Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar as respostas de pesquisas com funcionários sobre a satisfação com os benefícios. Se você está procurando maneiras práticas de transformar feedback em insights reais, você está no lugar certo.
Escolhendo as ferramentas certas para a análise de respostas de pesquisas
Vamos direto ao ponto: **a abordagem e as ferramentas necessárias para analisar respostas de pesquisas dependem do tipo de dados que você coleta.** Se você pergunta, "Quantos funcionários escolheram a opção A?", você está lidando com números—isso é dados quantitativos. Se você quer saber o que os funcionários realmente dizem sobre seus benefícios, isso é dados qualitativos e precisa de uma abordagem diferente.
Dados quantitativos: Se você tem resultados de pesquisas onde as pessoas clicaram em caixas de seleção ou selecionaram classificações (como "Quão satisfeito você está com o seguro de saúde?"), você pode facilmente calcular os números usando Excel ou Google Sheets. Somas simples, médias e filtros rapidamente mostrarão tendências como, "56,7% dos trabalhadores nos EUA estão satisfeitos com seu pagamento" [1].
Dados qualitativos: Respostas de campo aberto (“O que tornaria nossos benefícios mais úteis para você?”) não podem ser contadas tão facilmente. Quando você tem dezenas (ou centenas) de respostas, lê-las uma por uma não é realista. É aí que você precisa de ferramentas de IA—seu atalho prático para encontrar padrões, extrair ideias principais e entender a história que os funcionários estão contando.
Existem duas abordagens para ferramentas quando se lida com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Você pode copiar e exportar respostas para o ChatGPT e fazer perguntas ou realizar análises diretamente. Esta pode ser uma boa opção para pesquisas pequenas e simples.
No entanto, rapidamente se torna confuso. Você tem que exportar e formatar seus dados manualmente, colá-los no ChatGPT e acompanhar quais respostas correspondem a quais perguntas. É fácil se perder—especialmente se você estiver lidando com perguntas de acompanhamento ou lógica de ramificação em pesquisas.
Para a maioria das pesquisas de benefícios de funcionários do mundo real, a cópia manual é propensa a erros e consome tempo. Se sua pesquisa for mais longa ou complexa, você chegará aos limites rapidamente. Mas se quiser tentar, veja alguns prompts abaixo.
Ferramenta tudo-em-um como o Specific
Specific é construído especificamente para este fluxo de trabalho inteiro. É um criador de pesquisas, motor de conversação e ferramenta de análise de IA em um só. Quando você cria uma pesquisa com o Specific, ele coleta feedback mais profundo e de maior qualidade—graças a perguntas automáticas de acompanhamento inteligentes (saiba como funcionam os acompanhamentos de IA).
A verdadeira magia está na análise potenciada por IA: Specific resume instantaneamente as respostas, identifica temas principais e fornece insights acionáveis—sem planilhas ou trabalho enfadonho. Você pode conversar diretamente com a IA sobre os resultados, assim como usar o ChatGPT, mas com contexto e recursos extras que são projetados para dados de pesquisa (veja como funciona a análise de respostas de pesquisas por IA).
Bônus: Você também pode gerenciar e filtrar os dados que envia para a IA, facilitando o foco em perguntas ou subgrupos específicos sem se perder. Se quiser mergulhar direto na criação de uma pesquisa, experimente o gerador de pesquisa de satisfação de benefícios dos funcionários.
Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas sobre satisfação com benefícios
O prompt certo pode transformar um mar de respostas dos funcionários em um resumo claro e acionável. Aqui estão alguns prompts de IA comprovados para obter mais de seus dados de pesquisa de satisfação de benefícios.
Prompt para ideias principais: Este é meu favorito padrão. É o prompt fundamental que usamos no Specific, mas também funcionará no ChatGPT ou em outras ferramentas de IA. Ele extrai temas e ideias de alto nível enquanto lhe dá explicações suficientes.
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram a ideia principal específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
Para obter melhores resultados, sempre dê à IA mais contexto. Por exemplo, juntamente com seus dados, ofereça uma breve descrição do propósito de sua pesquisa, quem participou dela e sua principal questão de negócios. Experimente isto:
Você é um especialista em análise de dados de pesquisa de funcionários. As seguintes respostas vêm de uma pesquisa com funcionários sobre satisfação com benefícios, coletadas de funcionários em uma empresa de software de médio porte. O principal objetivo é identificar os benefícios principais que impulsionam satisfação, insatisfação ou necessidades não atendidas, e resumir esses temas em linguagem acionável. Por favor, foque em clareza e relevância para os gerentes de RH.
