Este artigo irá fornecer dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com compradores de comércio eletrônico sobre a relevância do marketing por e-mail, usando IA para obter insights rápidos e profundos e ideias práticas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de dados de pesquisa
Como você analisa sua pesquisa com compradores de comércio eletrônico depende muito do formato dos seus dados. Se você estiver coletando estatísticas básicas ou analisando respostas longas em estilo de bate-papo, as ferramentas certas fazem toda a diferença. Por exemplo, o excelente ROI de $45 para cada $1 gasto no marketing por e-mail significa que descobrir insights confiáveis é crucial para escalar campanhas e receitas de forma eficiente. [1]
Dados quantitativos: Se você está lidando com contagens—como a quantidade de compradores que clicaram em “sim” em ofertas personalizadas ou abandonaram um carrinho—ferramentas como Excel ou Google Sheets funcionam bem. Elas são rápidas para pivôs, gráficos e resumos diretos.
Dados qualitativos: Ao analisar o que os compradores realmente dizem, respostas abertas e acompanhamentos conversacionais se acumulam rapidamente. Ler centenas de transcrições não é viável. Aqui, a IA intervém para resumir e dar sentido às respostas nuançadas que formulários tradicionais não conseguem alcançar.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante de GPT para análise por IA
Copiar exportações de pesquisa para o ChatGPT funciona. Você cola todas as respostas coletadas e começa a conversar sobre os padrões que vê.
Essa abordagem não é particularmente conveniente. Você frequentemente encontrará limites de contexto, lidar com CSVs desorganizados e reorganizar dados manualmente para cada acompanhamento. Se você é novo em engenharia de prompts, extrair resumos utilizáveis rapidamente se torna avassalador.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Uma ferramenta de IA como Specific é feita especificamente para pesquisas. Ela lida tanto com a coleta (com pesquisas inteligentes em estilo de bate-papo) quanto com a análise, então seu fluxo de trabalho é unificado do início ao fim.
Acompanhamentos automáticos fornecem dados melhores: Quando você pergunta aos compradores de comércio eletrônico sobre marketing por e-mail, os acompanhamentos impulsionados por IA do Specific buscam contexto de uma maneira que formulários básicos nunca conseguiriam, melhorando a qualidade e a relevância dos dados.
Resumos e temas instantâneos por IA: Specific agrupa instantaneamente as respostas, destaca os tópicos mais citados e divide os dados por idioma, persona ou sentimento—sem leitura ou marcação manual. Você simplesmente conversa com a IA, pergunta sobre pontos de dor ou extrai os principais motivadores, semelhante ao ChatGPT, mas otimizado para resultados de pesquisa. Você pode até mesmo gerenciar quais respostas são analisadas para um contexto mais profundo.
Focada em eCommerce e insight de compradores: A plataforma é otimizada para profissionais de marketing de comércio eletrônico—onde cada insight sobre a tomada de decisão dos compradores, como reações a e-mails de carrinho abandonado, pode ser a diferença entre uma venda fechada e um cliente perdido.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de pesquisa de compradores de comércio eletrônico
Desbloquear o poder da IA em sua análise de pesquisa começa com fazer as perguntas certas. Aqui estão vários prompts comprovados que você pode usar—esteja você trabalhando com uma ferramenta como Specific ou inserindo respostas no ChatGPT:
Prompt para ideias centrais: Este é um passo sólido para destilar temas de conjuntos de respostas complexos. Cole todas suas respostas e tente:
Seu objetivo 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 uma ideia central específica (use números, não palavras), mais mencionada 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
Forneça mais contexto para melhores resultados: Quanto mais você informa à IA sobre o contexto de sua pesquisa—como “Estamos analisando as opiniões dos compradores de comércio eletrônico sobre a relevância das promoções por e-mail”—melhor e mais direcionado será o resumo. Tente definir o cenário:
Realizamos uma pesquisa com 500 compradores de comércio eletrônico sobre o quão relevantes eles acham os e-mails de marketing, a frequência que preferem, e quais tipos de e-mails levam a compras. Por favor, resuma temas recorrentes, preocupações e comentários positivos.
Prompt para aprofundar ideias centrais: Uma vez que as ideias centrais são listadas, converse com a IA e pergunte:
Diga-me mais sobre XYZ (ideia central)
Prompt para tópicos específicos: Se você precisar de uma verificação rápida:
Alguém falou sobre ofertas personalizadas? Inclua citações.
