Este artigo vai te dar dicas de como analisar respostas de uma pesquisa com compradores de ecommerce sobre promoções e descontos. Se você está coletando esses dados, vou guiar você pelas melhores ferramentas e maneiras acionáveis de descobrir insights rapidamente.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de dados de pesquisas
Sua abordagem e ferramentas dependerão da estrutura dos seus dados de pesquisa — especificamente, se são predominantemente quantitativos ou qualitativos.
Dados quantitativos: Números são fáceis — contar quantos compradores selecionaram cada promoção ou desconto é simples com ferramentas como Excel ou Google Sheets.
Dados qualitativos: Respostas textuais para perguntas abertas ou de acompanhamento são mais complicadas. Quando você está olhando para dezenas ou centenas de respostas, é impossível ler tudo sozinho. É aqui que ferramentas com inteligência artificial se tornam essenciais para identificar rapidamente padrões e temas.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante GPT para análise de IA
Você pode copiar seus dados de pesquisa exportados para o ChatGPT e conversar sobre eles. Funciona - basta colar as respostas e começar a solicitar tendências ou temas.
Mas gerenciar um grande lote de texto de pesquisa no ChatGPT não é muito conveniente. Você terá que dividir grandes conjuntos de dados, gerenciar limites de contexto e manter anotações fora do chat. A inteligência artificial ainda pode revelar insights valiosos, mas você passará mais tempo na configuração e no esforço manual.
Ferramenta completa como o Specific
O Specific é construído para criação de pesquisas e análise de respostas com IA, de ponta a ponta. Não só pode coletar respostas (e fazer perguntas de acompanhamento inteligentes, impulsionadas por IA, para melhorar a qualidade dos seus dados), mas também analisa tudo automaticamente.
Quando seus resultados estiverem prontos, o Specific resume respostas abertas, destaca temas principais e destila insights acionáveis — sem planilhas, sem leitura manual. Você pode ter uma conversa real com a IA sobre sua pesquisa, assim como com o ChatGPT, mas com bônus de funcionalidades para filtrar e controlar os dados enviados para análise.
Saiba mais sobre como funciona a análise de respostas de pesquisa com IA no Specific se você quiser um fluxo de trabalho mais simplificado.
Prompts úteis que você pode usar para análise de promoções e descontos para Compradores de Ecommerce
Seja você analisando com ChatGPT, outra ferramenta baseada em GPT, ou uma plataforma completa, os prompts certos fazem toda a diferença. Aqui está o que eu recomendo para aprofundar-se nos dados de Compradores de Ecommerce sobre promoções e descontos.
Prompt para ideias centrais: Este é meu preferido para destilar rapidamente grandes conjuntos de dados. Funciona diretamente no Specific, e você também pode usá-lo em ferramentas baseadas em GPT.
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + um explicativo de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia central específica (use números, não palavras), 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 inteligência artificial sempre funciona melhor se você fornecer contexto adicional. Por exemplo, você pode começar com um lembrete:
Analise estes resultados de pesquisa de compradores de ecommerce sobre promoções e descontos. Meu objetivo principal é entender o que motiva suas decisões de compra e por que procuram descontos. Por favor, concentre-se em motivações específicas para comportamento de compra online.
“Me fale mais sobre XYZ (ideia central)” é um rápido acompanhamento para obter detalhes mais profundos sobre qualquer insight que a IA revelar. Experimente isto se você quiser explorar “abandono de carrinho” ou “influência dos influenciadores no uso de cupons”.
“Alguém falou sobre XYZ?” Isso é direto e essencial quando você está validando hipóteses; basta substituir XYZ por tópicos que você deseja verificar, como “programas de fidelidade” ou “troca de marca”. Adicione “Incluir citações” para evidências nas próprias palavras deles.
Prompt para personas: Se você quer mapear tipos distintos de compradores de ecommerce que sua pesquisa revela, use este prompt:
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 principais características, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Isso é incrivelmente útil para descobrir o que faz seus compradores hesitarem, abandonarem carrinhos ou esperarem por ofertas:
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: Se você quer ver o que alimenta o comportamento de compra e como as promoções desempenham um papel, tente:
Das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de apoio dos dados.
Prompt para análise de sentimento: Seus compradores estão positivos, irritados ou neutros sobre sua estratégia de descontos? Pergunte:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões e ideias: Para coletar feedback acionável, peça isso à IA:
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.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Para encontrar novas oportunidades de produto ou campanha, use:
Examine as respostas da pesquisa para identificar quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Os prompts certos permitem que você aprofunde bem o que motiva os compradores — e como promoções e descontos estão realmente influenciando suas decisões. E mantenha o contexto no centro: Por exemplo, 82% dos clientes são influenciados por promoções ao fazer compras online — então vale a pena descobrir qual tipo de promoção mais importa para o seu público. [1]
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
No Specific, a análise é construída em torno da estrutura da própria pesquisa — então você obtém resumos que são realmente significativos para cada pergunta.
