Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com funcionários públicos sobre a satisfação dos cidadãos com os serviços públicos, utilizando estratégias de análise de pesquisas com IA para obter insights mais profundos.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar seus dados de pesquisa
A melhor abordagem e ferramenta para analisar respostas de pesquisas com funcionários públicos depende muito de como seus dados estão estruturados—especialmente se você estiver trabalhando com uma mistura de respostas quantitativas e qualitativas.
Dados quantitativos: Estas são suas respostas estruturadas, baseadas em números, como classificações ou respostas de múltipla escolha. Você pode facilmente contar e criar gráficos de quantos respondentes escolheram cada opção usando ferramentas como Excel ou Google Sheets.
Dados qualitativos: Perguntas abertas, explicações ou entradas de acompanhamento resultam em dados qualitativos. Ler e resumir centenas dessas respostas manualmente não é viável. As ferramentas de IA se destacam aqui, oferecendo maneiras de extrair temas, pontos problemáticos e padrões emergentes em grandes conjuntos de dados de texto. Quando você está lidando com milhares de comentários de funcionários públicos ou cidadãos sobre experiências com serviços públicos, a IA lhe dá uma verdadeira vantagem, semelhante a como o governo do Reino Unido usou a IA 'Humphrey' para revisar mais de 2.000 respostas de consultas públicas, economizando vastos tempos de analistas e reduzindo custos em milhões anualmente. [1]
Existem duas abordagens principais para ferramentas quando você precisa analisar respostas qualitativas de pesquisas:
ChatGPT ou ferramentas similares GPT para análise de IA
Uma maneira simples é copiar seus dados qualitativos exportados—tudo que as pessoas escreveram—para o ChatGPT ou um chatbot de IA similar e pedir para resumir. Embora essa abordagem permita que você discuta os dados em tempo real, não é exatamente perfeita. Problemas de formatação, limites de contexto e manter todos os dados organizados podem atrasar você. Para pesquisas maiores sobre satisfação dos cidadãos, esse método logo se tornará complicado.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Com uma plataforma de pesquisa com IA como a Specific, a ferramenta é construída tanto para coletar quanto para analisar dados em um único fluxo de trabalho.
Suporta pesquisas conversacionais movidas por IA: à medida que os respondentes respondem, a IA faz perguntas de acompanhamento personalizadas, levando a insights mais ricos e acionáveis do que pesquisas tradicionais.
Quando é hora de analisar, a Specific resume instantaneamente e destila os temas chave de todas as respostas, usando a mais recente tecnologia baseada em GPT. Não há mais necessidade de manusear planilhas ou perder contexto—faça perguntas sobre seus resultados como você faria no ChatGPT, mas com acesso direto à análise de pesquisa aprimorada por IA e gerenciamento avançado de contexto.
Você pode aprender mais sobre esse fluxo de trabalho em nosso guia detalhado sobre Análise de Respostas de Pesquisa Alimentada por IA e ver exemplos ao vivo através do Gerador de Pesquisas com IA para Feedback de Funcionários Públicos.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de pesquisas com funcionários públicos
Se você usar IA (como ChatGPT, Claude, Gemini ou Specific) para analisar respostas de pesquisas, como você faz a pergunta—seu prompt—importa muito. Aqui estão os prompts em que confio para obter insights acionáveis dos resultados das pesquisas com funcionários públicos sobre a satisfação dos cidadãos com os serviços públicos.
Prompt para ideias centrais: Use este prompt genérico para revelar os principais temas e padrões da sua pesquisa. É uma base no fluxo de trabalho da Specific, e também funciona em ferramentas abertas de IA.
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + um explicador de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram cada ideia central específica (use números, não palavras), mais mencionados no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto de ideia central:** texto explicativo
2. **Texto de ideia central:** texto explicativo
3. **Texto de ideia central:** texto explicativo
Sempre que possível, dê à IA o máximo de contexto que puder—descreva a pesquisa, perfis dos respondentes, seu objetivo, etc. Assim, seus resumos são personalizados e acionáveis:
Por favor, analise essas respostas no contexto de uma pesquisa com funcionários públicos sobre a satisfação dos cidadãos com serviços públicos. Os respondentes são principalmente oficiais municipais, e o objetivo é destacar lacunas ou oportunidades para melhorar processos administrativos.
Assim que você obtiver temas chaves, aprofunde-se em tópicos específicos com prompts como:
Pedir uma elaboração: Diga, “Conte-me mais sobre XYZ (ideia central).” Isso ajuda a explorar padrões ou questões que surgem nos resumos iniciais.
Prompt para tema específico: Tente, “Alguém falou sobre XYZ? Inclua citações.” Isso facilita validar preocupações sobre tendências—como atrasos em serviços digitais ou problemas de comunicação—ao longo do seu conjunto de dados.
Prompt para personas: “Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhantes a como 'personas' são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, 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 note quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.” De acordo com dados da OCDE, a capacidade de resposta e confiabilidade nos serviços administrativos são fatores chave para a satisfação dos cidadãos—análise promovida ajuda a focar nisso [2].
Prompt para Motivações & Impulsores: “Dos diálogos da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações similares e forneça evidências de apoio dos dados.”
