duas maneiras eficazes:
Filtragem: Filtre rapidamente conversas para que apenas os dados mais relevantes — como respostas que mencionam um problema específico ou que contenham acompanhamentos — sejam enviados e analisados pela IA.
Corte: Selecione quais perguntas (e suas respostas) incluir no contexto da IA. Isso ajuda a manter a entrada dentro do tamanho permitido e permite concentrar a análise em sua pergunta de pesquisa atual.
Ambas as opções permitem extrair insights direcionados, sem sobrecarregar a IA ou perder a riqueza dos dados qualitativos. Leia mais sobre este fluxo de trabalho na documentação de recursos para análise de respostas de pesquisas com IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de assinantes cancelados
A análise de pesquisas frequentemente se desorganiza quando vários membros da equipe querem explorar o feedback de assinantes cancelados de uma vez só ou examinar a experiência de suporte ao cliente sob diferentes ângulos.
Chat de IA no aplicativo para descobertas compartilhadas: No Specific, você analisa dados de pesquisas de forma conversacional, conversando com a IA para obter insights instantâneos. Isso torna o processo de exploração mais natural e flexível do que painéis tradicionais.
Vários chats, filtros personalizados: Você pode iniciar várias conversas ao mesmo tempo, cada uma com seus próprios filtros. Talvez um colega queira focar nos “tempos de espera do suporte” e outro na “satisfação com a resolução de tickets”. Cada thread mantém seu contexto, reduzindo a confusão e ajudando as equipes multifuncionais a manterem-se alinhadas.
Transparência na colaboração: Cada chat na Specific mostra quem o criou, e todas as mensagens exibem o avatar do remetente. Isso facilita ver quem está trabalhando em quê, fomentando responsabilidade e transparência durante a fase de análise.
Conhecimento desbloqueado para todos: Com essas ferramentas colaborativas, não há necessidade de copilar descobertas em documentos ou lutar com o controle de versões. Isso também torna as transições entre equipes de pesquisa, produto e suporte rápidas e sem atritos. Você pode saber mais sobre análise de pesquisas e colaboração em tempo real na visão geral de análise de respostas de pesquisas com IA.
Crie já sua pesquisa de assinantes cancelados sobre experiência de suporte ao cliente
Comece a descobrir insights acionáveis de seu público com análise movida por IA e interações mais ricas e naturais em pesquisas — tornando mais fácil do que nunca aprender por que os assinantes saem e como melhorar sua experiência de suporte.