Este artigo oferecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de satisfação do Cliente sobre o Net Promoter Score (NPS) usando IA e métodos de pesquisa modernos para obter insights mais profundos e rápidos.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas
Ao analisar dados de resposta de pesquisa, a melhor abordagem depende da forma das suas respostas—se são estruturadas e quantitativas ou mais abertas e qualitativas.
Dados quantitativos: Se os resultados da sua pesquisa são numéricos—como quantos Clientes são promotores, detratores ou passivos—ferramentas clássicas como Excel ou Google Sheets são perfeitas. Você pode facilmente calcular seu NPS e executar estatísticas básicas sem software especial.
Dados qualitativos: Respostas abertas de pesquisa ou perguntas de acompanhamento são um caso à parte. Ler centenas de respostas escritas não é realista. É aí que a IA, especialmente os modelos modernos de linguagem, entra em ação e transforma a forma como extraímos valor das conversas de pesquisa. Na verdade, a IA e o processamento de linguagem natural (PLN) melhoraram radicalmente a análise de pesquisas, permitindo-nos interpretar respostas em tempo real e fornecer insights acionáveis e de alta qualidade para os próximos passos da sua equipe [1].
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante ao GPT para análise de IA
Você pode exportar os dados da pesquisa de NPS do Cliente e colar as respostas abertas no ChatGPT ou em um modelo de linguagem de grande porte similar. Em seguida, basta conversar com a IA para fazer perguntas sobre temas, pontos problemáticos ou ideias.
Este método é acessível e acessível para pequenos conjuntos de dados. Mas quando você lida com volumes reais de pesquisa, copiar dados para cá e para lá é desajeitado. Manter tudo organizado—ou garantir que você está se referindo à pergunta certa—é complicado. Há também um limite de tamanho de contexto acentuado: talvez você não consiga encaixar todos os seus dados, forçando você a dividi-los manualmente.
Você ainda precisa formular comandos inteligentes, e acompanhar qual lote de dados está sendo analisado. Em resumo, o ChatGPT é poderoso, mas requer um bom montante de trabalho manual e não é feito para fluxos de trabalho de pesquisa.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Specific foi criada exatamente para esse caso de uso. É uma plataforma de pesquisa com IA que coleta dados de pesquisa de NPS do Cliente (incluindo texto aberto, seguimentos e escolha múltipla) e os analisa com IA—instantaneamente.
Specific vai além da análise básica de respostas abertas: faz perguntas inteligentes de seguimento automaticamente durante a pesquisa, de modo que você obtenha respostas mais ricas e úteis desde o início. Quando chega a hora de analisar, resume as respostas, encontra os temas principais e os transforma em insights acionáveis—sem necessidade de planilhas ou trabalho manual.
Você pode bater papo com a IA sobre os resultados da pesquisa, assim como com o ChatGPT—mas com recursos extras projetados para a análise de pesquisas. Ele gerencia o contexto dos respondentes, divide temas por grupo de pergunta ou resposta e integra colaboração desde o início.
Se você deseja uma experiência sem atritos—desde a criação da pesquisa até a análise qualitativa profunda—uma ferramenta de pesquisa tudo-em-um como Specific é desenvolvida para o trabalho. Claro, existem outras plataformas usando IA para análise de NPS, como Delighted e Retently, que automatizam a distribuição de pesquisas e também oferecem insights instantâneos [2][3].
Comandos úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas de NPS do Cliente
Quando você está analisando respostas de pesquisas de satisfação do Cliente sobre o Net Promoter Score com IA, os comandos são seu superpoder. Você pode usá-los no Chat de IA da Specific, no ChatGPT, ou em qualquer modelo avançado de linguagem—basta colar as respostas e deixar a IA fazer o trabalho pesado. Aqui estão alguns comandos essenciais para análise de pesquisa de NPS:
Comando para ideias principais: Ótimo para extrair tópicos e temas de alto nível em pesquisas grandes, incluindo feedback aberto do NPS:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram ideia principal específica (use números, não palavras), as mais mencionadas por cima
- 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
Sempre forneça contexto: A IA se sai melhor quando você informa o foco da pesquisa, seu objetivo ou qualquer coisa útil ("Esta é uma pesquisa de NPS do Cliente após o lançamento de novos recursos. Estamos interessados na adoção de recursos e lealdade geral."). Por exemplo:
Analise essas respostas da pesquisa de NPS do Cliente do nosso lançamento de produto. Identifique 5 insights importantes, focando em por que os detratores estão insatisfeitos em comparação ao que os promotores mais amam.
Comando para aprofundar em um tópico: Notou um padrão ou tema emergente? Use:
Conte-me mais sobre [ideia principal]
Comando para validar uma menção: Use isto para verificar se os Clientes falaram sobre uma área específica ("Alguém mencionou velocidade?"):
Alguém falou sobre [ideia principal]? Inclua citações.
