Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de funcionários sobre compensação e benefícios usando a análise de respostas de pesquisa com IA. Se você é um profissional de RH ou gerente em busca de insights acionáveis, encontrará o que precisa aqui.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
A melhor abordagem — e as ferramentas que você usará — dependem da estrutura das suas respostas de pesquisa.
Dados quantitativos: Se você está olhando para números, como quantos funcionários escolheram uma determinada opção, pode analisá-los rapidamente no Excel ou no Google Sheets. Contar, medir e graficar as respostas é rápido e fácil com planilhas.
Dados qualitativos: Quando você tem respostas abertas ou comentários de acompanhamento, o desafio aumenta. Ler cada resposta de funcionário é quase impossível em grande escala. É aqui que a IA entra: você precisa de ferramentas capazes de dar sentido a feedbacks desordenados e pesados em texto, sem gastar horas codificando respostas manualmente.
Existem duas abordagens para o uso de ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise com IA
Se você exportar os dados de pesquisa em texto aberto, pode colá-los diretamente no ChatGPT ou em uma ferramenta similar baseada em IA. Você pode pedir à IA para resumir temas principais, identificar tendências ou até encontrar citações sobre questões específicas de compensação e benefícios.
No entanto, este método não é muito conveniente. Lidar com centenas ou milhares de comentários de funcionários copiando e colando se torna desajeitado rapidamente, e você precisa gerenciar toda a filtragem, contexto e organização fora da ferramenta. Você pode perder conexões ou desperdiçar tempo com preparação manual.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Plataformas projetadas para essa tarefa, como Specific, simplificam tudo. Essas soluções lidam tanto com a coleta de pesquisa quanto com a análise potenciada por IA em um único fluxo de trabalho.
Aqui é onde ela se destaca: quando os funcionários respondem a perguntas abertas, a IA da Specific irá investigar com perguntas de acompanhamento personalizadas, aprimorando a clareza e a profundidade de cada resposta. Isso cria um conjunto de dados de qualidade muito superior—cheio de detalhes sobre pontos de dor e fatores de satisfação dos funcionários.
A análise também é instantânea e acionável. A IA resume resultados, extrai temas principais, e permite que você converse diretamente sobre seus dados, como em uma conversa com o ChatGPT. Você também obtém ferramentas para gerenciar quais dados são enviados à IA, filtrar respostas, e aprofundar tópicos difíceis—tudo em um só lugar.
Para mais informações sobre como a análise instantânea e interativa com IA funciona, veja análise de resposta de pesquisa com IA. Se você ainda está construindo sua pesquisa, o gerador de pesquisas com IA para compensação e benefícios da Specific também vale a pena conferir.
Estatística rápida: Analisar respostas de pesquisas de compensação e benefícios dos funcionários é crucial para organizações que buscam aumentar a satisfação e retenção dos funcionários, de acordo com as análises da Gallup sobre o bem-estar no local de trabalho. [1]
Prompt úteis que você pode usar para análise de pesquisa de compensação e benefícios dos funcionários
Criar os prompts certos para a análise com IA muda tudo. Aqui estão prompts práticos e cientes do contexto que você pode usar para analisar feedbacks de compensação e benefícios.
Prompt para ideias centrais: Perfeito para extrair tópicos e temas principais de um grande conjunto de dados. Isso funciona quer você use Specific, ChatGPT ou GPTs semelhantes:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a 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
A análise com IA é sempre mais útil com contexto adicional. Se você contar à IA o objetivo da sua pesquisa ("Queremos entender se os funcionários se sentem devidamente compensados e o que importa além do salário") e compartilhar destaques sobre sua empresa ou mudanças recentes, você obterá respostas mais nítidas e acionáveis. Por exemplo:
Essas respostas de pesquisa vêm de nossa pesquisa de compensação e benefícios para funcionários de 2024, enviada a todos os funcionários em tempo integral após o ciclo de revisão anual deste ano. Acabamos de atualizar nossos benefícios e queremos identificar tanto áreas de melhoria quanto pontos positivos-chave. Por favor, analise com esses objetivos em mente ao resumir o feedback dos funcionários.
Quer aprofundar um tema específico? Experimente isto:
Prompt para expandir uma ideia central:
Pergunte: "Conte-me mais sobre {ideia central}" e a IA fornecerá contexto, citações diretas e nuances apenas sobre esse tópico.
Prompt para tópico específico:
Confirme se um problema foi levantado:
"Alguém mencionou arranjos de trabalho flexíveis? Inclua citações."
Você pode ir muito mais fundo também, usando esses prompts especializados:
Prompt para personas:
"Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como 'personas' são usadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características-chave, motivações, objetivos, e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas."