Para explorar mais a fundo um tema específico:
Conte-me mais sobre XYZ (ideia principal)
Prompt para tema específico: Deseja saber se alguém mencionou um determinado benefício, política ou frustração? Tente:
Alguém falou sobre licença parental? Inclua citações.
Prompt para personas: Isso ajuda você a identificar diferentes tipos de funcionários—essencial para entender se, por exemplo, graduados não universitários e mulheres experimentam benefícios de maneira diferente (como alguns dados sugerem [1]).
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usados 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 sentimentos:
Avalie o sentimento geral expressado nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks chave que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos entrevistados.
Para mais conselhos sobre perguntas de pesquisa que funcionam bem para este público, veja nosso guia sobre melhores perguntas para pesquisas de benefícios de funcionários.
Como a Specific analisa respostas qualitativas por tipo de pergunta
Provavelmente você fez diferentes tipos de perguntas na sua pesquisa de benefícios de funcionários. Veja como a Specific as divide para resumos potentes por IA:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): Para cada pergunta, você obtém um resumo de todas as respostas, além de quaisquer insights das perguntas de acompanhamento ligadas àquele prompt.
Perguntas de escolha com acompanhamento: Cada escolha de resposta (como "Plano de saúde satisfeito/insatisfeito") obtém seu próprio resumo, guiado pelos seguimentos dados para essa resposta.
Perguntas NPS: Para pesquisas clássicas de Net Promoter Score (“Quão provável é que você recomende nossos benefícios a um amigo?”), você verá divisões por promotores, passivos e detratores—cada um com um resumo do feedback complementar daquele grupo.
Você pode fazer tudo isso no ChatGPT também—mas esteja pronto para algum trabalho manual de manipulação de dados, se não estiver usando uma ferramenta dedicada.
Se quiser um tutorial passo a passo sobre como construir sua própria pesquisa com as melhores práticas, experimente nosso guia para criar pesquisas de satisfação de benefícios de funcionários.
Trabalhando com o limite de tamanho de contexto da IA: filtre e corte seus dados
Ferramentas de IA—inclusive o ChatGPT e o Specific—têm limites de contexto. Isso significa que você só pode enviar um certo número de caracteres ou respostas de uma vez. Se você tiver uma pesquisa grande, eventualmente atingirá esse limite.
Existem duas boas maneiras de gerenciar isso (e o Specific automatiza ambas):
Filtragem: Filtre conversas para que você analise apenas os casos onde os funcionários responderam a uma pergunta específica, ou escolheram certas respostas. Por exemplo, olhe apenas para mulheres que relataram satisfação com a licença parental. Desta forma, sua análise é focada e você permanece dentro do limite.
Corte: Em vez de enviar conversas inteiras, corte para perguntas específicas para análise (“Analise apenas as respostas ao feedback aberto sobre seguro de saúde”). Isso permite que você permaneça dentro da janela de contexto e obtenha mais respostas pela IA de uma vez.
Para uma ferramenta para ajudar na edição de perguntas, veja o editor de pesquisas de IA do Specific, onde você pode iterar rapidamente conversando com a IA e atualizando instantaneamente suas perguntas de pesquisa.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com funcionários
Analisar pesquisas de satisfação com benefícios dos funcionários raramente é uma missão solo—gerentes de RH, People Ops e liderança todos querem ter voz. A colaboração pode se tornar um aborrecimento: quem está trabalhando no quê, quais insights são finais e de onde aquela citação veio?
Converse com a IA—juntos: No Specific, todos podem explorar os dados da pesquisa conversando diretamente com a IA—nenhuma habilidade técnica necessária. Isso desbloqueia uma enorme eficiência, especialmente quando várias pessoas querem explorar diferentes temas ou departamentos.
Vários chats, cada um com seus próprios filtros: Você pode configurar chats de IA separados para diferentes áreas de foco—compensação, benefícios de saúde ou oportunidades de aprendizado, por exemplo—e ver quem criou cada thread. Dessa forma, você não pisa nos pés dos outros.
Verdadeiro trabalho em equipe: Ao colaborar no Chat de IA, cada mensagem é etiquetada com o avatar do remetente, então fica claro quem perguntou o quê. É simples, transparente e fácil rastrear decisões de volta às pessoas certas. Se você está tentando obter adesão de outras equipes, isso torna a análise entre departamentos transparente.
Para mais experiência prática e inspiração, confira nossos demos interativos de exemplos de pesquisas com funcionários.
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