Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de compradores de ecommerce sobre a experiência de checkout. Se você deseja obter insights acionáveis, precisa de uma abordagem sólida e das ferramentas certas desde o início.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisa de ecommerce
Sua abordagem e ferramentas dependem da forma e estrutura das respostas da pesquisa. Aqui está como geralmente se divide:
Dados quantitativos: Coisas como "quantas pessoas escolheram checkout como convidado" são fáceis de contar. Basta usar Excel, Google Sheets ou qualquer coisa que resuma as respostas. Você identificará instantaneamente padrões—como o fato de que oferecer checkout como convidado pode reduzir o abandono de carrinho em 25% [1]—fazendo uma contagem simples.
Dados qualitativos: Comentários abertos (“o que fez você desistir durante o checkout?”), acompanhamentos e respostas conversacionais são impossíveis de ler manualmente em escala. Há muita nuance, variedade e texto. Aqui, as ferramentas de IA brilham—essas permitem que você identifique instantaneamente pontos problemáticos, tendências e tópicos escondidos nas palavras das pessoas.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Se você exportou seus dados de pesquisa como planilha ou CSV, você pode colar trechos no ChatGPT (ou qualquer ferramenta GPT-4/GPT-3.5) e “conversar” para obter insights. É bom para análises rápidas, ad hoc, ou se você deseja testar ideias.
Mas aqui está o atrito: copiar e colar tem limites. O tamanho do contexto do ChatGPT é finito, então pesquisas grandes podem não caber. É fácil perder o controle de quais trechos você está analisando. Além disso, pode se tornar tedioso manter tudo organizado e filtrar por subgrupos ou perguntas de acompanhamento.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Ferramentas de pesquisa de IA construídas para este caso de uso integram tanto a coleta quanto a análise. Specific, por exemplo, lida com tudo em um só lugar: criação de pesquisa, perguntas de acompanhamento em tempo real e análise de resposta instantânea.
À medida que os respondentes completam a pesquisa, as perguntas automatizadas de acompanhamento do Specific aprofundam—melhorando a qualidade dos dados qualitativos. Quando é hora de analisar, você obtém resumos instantâneos impulsionados por IA, detecção de temas principais e a opção de conversar com a IA sobre detalhes ou segmentos (como Abandonadores de Carrinho, Compradores Móveis, ou Compradores Conscientes de Segurança). Você permanece organizado—sem planilhas para gerenciar. Você controla qual contexto a IA usa em cada segmento de análise. Saiba mais sobre análise de respostas de pesquisa na Specific e como ela transforma feedback de ecommerce em ação.
Conclusão: para grandes ou complexos conjuntos de dados qualitativos, uma plataforma criada para coleta de pesquisa e análise de IA (como a Specific) economiza tempo e oferece insights mais precisos, mas para verificações rápidas e superficiais, ferramentas genéricas de GPT podem ser suficientes.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de experiência de checkout de compradores de ecommerce
Prompts bem projetados fazem ou quebram sua análise de pesquisa. Bons prompts revelam os padrões—ruins apenas dão a você uma parede de resumos genéricos. Abaixo estão prompts testados na prática que eu uso (e que Specific usa internamente) para pesquisas de compradores de ecommerce sobre experiência de checkout:
Prompt para ideias centrais: Use isso quando você quiser obter os principais temas mencionados pelas pessoas, esteja você usando Specific, ChatGPT, ou outra ferramenta baseada em GPT.
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram ideia central específica (usar números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia central:** texto explicativo
2. **Texto da ideia central:** texto explicativo
3. **Texto da ideia central:** texto explicativo
A IA sempre faz um trabalho melhor quando você adiciona mais contexto. Por exemplo, diga qual é o objetivo da sua pesquisa ou negócio:
Analise essas respostas de compradores de ecommerce após tentarem fazer checkout em nosso site. Queremos melhorar a conversão e remover atritos para usuários móveis. Quais são os principais pontos problemáticos?
Depois de obter os temas de alto nível, aprofunde-se seguindo: “Conte-me mais sobre [ideia central].”
Prompt para tópico específico: Quando você quer verificar se alguém mencionou algo específico (digamos, “PayPal” ou “taxas de envio”), pergunte:
Alguém falou sobre o PayPal durante o checkout? Inclua citações.
Outros prompts úteis para análise de pesquisas de experiência de checkout de compradores de ecommerce:
Prompt para personas:
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 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 observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
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 contribuem para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões e 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 quando relevantes.
Para mais inspiração em prompts adaptados para ecommerce, confira este guia sobre perguntas de pesquisas de ecommerce.