Comando para personas: Descubra tipos distintos de Clientes no seu feedback de NPS:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas no gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, metas, e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Comando para pontos problemáticos e desafios: Mapeie os principais pontos problemáticos e frustrações:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e observe qualquer padrão ou frequência de ocorrência.
Comando para análise de sentimento: Avalie o humor:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks importantes que contribuam para cada categoria de sentimento.
Comando para sugestões & ideias: Colete todas as solicitações de maneira acionável:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias, ou solicitações fornecidas pelos participantes da pesquisa. Organize-as por tópico ou frequência, e inclua citações diretas quando relevante.
Para estratégias mais especializadas, confira ótimas perguntas de pesquisa de NPS para Clientes e este guia passo-a-passo para criar sua pesquisa de NPS do Cliente.
Como a Specific analisa dados qualitativos com base no tipo de questão
Vejo muita confusão sobre como dividir a análise de pesquisa por tipo de questão. No Specific, o sistema lida com isso automaticamente:
Perguntas abertas com ou sem seguimento: A Specific fornece um resumo para todas as respostas a essas perguntas, além de análise separada para cada conjunto de respostas de acompanhamento. Isso ajuda você a distinguir entre temas de alto nível e explicações de causas mais profundas.
Múltipla escolha com seguimentos: Cada escolha de resposta tem seu próprio resumo adaptado de respostas de seguimento relacionadas, para que você veja o que levou as pessoas a escolherem cada opção e o nuance por trás de suas escolhas.
Perguntas de NPS: Para cada grupo de NPS (promotores, passivos, detratores), a Specific resume as respostas de texto aberto de seguimento—assim você obtém insights focados sobre por que cada grupo deu sua avaliação.
Você pode realizar tudo isso no ChatGPT, também—só demora mais e exige mais cópias e filtragens, especialmente se você quiser analisar cada grupo ou pergunta separadamente.
Quer ver como funciona? A página de análise de pesquisa com IA tem uma demonstração ao vivo dessas funcionalidades em ação.
Lidando com limites de tamanho de contexto de IA ao analisar pesquisas de NPS do Cliente
Um desafio prático da análise de pesquisa com IA é limites de tamanho de contexto. A maioria dos modelos de IA, incluindo ChatGPT, só processa uma certa quantidade de texto de cada vez—então, se você tem centenas ou milhares de respostas de Clientes, é preciso uma estratégia.
Há duas maneiras comprovadas de gerenciar o contexto (ambas incorporadas no Specific):
Filtragem: Envie apenas as conversas de pesquisa mais relevantes para a IA. Você pode filtrar por respostas a perguntas específicas ou por tipo de resposta—por exemplo, analisar apenas o feedback dos detratores, ou apenas aqueles que comentaram sobre um novo recurso.
Ajuste: Limite as perguntas (e respostas relacionadas) que você envia para a IA. Para grandes conjuntos de dados, reduza apenas às perguntas principais que você deseja analisar—deixando espaço no contexto para mais conversas.
A Specific fornece controles prontos para ambos, mas você pode usar abordagens semelhantes manualmente em ferramentas de IA de propósito geral, também.
O tamanho de contexto é uma razão pela qual as plataformas de análise de pesquisa desenvolvidas para esse fim têm uma vantagem—elas simplificam a seleção e o agrupamento dos dados de pesquisa para análise, então você não fica preso gerenciando pedaços de arquivos exportados.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de Clientes
A colaboração na análise de pesquisas de NPS do Cliente pode ser dolorosa: Enviando planilhas por e-mail, trocando versões infinitas de documentos, ou "reportando" para outras equipes complica a tomada de decisões.
A Specific permite que você analise e converse junto, no contexto. Você—e sua equipe—podem iniciar quantos chats de IA simultâneos quiserem, cada um filtrado para diferentes segmentos de pesquisa (por exemplo, apenas passivos, ou apenas aqueles que mencionaram churn). Cada chat mostra claramente quem o criou, para que não haja confusão sobre qual colega está investigando qual pergunta.
Visibilidade em tempo real do colaborativo: Sempre que alguém faz uma pergunta ou explora um recorte de dados, você vê o nome e o avatar deles diretamente no chat. É muito mais fácil identificar quem contribuiu com uma descoberta ou onde você parou da última vez, eliminando a confusão de transmissão.
Os feedbacks e análises estão conectados a dados reais de pesquisa, então você sempre pode rastrear um insight de volta à sua fonte. Isso é crítico para projetos de NPS do Cliente, onde agir com base em feedbacks mal interpretados pode prejudicar sua pontuação ou lealdade.
Esses recursos colaborativos tornam possível para as equipes de sucesso do Cliente, produto e pesquisa descobrirem insights mais rapidamente e construírem uma compreensão compartilhada—independentemente do tamanho da sua pesquisa de NPS do Cliente.
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