Prompt para personas: Quer agrupar seus compradores por arquétipos? Experimente isso:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—similar a como "personas" são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Se você estiver interessado no que frustra os compradores sobre e-mails de marketing:
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 motivações e impulsionadores: Descubra o que inspira engajamento ou compra:
Das conversas de 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: Você vai querer saber o tom emocional:
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.
Se você quiser se aprofundar em como criar perguntas acionáveis de pesquisa para esse público e tópico, veja este guia sobre melhores perguntas para pesquisas de compradores de comércio eletrônico sobre a relevância do marketing por e-mail.
Como Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
Diferentes tipos de perguntas de pesquisa exigem diferentes abordagens de análise por IA para produzir insights verdadeiramente acionáveis, especialmente no contexto das reações dos compradores de eCommerce a e-mails de marketing, ofertas ou carrinhos abandonados (que, por sinal, têm uma taxa de conversão média de 18,64% para e-mails de recuperação—não são pequenos riscos). [1]
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Specific resume todas as respostas para a pergunta, bem como as respostas aos acompanhamentos, ajudando você a identificar padrões, objeções, e impulsionadores que podem passar despercebidos.
Escolhas com acompanhamentos: Você receberá um resumo separado e personalizado para cada resposta selecionável, permitindo comparar como as pessoas que abriram versus ignoraram um e-mail de marketing descrevem sua experiência nos acompanhamentos.
NPS: Todas as respostas relacionadas ao NPS (detratores, passivos, promotores) são categorizadas com seus respectivos resumos de acompanhamento, para que você veja imediatamente o que motiva os promotores e onde os detratores se perdem. Experimente uma pesquisa de NPS pronta para este caso de uso.
Você pode realizar um fluxo de trabalho de análise semelhante com o ChatGPT, mas precisará filtrar e categorizar as respostas manualmente, o que leva tempo extra e adiciona complexidade para equipes com conjuntos de dados maiores.
Trabalhando com limites de tamanho de contexto de IA
Plataformas de IA, incluindo ChatGPT e Similar, processam apenas um número limitado de respostas de pesquisa de cada vez devido a limitações de tamanho de contexto. Se o conjunto de feedback dos seus compradores de comércio eletrônico for muito grande, você poderá encontrar barreiras de análise. Em tais casos, existem duas soluções comprovadas (ambas incluídas no Specific):
Filtro: Selecione conversas com base em respostas dos usuários—apenas compradores que responderam a uma pergunta específica ou tomaram uma ação específica (como clicar em um e-mail promocional ou abandonar um carrinho) são enviados para a IA. Isso reduz o conjunto de dados para as visões mais relevantes.
Corte: Limite a análise a certas perguntas. Por exemplo, você pode enviar apenas respostas abertas sobre a relevância do e-mail para maximizar a largura de banda da IA e garantir que os dados mais relevantes caibam dentro de seus limites de processamento.
Dessa forma, você captura os sinais mais importantes para ações posteriores, como responder a compradores que mencionam o mau formato de e-mails em dispositivos móveis (o que é vital, já que 56% dos e-mails são abertos em dispositivos móveis). [3]
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de compradores de comércio eletrônico
A colaboração em dados de pesquisa pode ser caótica. Equipes em empresas de comércio eletrônico—especialmente aquelas que executam campanhas com altas taxas de abertura (acima de 20% em muitos casos) [1]—precisam analisar respostas rapidamente e manter todos atualizados.
Specific torna simples a análise conjunta: Você não tem apenas um bate-papo de IA. Você e sua equipe podem iniciar vários bate-papos, cada um com seus próprios filtros—talvez você concentre um tópico em recuperação de carrinhos e outro em personalização de e-mails (o que, por sinal, aumenta as taxas de abertura em até 50%). [2] Cada bate-papo informa quem o iniciou, o que apoia a responsabilidade e a eficiência do trabalho em equipe.
Saiba quem disse o quê: Ao colaborar, fica claro qual colega fez qual pergunta ou adicionou uma nota no bate-papo de IA, já que toda mensagem contém seu avatar e nome. Não mais se perguntando de onde veio um insight ou sugestão chave; contexto e crédito permanecem claros conforme sua análise evolui.
Realizar análise conversacional profunda como uma equipe: Em vez de exportar CSVs de um lado para o outro, todos conversam diretamente com a IA sobre as respostas dos entrevistados. Isso significa conhecimento compartilhado, descobertas mais rápidas e mais momentos “aha!” frequentes sem impedimentos ou duplicação de esforços.
Se você quiser criar uma pesquisa como essa do zero ou personalizar sua abordagem de análise, confira o criador de pesquisas de IA Specific para tópicos de eCommerce.
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