Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de compradores de comércio eletrônico sobre a experiência de suporte ao cliente, utilizando IA e ferramentas modernas. Se você deseja obter insights significativos da sua pesquisa, você está no lugar certo.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisas de suporte ao cliente em ecommerce
A maneira como você analisa os dados da sua pesquisa depende da forma que suas respostas assumem. Para pesquisas de compradores de ecommerce sobre experiência de suporte ao cliente, você geralmente verá uma mistura:
Dados quantitativos: Contagens e seleções (“Quantos clientes nos avaliaram com 5 estrelas?”) são diretos de analisar. Para isso, o Excel ou o Google Sheets funcionam. Você pode somar escolhas, criar gráficos simples ou calcular o NPS eficientemente.
Dados qualitativos: Quando os compradores dizem com suas próprias palavras sobre uma experiência de suporte ou explicam por que escolheram uma determinada classificação, as coisas ficam mais complicadas. Ler cada resposta aberta simplesmente não é prático quando você tem centenas ou milhares de resultados. É aqui que a IA, especialmente ferramentas baseadas em GPT, faz uma grande diferença—ela pode identificar padrões, resumir pontos problemáticos e descobrir insights que você facilmente perderia rolando pelo texto bruto.
Quando se trata de ferramentas para análise de dados qualitativos de pesquisas, há duas abordagens comuns:
ChatGPT ou similar para análise de IA
Análise manual usando ChatGPT: Você pode exportar as respostas qualitativas da sua pesquisa e colá-las diretamente em um modelo GPT como o ChatGPT. Em seguida, você conversa com a IA sobre seus dados.
O que considerar: Embora você possa analisar temas, verificar sentimentos ou perguntar sobre pontos problemáticos específicos, esse processo pode ficar confuso. Formatar dados para o GPT pode ser tedioso, limites de contexto são um problema (muitas respostas podem não caber), e é fácil perder o controle de quais respostas pertencem a quais perguntas. Você gastará tempo adicional copiando, colando e reorientando.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Desenvolvido especificamente para análise de pesquisas: Ferramentas como a Specific permitem que você colete dados e os analise no mesmo lugar. Isso significa que você obtém resultados confiáveis e ricos em contexto—e menos dificuldades ao mover dados entre os aplicativos.
Perguntas de acompanhamento automáticas: Quando você usa o Specific para criar uma pesquisa de experiência de suporte ao cliente no ecommerce, a IA faz acompanhamentos inteligentes em tempo real para investigar e esclarecer pontos. Isso leva a dados mais ricos, limpos e acionáveis (mais sobre por que isso importa neste estudo aprofundado sobre perguntas de acompanhamento).
Análise com suporte de IA: Assim que as respostas chegam, o Specific as resume, destaca os principais temas e até sugere ações recomendadas—sem planilhas ou cópia e colagem manual. É como ter um analista de dados pessoal que conhece o ecommerce de ponta a ponta.
Consulta conversacional: Quer saber por que os clientes deixaram feedback negativo ou quais recursos eles adoram? Basta fazer a pergunta em português claro. Se necessário, você pode filtrar certas perguntas ou focar em segmentos específicos de clientes. Para pesquisas onde a velocidade de suporte é uma preocupação principal—70% dos consumidores dizem que suas decisões de compra dependem de suporte rápido—isso ajuda a priorizar melhorias rapidamente. [1]
Você pode ver mais sobre como isso funciona em nosso tutorial de análise de respostas de pesquisa com IA.
Prompts úteis que você pode usar para análise de pesquisas de suporte ao cliente de ecommerce
Para extrair o máximo de insights da sua pesquisa de experiência de suporte ao cliente, use prompts de IA que ajudem a identificar temas, resumir sentimentos e focar no que importa. Aqui estão alguns prompts comprovados que você deve experimentar, especialmente ao trabalhar com respostas abertas de compradores de ecommerce.
Prompt para ideias centrais: Este é o prompt essencial para entender “O que as pessoas estão realmente dizendo?” Copie-o no Specific, ChatGPT ou outra plataforma de IA—funciona melhor em grandes conjuntos de respostas.
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos do output:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia central específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de output:
1. **Texto da ideia central:** texto explicativo
2. **Texto da ideia central:** texto explicativo
3. **Texto da ideia central:** texto explicativo
Dar mais contexto para uma melhor análise: A IA sempre performa melhor se você fornecer contexto relevante. Por exemplo, preceda seu prompt com detalhes sobre sua pesquisa. Experimente algo como:
Essas são respostas de compradores de ecommerce sobre sua experiência de suporte ao cliente nos últimos 3 meses. Nossa empresa quer identificar os principais motivos de satisfação ou insatisfação e identificar áreas onde o serviço pode melhorar. Por favor, concentre os insights em fatores relacionados à velocidade do suporte, experiência de chat ao vivo e suporte pós-compra.
Prompt para mais detalhes sobre um tema-chave: Se surgir uma ideia central—como “tempos de resposta lentos”—pergunte:
Conte-me mais sobre tempos de resposta lentos (ideia central)
Prompt para tópico específico: Para verificar se seus dados incluem menções a um canal ou problema específico, use:
Alguém falou sobre usar chat ao vivo para suporte? Inclua citações.