Prompt para pontos de dor e desafios:
"Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e note quaisquer padrões ou frequência de ocorrência."
Prompt para motivações e fatores:
"Das conversas na pesquisa, extraia as motivações principais, desejos, ou razões que os participantes expressam para seus comportamentos ou escolhas em relação à compensação e benefícios. Agrupe motivações similares e forneça evidências de apoio dos dados."
Prompt para análise de sentimento:
"Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedbacks que contribuam 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 relevante."
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades:
"Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes."
Vale notar que prompts direcionados podem mudar o jogo na descoberta de feedbacks acionáveis de funcionários. Se você quer mais sobre design de pesquisas, confira as melhores perguntas para pesquisas de compensação e benefícios.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A IA do motor de análise da Specific lida com cada pesquisa de funcionários e de compensação/benefícios como um pesquisador profissional. Veja como ela descreve diferentes tipos de perguntas:
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): Você recebe resumos de todas as respostas, além de insights de perguntas de seguimento mais profundas. Estes são sintetizados em percepções claras pela IA.
Escolhas com seguimentos: Cada opção (por exemplo, “seguro de saúde” vs. “plano de aposentadoria”) recebe seu próprio resumo agrupado dos pensamentos dos funcionários dos prompts de seguimento associados. É fácil comparar quais benefícios são mais importantes.
NPS (Net Promoter Score): Detratores, passivos e promotores recebem cada um um resumo de seu feedback específico, para que você possa ver o que está impulsionando lealdade, satisfação ou desengajamento após uma mudança de pagamento ou benefícios.
Você pode replicar a maioria disso usando ChatGPT e boa disciplina de prompts, mas com mais exportações e manipulação manual de contexto. É possível, apenas menos otimizado e um pouco mais trabalhoso.
Como lidar com limites de tamanho de contexto de IA
Quando você tem centenas de funcionários, até mesmo a IA tem um limite de quanto texto ela pode lidar de uma vez. Bater nesse “limite de contexto” é comum, especialmente com pesquisas detalhadas e abertas—e pode impedir que a IA analise tudo que você deseja.
Existem duas formas comprovadas de resolver isso, ambas oferecidas como padrão pelo Specific:
Filtragem por conversa: Inclua apenas respostas de funcionários que mencionem um determinado benefício ou tópico, ou aqueles que responderam a perguntas específicas. Isso torna seu conjunto de dados menor e mais focado para que a IA não fique sobrecarregada.
Redução de perguntas: Envie apenas perguntas de pesquisa selecionadas e as respostas associadas à IA. Ao analisar menos perguntas de cada vez, você fica dentro do limite de contexto, mas ainda assim extraí todas as percepções necessárias.
Essa abordagem direcionada significa que você não perderá feedbacks críticos apenas porque sua pesquisa é grande. Para mais dicas, confira como a filtragem de contexto funciona na solução de análise de resposta de pesquisa potenciada por IA do Specific.
Estatística rápida: De acordo com uma pesquisa recente da PwC sobre a força de trabalho, 60% dos funcionários dizem que melhores benefícios aumentariam sua lealdade à empresa—portanto, encontrar esses insights vale o esforço. [2]
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de funcionários
Obter insights acionáveis a partir de dados de compensação e benefícios dos funcionários é um esforço em equipe. Uma única pessoa raramente possui todo o contexto, e colaboração é essencial para conclusões equilibradas—especialmente se você está tomando decisões de política baseadas em resultados de pesquisas.
Specific torna a colaboração mais fácil: você conversa com a IA não sozinho, mas ao lado de seus colegas. Membros da equipe podem abrir suas próprias sessões de chat, aplicar filtros exclusivos (por exemplo, apenas olhando para respondentes da equipe de engenharia ou pessoas que avaliaram mal os benefícios), e o sistema rastreia quem iniciou cada thread de análise para responsabilidade.
Você sempre sabe quem contribuiu com o quê. Cada chat exibe seu criador e até mostra avatares de usuários para cada mensagem. Desta forma, descobertas cruciais não se perdem em e-mails—fica claro quem fez cada ponto, e todos veem quando novos insights chegam.
Múltiplos chats, várias perspectivas. Não mais análises sobrepostas ou confusão sobre qual conjunto de dados um colega está olhando. Você pode iniciar uma nova investigação, deixar notas, e ver todos os chats—tornando a análise entre equipes muito mais transparente.
Se você quiser aprender como criar essas pesquisas de funcionários potenciada por IA ou trazer seu time de RH a bordo, veja este guia detalhado: como criar pesquisas de compensação e benefícios para funcionários.
Dica: O editor de pesquisa com IA torna ainda mais fácil ajustar pesquisas no meio do processo se sua análise descobrir um problema inesperado.
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