Este artigo vai lhe dar dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa de satisfação do suporte ao cliente. Vou orientar você em abordagens práticas para análise de respostas de pesquisas usando IA, para que você obtenha insights claros e acionáveis a partir dos seus dados.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
Quando se trata de analisar dados de pesquisas, a abordagem e o conjunto de ferramentas realmente dependem do tipo de dados que você coletou.
Dados quantitativos: Se você está trabalhando com respostas estruturadas—como quantos clientes escolheram uma determinada classificação ou opção—o Excel ou o Google Sheets são eficientes para contagem, filtragem e obtenção de uma visão geral rápida.
Dados qualitativos: Respostas abertas, ou dados de perguntas de acompanhamento, possuem contexto valioso, mas são difíceis de processar linha por linha. Examinar manualmente parágrafos de feedback não só é doloroso, mas quase impossível de fazer bem em escala. Você precisa de ferramentas de IA para extrair temas e sentimentos de forma eficaz.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
ChatGPT (ou modelos de linguagem extensa semelhantes) permite que você insira blocos de respostas exportadas e mantenha uma conversa sobre o conteúdo. É surpreendentemente poderoso para extração de temas, agrupamento de ideias ou respostas do tipo “alguém mencionou XYZ?”
Mas não é sem atrito: Lidar com grandes arquivos CSV, ficar abaixo dos limites de tamanho de contexto e estruturar seu chat para que ele não perca o foco—tudo isso se torna cansativo rapidamente. Se você tem centenas de respostas abertas, essa abordagem pode rapidamente sair de controle.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Specific foi projetado exatamente para esse caso de uso: é uma ferramenta de pesquisa por IA que combina perfeitamente coleta de dados e análise impulsionada por IA. Conforme as respostas chegam, a plataforma automaticamente faz perguntas de acompanhamento—assim você coleta dados mais ricos e de maior qualidade do que com pesquisas estáticas tradicionais. Saiba mais sobre isso no recurso de perguntas de acompanhamento por IA.
A magia está na análise: O motor de resumo por IA do Specific destila instantaneamente as respostas em ideias-chave, mostra temas comuns e permite que você converse diretamente com a IA sobre seus dados—levando você muito além da organização em planilhas. Você também tem controle granular sobre quais dados serão analisados e pode gerenciar facilmente sessões de análise para diferentes times ou perguntas.
A melhor parte: você pode criar tanto a pesquisa quanto o fluxo de análise conversando com a IA. Se quiser começar, experimente o gerador de pesquisas para satisfação do suporte ao cliente.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de pesquisas de satisfação do suporte ao cliente
Prompts eficazes ajudam a IA a destilar o mar de feedbacks no que realmente importa. Aqui estão prompts que eu uso para análise de respostas de pesquisa—seja usando Specific, ChatGPT ou outra ferramenta de pesquisa por IA.
Prompt para ideias principais: Isso é perfeito para extrair temas gerais e mantém o foco quando você está sobrecarregado com dados.
Seu objetivo é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a ideia principal específica (use números, não palavras), as mais mencionadas 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
Prompt contexto importa: A IA tem um desempenho melhor se você configurar o cenário. Por exemplo, antes de executar o prompt de ideias principais, você pode dizer:
Analise as respostas da pesquisa de satisfação do suporte ao cliente para identificar temas comuns e áreas de melhoria. O objetivo da pesquisa é descobrir o que mais importa para os clientes após entrarem em contato com o suporte, e onde podemos melhorar.
Prompt para mergulhos profundos: Uma vez que uma ideia principal se destaque, aprofunde-se perguntando:
Me diga mais sobre [ideia principal]
Prompt para tópicos específicos: Se você está verificando se uma preocupação conhecida ou recurso é mencionado, use:
Alguém falou sobre [recurso/desafio específico]? Inclua citações.
Prompt para personas: Entender os tipos de clientes que responderam pode realmente afiar o direcionamento:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos, e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Ter uma lista clara de frustrações dos clientes é ouro para equipes de produto e suporte:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Avalie rapidamente o humor geral e destaque o que está funcionando, ou não:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (ex.: positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedbacks que contribuem para cada categoria de sentimento.
Eu abordo mais sobre como formular as melhores perguntas em este artigo sobre design de perguntas de pesquisa. E se você precisar de ajuda com a criação de pesquisas, aqui está um guia completo.
Como o Specific analisa dados qualitativos com base no tipo de pergunta
O Specific lida com seus dados de forma diferente com base no tipo de pergunta, para que você sempre veja resumos ricos e acionáveis:
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): Obtenha um resumo instantâneo para todas as principais respostas e seus seguimentos. Não é mais necessário ler cada resposta individual—deixe a IA destacar o que é importante.
Escolhas com seguimentos: A ferramenta mostra um resumo separado para cada escolha, resumindo todas as respostas de seguimento relacionadas, para que você veja por que as pessoas escolheram certas opções.
NPS (Net Promoter Score): Para promotores, passivos e detratores, você recebe um resumo distinto dos seguimentos relacionados a cada grupo—o que é fundamental para entender o que influencia a lealdade.
Você pode absolutamente fazer isso manualmente via ChatGPT, mas há muito vai e vem, rastreamento do contexto das perguntas e combinação das informações. Na prática, usar uma plataforma dedicada como o Specific torna esse processo muito menos trabalhoso e menos propenso a erros.
Enfrentando desafios com limites de contexto da IA
Sejamos honestos: a IA tem limites de tamanho de contexto, o que é um problema se você está analisando centenas de respostas de pesquisa. Você corre o risco de não encaixar todos os dados em uma única consulta—o que pode levar à perda de insights.
Filtragem: No Specific, você pode filtrar conversas para que apenas aquelas com respostas para perguntas selecionadas ou com escolhas específicas de resposta sejam analisadas. Isso ajuda você a manter o foco e desbloquear conjuntos de dados maiores.
Recorte: Não envie para a IA todas as perguntas—apenas recorte seus dados para que apenas as relevantes sejam incluídas na análise. Isso mantém você abaixo do limite de contexto, permitindo que você analise mais respostas no geral.
Se você está construindo seu próprio fluxo de trabalho usando ChatGPT, precisará dividir manualmente seus dados para encaixar nesses limites. É possível, mas espere mais trabalho prático.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas de clientes
A colaboração na análise de pesquisas de satisfação do suporte ao cliente raramente é tão simples quanto compartilhar uma planilha. Membros da equipe de diferentes áreas precisam dividir e analisar os dados de acordo com seu foco—suporte, produto, CX ou mesmo liderança.
Analise dados de pesquisa conversando: No Specific, qualquer pessoa da equipe pode iniciar uma nova conversa com IA com dados filtrados—por exemplo, concentrando-se em respostas onde os clientes mencionam “respostas lentas” ou “processo de escalonamento confuso.”
Várias conversas, vários ângulos: Cada conversa pode ser executada com seus próprios filtros ou perguntas de análise. Você sempre vê quem criou cada conversa e seu foco—perfeito para coleta colaborativa de insights.
Propriedade clara: Cada mensagem em uma conversa de análise mostra o avatar do remetente. Não há mais adivinhar quem teve um insight, quem compartilhou aquela citação ou qual ângulo alguém analisou.
Tudo em um lugar seguro: Em vez de lidar com arquivos e threads, tudo está em um espaço de trabalho protegido, reduzindo o risco de falhas de comunicação ou perda de dados.
A colaboração não para na análise. Com o editor de pesquisas por IA, as equipes podem editar e iterar sobre pesquisas conversando—sem precisar esperar pelo suporte de operações.
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