Prompt para Análise de Sentimento: “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.” Comparando seus dados de sentimento com pesquisas como a taxa de satisfação de 66% dos cidadãos pela OCDE pode tornar os resultados internos mais significativos [2].
Prompt para Sugestões & Ideias: “Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tema ou frequência e inclua citações diretas quando relevante.”
Prompt para Necessidades Não Atendidas & Oportunidades: “Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.”
Se você quiser mais inspiração, confira o guia da Specific para as melhores perguntas de pesquisa para satisfação dos cidadãos ou o recurso automático de acompanhamento com IA, que melhora sua capacidade de explorar em profundidade com menos esforço.
Como a Specific analisa dados de pesquisa qualitativa por tipos de perguntas
O mecanismo de IA da Specific entende que cada tipo de pergunta oferece uma perspectiva única sobre a satisfação com serviços públicos. Veja como responde para análise:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): A Specific agrupa todas as respostas brutas—incluindo qualquer coisa que a IA solicitou em acompanhamentos—para resumos abrangentes e extração de temas. Isso significa percepções mais nítidas e claras, mesmo a partir de narrativas longas dos respondentes.
Escolhas com acompanhamentos: Quando você usa perguntas de seleção única ou múltipla com acompanhamentos personalizados, a Specific gera um resumo não apenas para a escolha de nível superior, mas também para o conteúdo das respostas de acompanhamento associadas a cada escolha.
NPS (Net Promoter Score): Cada compartimento do NPS (detrator, passivo, promotor) recebe um resumo personalizado. Você pode ver em detalhes por que um respondente deu uma determinada pontuação NPS—ou por que o sentimento geral mudou. Nos EUA, pesquisas recentes sugerem que a satisfação entre trabalhadores federais aumentou novamente em 2023 após quedas anteriores—um métrica como NPS pode ajudar a capturar essa tendência [3].
Você pode tentar o mesmo no ChatGPT, mas manter os dados limpos, organizados, e alinhar respostas de acompanhamento é muito mais trabalhoso.
Se você quiser um ponto de partida para projetar uma pesquisa adaptada para essa abordagem, experimente o construtor de pesquisas NPS para funcionários públicos da Specific ou veja nossas dicas para criar uma ótima pesquisa de satisfação cidadã.
Como enfrentar os limites de tamanho de contexto ao usar IA para análise
Um desafio comum com a análise de pesquisas com IA é o limite de tamanho do contexto—a IA só pode processar um certo volume de texto de cada vez. Se você tiver centenas ou milhares de respostas de funcionários públicos ou cidadãos, elas não caberão todas em um único prompt.
Filtragem: Filtre de forma inteligente conversas com base em certas respostas de usuários ou demografias. Por exemplo, envie apenas conversas onde funcionários públicos notaram um desafio específico ou atribuíram uma pontuação baixa à qualidade do serviço público. Desta forma, somente os dados mais relevantes são incluídos na rodada de análise.
Recorte: Selecione e recorte para análise apenas as perguntas que você deseja que sejam revisadas pela IA. Focando apenas no feedback aberto ou em respostas de acompanhamento, você maximiza o volume de conversas que pode analisar—mesmo com limites de contexto apertados da IA.
A Specific oferece esses fluxos de trabalho por padrão, facilitando para as equipes contornar dores de cabeça técnicas e focar na análise orientada a resultados. Mas se você estiver trabalhando com dados brutos e o ChatGPT, pode dividir manualmente suas exportações em lotes, ordenando por tema ou segmento de usuário antes de cada rodada de análise.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com funcionários públicos
Analisar respostas de pesquisas com funcionários públicos sobre satisfação dos cidadãos não é uma missão solo—impacto real requer colaboração. As equipes precisam mergulhar no feedback bruto, trocar ideias e manter todos alinhados—sem perder o contexto ou as conversas.
Análise baseada em chat: Na Specific, todos em sua equipe podem analisar dados da pesquisa e aprofundar descobertas apenas conversando com a IA. Não há necessidade de esperar por um relatório estático ou se preocupar que pontos chave estão enterrados em enormes planilhas.
Múltiplos chats acompanháveis: Você pode criar vários chats de IA em paralelo. Cada chat pode filtrar por departamento, cidade ou segmento NPS—permitindo que você mergulhe em temas específicos de serviços públicos. Cada chat mostra claramente quem o iniciou, então a responsabilidade é fácil de rastrear.
Colaboração transparente: Quando você ou seus colegas conversam com a IA, você verá avatares e nomes anexados a cada mensagem. Essa transparência torna fácil ver qual membro da equipe levantou qual questão ou insight, o que economiza tempo e evita cruzamento de informações ao apresentar resultados a executivos ou formuladores de políticas.
Alinhamento acionável: Com todos compartilhando um cockpit de análise pesquisável, movido por IA, decisões e próximos passos são mais claros. Quer você esteja focando em pontos problemáticos, novas necessidades do cidadão, ou acompanhando melhorias ao longo do tempo, todos estão trabalhando a partir de uma única fonte de verdade.
Se você deseja criar uma nova pesquisa para sua próxima análise colaborativa, use o gerador de pesquisas com IA e comece do zero ou personalize com o editor de pesquisas movido por IA.
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