Como o Specific analisa cada tipo de pergunta de pesquisa de checkout
O Specific é desenvolvido para desvendar a estrutura de qualquer pesquisa de experiência de checkout—independentemente do tipo de pergunta—para que você obtenha análises focadas e de alto valor. Veja como funciona, mas você também pode aplicar essa lógica a qualquer fluxo de trabalho alimentado por IA se for paciente:
Perguntas abertas com ou sem acompanhamentos: A IA resume todas as respostas de forma geral e entrega um resumo coletivo de cada acompanhamento relacionado a essa pergunta. Você verá nuances reais—como compradores que abandonam carrinhos devido a custos inesperados (48% citam esse motivo [3])—surgirem do texto confuso.
Perguntas baseadas em escolha com acompanhamentos: Vamos supor que as pessoas escolham entre “Cartão de Crédito,” “PayPal,” ou “Apple Pay,” e você faça um acompanhamento. Todas as respostas relacionadas a cada escolha são resumidas separadamente, para que você veja se, por exemplo, compradores do PayPal se preocupam mais com a segurança do pagamento (refletindo os 25% que abandonam devido a preocupações com segurança [5]).
Perguntas de NPS: Promotores, passivos e detratores recebem cada um seu próprio resumo, tornando fácil contrastar motivações e pontos de atrito por pontuação. Você sabe instantaneamente o que motiva os promotores e o que está bloqueando os detratores no checkout.
Você poderia recriar tudo isso no ChatGPT, mas seria muito mais trabalhoso—você estaria constantemente reorganizando contexto, agrupando dados e reformulando prompts para cada segmento.
Para um detalhamento das melhores práticas na construção e análise dessas perguntas, veja este guia detalhado sobre como criar pesquisas de compradores de ecommerce sobre experiência de checkout.
Como lidar com o limite de contexto da IA: filtrar e recortar para melhor foco
Ferramentas de IA (incluindo a Specific e o ChatGPT) têm um limite de tamanho de contexto—despejar todas as suas conversas com clientes em um único grande prompt simplesmente não funciona. Se você tem centenas de respostas de pesquisa, corre o risco de perder informações ou contexto. Felizmente, você pode resolver isso com dois métodos (Specific oferece os dois):
Filtragem: Envie para a IA apenas as conversas onde os usuários responderam a uma pergunta específica ou escolheram uma resposta específica. Por exemplo, você pode olhar apenas para os compradores que relataram que o checkout demorou mais de 3 segundos—um grupo crítico, dado que 53% das visitas a sites móveis são abandonadas se uma página demorar mais de três segundos para carregar [6].
Recorte (Seleção a nível de questão): Limite quais perguntas a IA deve focar. Se sua pesquisa incluiu seis seções, mas você só se importa com “razões para abandono de carrinho,” corte a entrada para esse pedaço. Assim, mais respostas cabem e os insights são mais focados.
No Specific, você simplesmente escolhe suas perguntas ou aplica filtros—não há necessidade de código ou planilhas. A IA faz o resto enquanto permanece dentro da janela de contexto.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisa de compradores de ecommerce
Colaboração em insights de pesquisa é crucial no ecommerce. As equipes precisam compartilhar descobertas sobre a experiência de checkout—identificando temas como abandono de carrinho, satisfação com o pagamento e pontos problemáticos—sem atrapalhar a análise umas das outras ou trabalhar isoladamente.
Analise dados conversando com IA. No Specific, você pode fazer perguntas, aprofundar temas e obter respostas instantâneas em uma interface de análise conversacional, para que compartilhar contexto e descobertas seja sem atritos.
Múltiplos chats para múltiplos tópicos. Você pode criar e nomear múltiplos chats nos mesmos dados de pesquisa—um para “desafios de pagamento,” outro para “atritos móveis,” e outro para “raizes de detratores NPS.” Cada chat registra seu autor e tem filtros únicos aplicados, para que a análise da equipe nunca se sobreponha ou se perca.
Atribuição clara e visibilidade. Sempre que você colabora, cada chat de IA exibe quem escreveu cada prompt, mostrando avatares dos remetentes. Essa transparência promove o trabalho em equipe, estimula novas hipóteses e permite que as equipes de produto mergulhem em detalhes sem perder o histórico. Esse estilo de fluxo de trabalho colaborativo é um enorme ganho de produtividade em comparação a enviar planilhas por e-mail ou copiar e colar chats de GPT.
Para mais informações sobre como criar e colaborar em pesquisas de checkout de compradores de ecommerce do zero, explore este gerador de pesquisas guiado ou o gerador de pesquisas de IA feito para qualquer público e tópico.
Crie agora sua pesquisa de compradores de ecommerce sobre a experiência de checkout
Obtenha insights instantâneos e acionáveis sobre abandono de carrinho, pontos problemáticos no checkout e expectativas dos compradores—crie sua pesquisa agora e transforme dados em decisões de ecommerce mais inteligentes.