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Você recebe resumos gerados por IA para todas as respostas, incluindo o contexto adicional revelado por perguntas de acompanhamento. Isso produz uma análise de tema muito mais rica do que apenas observar comentários isolados.
Perguntas de escolha com acompanhamentos: Cada escolha recebe seu próprio resumo de tema, baseado unicamente nos acompanhamentos ligados àquela resposta em particular. Assim, por exemplo, você pode ver por que as pessoas escolheram descontos “em porcentagem” ao invés de “frete grátis”.
Perguntas NPS: Cada grupo — detratores, passivos, promotores — recebe um resumo único do feedback de acompanhamento. É fácil entender por que alguém adora sua política de descontos, ou por que outro acha que não é suficiente para fazê-los comprar agora. (Você pode instantaneamente criar uma pesquisa NPS para compradores de ecommerce sobre promoções e descontos no Specific.)
Você pode fazer o mesmo com o ChatGPT, mas precisará filtrar e organizar cada conjunto de respostas você mesmo — muito trabalho de copiar e colar, especialmente se seus dados crescerem além de algumas dezenas de entradas. Com o Specific, isso acontece instantaneamente à medida que os resultados chegam.
Se você estiver procurando ideias de como estruturar suas perguntas na primeira vez (e por que acompanhamentos de IA são importantes), recomendo verificar este guia sobre as melhores perguntas para pesquisas de compradores de ecommerce sobre promoções e descontos.
Como enfrentar desafios com limites de tamanho de contexto de IA
Eis um desafio real: Modelos de linguagem grande (incluindo GPT-4 e outros) não podem processar quantidades ilimitadas de dados de pesquisa de uma só vez — eles atingem limites de tamanho de contexto. Se você tem centenas ou milhares de respostas, simplesmente não caberá de uma só vez.
O Specific enfrenta isso (e você pode emprestar essas táticas para seu próprio fluxo de trabalho):
Filtragem: Você pode filtrar conversas com base em como os usuários responderam. Apenas conversas em que as pessoas responderam a perguntas selecionadas ou escolheram respostas específicas são enviadas à IA. Isso permite que você direcione coortes (“Compradores que mencionaram cupons digitais”) e mantenha sua análise focada.
Recorte: Você pode recortar as perguntas enviadas para análise de IA. Se você só quer que a IA veja respostas para a última pergunta (“Como as promoções afetaram sua decisão?”), apenas envie esse pedaço. Isso ajuda você a incluir mais respostas dentro do limite do modelo — e garante que você não perca o contexto vital por um detalhe técnico.
No Specific, ambos os recursos estão disponíveis por padrão, mantendo sua análise qualitativa sem estresse à medida que sua pesquisa escala.
Curiosidade: As redenções de cupons digitais devem representar quase 85% de todas as redenções de cupons até 2024. [2] Isso é um enorme volume de feedback e sinais de uso que você pode querer analisar — o que significa que filtragem e recorte inteligentes são seus melhores amigos.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de compradores de ecommerce
Os pontos de dor da colaboração são reais quando se analisam respostas de pesquisas sobre promoções e descontos. Quando sua equipe está tentando interpretar centenas de respostas abertas de compradores — especialmente quando vários colegas querem “conversar com os dados” à sua própria maneira — é fácil se perder em threads de slack, cadeias de comentários e caos de versão.
No Specific, você analisa apenas conversando com IA, e cada colega de equipe tem suas próprias threads. Você pode criar vários chats na interface de análise — cada um com seus próprios filtros e foco, permitindo que você divida os dados por tipo de promoção, região de comprador ou até mesmo sentimento. Cada chat também mostra quem o criou, então é fácil organizar o trabalho e ver qual colega está trabalhando em qual ângulo.
Atribuição clara e colaboração: Cada mensagem no Chat de IA mostra o avatar e o nome do remetente, assim, ao colaborarem em insights sobre por que 75% dos compradores online dizem que descontos dirigem suas decisões [3], você sempre saberá de quem foi a pergunta que gerou um grande avanço ou revelou uma tendência.
Menos silos, mais ação: Com esses recursos, equipes trabalham juntas (e não em silos paralelos) para impulsionar mudanças. Isso pode significar lançar promoções-relâmpago melhor programadas, novos benefícios de fidelidade, ou experimentar tipos de desconto que realmente convertem — com base no que seus compradores disseram, em suas próprias palavras.
Quer começar rápido? Experimente o gerador de pesquisas de IA adaptado para promoções e descontos de compradores de ecommerce, ou veja o gerador de pesquisas de IA se você quiser criar uma pesquisa do zero e personalizar cada detalhe à medida que avança.
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