Prompt de personas: Quer segmentar sua base de compradores?
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 características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Pontos problemáticos e desafios: Descubra o que está causando insatisfação:
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.
Análise de sentimento: Avalie rapidamente como todos se sentem no geral ou segmente por NPS:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks principais que contribuam para cada categoria de sentimento.
Necessidades não atendidas e oportunidades: Para trazer à tona novas ideias ou lacunas na sua atual experiência:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Se você deseja ainda melhores prompts ou modelos adaptados para pesquisas de compradores de ecommerce, confira nosso guia sobre as melhores perguntas e prompts para pesquisas de experiência de suporte ao cliente.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): O Specific cria um resumo de todas as respostas e quaisquer respostas de acompanhamento conectadas. Seja qual for o assunto—como rapidez, cordialidade ou frustração—você recebe um resumo filtrado de tudo que foi mencionado.
Perguntas baseadas em escolha (com acompanhamentos): Para cada escolha—como “canal de suporte preferido”—você recebe uma síntese individual. Se 65% dos compradores preferem suporte via chat ao vivo em relação a outros canais, você verá imediatamente o que os fãs do chat ao vivo disseram sobre suas experiências e quais questões, se houver, os leais a e-mail ou telefone destacaram. [2]
Perguntas NPS (com acompanhamentos): As respostas são automaticamente segmentadas: detratores, passivos e promotores recebem cada uma seu próprio resumo temático, revelando padrões distintos para cada grupo. Portanto, se 74% dos compradores online ficarem irritados por ter que repetir informações, e você quiser insights apenas dos promotores, pode facilmente filtrar. [3]
Você pode replicar esses fluxos no ChatGPT gerenciando manualmente seus grupos, mas é muito mais trabalhoso e propenso a erros humanos.
Para saber mais sobre esses fluxos, veja nosso artigo passo a passo sobre criação de pesquisas.
Lidando com limites de tamanho de contexto de IA com grandes volumes de dados de pesquisa
Modelos de IA como o GPT têm limites—eles podem processar apenas uma quantidade limitada de texto por vez. O que você deve fazer quando sua pesquisa de compradores de ecommerce acumula centenas ou milhares de respostas?
Filtragem: Concentre-se em um segmento antes de enviar os dados para a IA. Filtre conversas por respostas de usuários (como usuários que reclamaram de tempos de espera), respostas a perguntas selecionadas ou certas escolhas de respostas. Isso permite que você analise apenas o que é mais relevante.
Recorte: Limite sua análise apenas às perguntas que você considera importantes, selecionando-as—somente as perguntas selecionadas serão enviadas para a IA. Por exemplo, se você quer analisar apenas feedbacks qualitativos sobre chat ao vivo, basta recortar a seção relevante e pronto.
Você obtém esses recursos de gerenciamento de contexto prontos para uso no Specific, mas pode tentar imitá-los preparando cuidadosamente seus dados antes de executá-los em uma ferramenta genérica de IA. Se você está começando do zero ou deseja gerar novas pesquisas, o gerador de pesquisas de IA pode ajudar a adaptar o conjunto certo de perguntas desde o início.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisas de compradores de ecommerce
Trabalhar em equipe para analisar uma pesquisa de experiência de suporte ao cliente traz um novo conjunto de desafios: alinhamento, compartilhamento de contexto e garantia de que nada é perdido. Na minha própria experiência, é aqui que os recursos colaborativos dedicados em ferramentas de análise fazem toda a diferença.
Analise em chat, juntos: No Specific, você e sua equipe podem conversar diretamente com a IA sobre os dados da pesquisa. Parece uma sessão de brainstorming em um thread do Slack—com o poder adicional de análise instantânea e precisa.
Múltiplos chats de análise paralela: Cada sessão de chat pode focar em seu próprio tópico—velocidade de resposta, qualidade do chat ao vivo ou quebras de NPS. Você pode filtrar cada chat conforme necessário e ver facilmente quem iniciou qual thread. Essa clareza mantém todos alinhados, e você evita trabalho duplicado.
Responsabilidade e trabalho em equipe reais: À medida que você e seus colegas colaboram no AI Chat, você sempre vê quem contribuiu com o quê. O avatar de todos aparece ao lado de suas mensagens, tornando fácil seguir o thread e designar próximos passos. Isso ajuda especialmente ao compartilhar insights entre as equipes de CX, produto e marketing—quando todos podem ver o “porquê” por trás das reações dos clientes, agir sobre o feedback se torna muito mais prático e urgente.
Se você quer um exemplo de como gerar rapidamente uma pesquisa de compradores de ecommerce com colaboração em mente, confira o preset do Generador de Pesquisa de IA da Specific para experiência de suporte ao cliente.
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Comece a coletar feedback acionável e deixe a IA fazer o trabalho pesado—resumindo respostas, destacando temas e capacitando sua equipe para melhorar a experiência de suporte ao cliente.