Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas e dados de uma pesquisa de satisfação dos funcionários usando IA e ferramentas modernas.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisa de engajamento dos funcionários
A abordagem e as ferramentas que você usará para analisar as respostas da pesquisa de engajamento dos funcionários dependem do tipo e estrutura dos seus dados. Vamos detalhar:
Dados quantitativos: Isso abrange coisas como escalas de classificação ou múltipla escolha (por exemplo, "Quão engajado você se sente no trabalho?"), e é fácil de contar no Excel ou Google Sheets. Você pode usar gráficos simples ou tabelas dinâmicas para identificar tendências ou acompanhar mudanças ao longo do tempo.
Dados qualitativos: Para respostas abertas (como "O que aumentaria seu engajamento no trabalho?"), o valor está nos detalhes, mas ler e interpretar tudo manualmente é difícil. Se você tiver mais do que algumas dezenas de respostas, isso rapidamente se torna avassalador—é aqui que a IA pode ajudá-lo a desbloquear o ouro qualitativo.
Existem duas abordagens principais quando você está lidando com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise via IA
Você pode exportar suas respostas abertas, copiá-las para o ChatGPT e iniciar uma conversa sobre os resultados.
Isso é amplamente acessível, mas colar e estruturar dados de pesquisa para análise de IA não é muito conveniente. Há muito rolar e copiar/colar, e você precisará gerenciar cuidadosamente quais perguntas ou respostas você submete por vez (GPTs não conseguem lidar com texto ilimitado de uma só vez). Se você quiser explorar grupos ou temas específicos, a filtragem manual é por sua conta.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Ferramentas de pesquisa com IA específicas como Specific otimizam todo o processo. Você pode tanto coletar dados de engajamento dos funcionários (com a IA lidando com acompanhamentos para obter insights mais ricos) quanto analisar as respostas instantaneamente usando a IA embutida.
Análise movida por IA no Specific faz o trabalho pesado: Você obtém resumos instantâneos, detecção de temas centrais, frequências e insights acionáveis. Sem planilhas ou nuvens de palavras manuais. Você pode conversar diretamente com a IA sobre seus resultados, além de obter recursos exclusivos para gerenciar quais dados/contexts são usados para análise.
Perguntas de acompanhamento são importantes: Graças à lógica de conversação, a pesquisa faz acompanhamentos em tempo real—assim, os respondentes compartilham histórias mais profundas e você obtém insights de alta qualidade. Quer saber mais sobre essa abordagem? Explore acompanhamentos automáticos de IA e veja como sondagens inteligentes podem melhorar a qualidade dos seus dados.
Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas de engajamento dos funcionários
Trabalhar com IA significa que você obterá mais valor se fizer as perguntas certas da maneira certa. Os seguintes prompts têm se mostrado altamente eficazes para analisar dados de pesquisas de engajamento dos funcionários, seja usando o ChatGPT ou uma plataforma como o Specific (saiba mais sobre análise de pesquisa movida por IA).
Prompt para ideias centrais: Use isto para destacar os tópicos/problemas principais de grandes conjuntos de dados textuais (é o alicerce de como o Specific analisa respostas abertas):
Seu trabalho é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a ideia central específica (use números, não palavras), a 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
Dica: A IA sempre funciona melhor se você der contexto sobre sua pesquisa (por que você a realizou, seus objetivos, quem respondeu, sua cultura organizacional, etc.). Por exemplo:
“Você é um analista de RH. Estas são respostas de uma pesquisa de engajamento dos funcionários em uma empresa de tecnologia baseada no Reino Unido. Queremos saber o que mais afeta a moral e motivação da equipe.”
Explore mais a fundo os temas com: Conte-me mais sobre XYZ (ideia central). Isso permite que você desenvolva qualquer tema identificado acima.
Prompt para tópico específico: “Alguém falou sobre XYZ?” ou “Alguém mencionou esgotamento?” Você pode adicionar: “Incluir citações”. Isso é ótimo para validar ou refutar suposições.
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Pergunte: “Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados.” Isso revela os verdadeiros bloqueios e é essencial, especialmente porque 43% dos funcionários relatam sentir-se esgotados, com 37% dizendo que isso afeta o desempenho no trabalho [1].
Prompt para motivações e impulsionadores: Experimente: “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.” Entender os impulsionadores é fundamental para combater o desengajamento—funcionários engajados superam em mais de 40% os desengajados [1].
Prompt para análise de sentimento: “Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks chave em cada categoria.” Isso ajuda a identificar mudanças na moral, que é vital, já que as taxas de engajamento estão em declínio globalmente [1].
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.” Isto muitas vezes gera seu próximo plano de ações.
Como Specific analisa dados qualitativos de pesquisas de engajamento dos funcionários
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Você receberá um resumo de todas as respostas, incluindo análises detalhadas das respostas de acompanhamento vinculadas a cada pergunta aberta. Isso lhe dá não apenas uma lista de palavras, mas uma visão organizada de opiniões genuínas, apoiando decisões mais nuançadas.
Escolhas com acompanhamentos: Para perguntas com opções predefinidas e perguntas de acompanhamento, cada escolha recebe seu próprio resumo—um diagnóstico de por que as pessoas escolheram cada resposta, incluindo seu raciocínio em texto aberto e histórias.
Perguntas NPS: As respostas são automaticamente resumidas por categoria: detratores, passivos e promotores. Isso mostra exatamente o que os fãs adoram, o que está impedindo algumas pessoas e por que alguns detratores estão desestimulados. Se você quiser um caminho rápido para construir uma pesquisa NPS para engajamento de funcionários, está a apenas um clique de distância.
Você pode fazer tudo isso no ChatGPT com os prompts acima. Só leva mais trabalho manual e atenção, especialmente se você deseja estrutura e precisa segmentar respostas por pergunta, escolha ou resultado.
Superando limites de tamanho de contexto na análise de IA
Limitações da janela de contexto da IA: Não importa qual ferramenta baseada em GPT você use, há um limite superior para a quantidade de dados que a IA pode processar de uma vez (pense: algumas milhares de respostas no máximo). Se a sua empresa coleta centenas ou milhares de respostas a cada trimestre, você precisa de uma maneira de reduzir ou filtrar os dados antes de enviá-los para a IA—caso contrário, você será forçado a dividir tudo em pedaços menores manualmente.
No Specific, há duas abordagens inteligentes:
Filtragem: Selecione quais conversas ou respostas a IA vê—como focar em respostas a perguntas específicas (“Mostre-me apenas funcionários que mencionaram ‘comunicação’ ou que pontuaram engajamento abaixo de 3”). Isso restringe o conjunto de dados antes da análise para obter resultados mais precisos.
Recorte: Você pode escolher apenas as perguntas que deseja que a IA analise (por exemplo, apenas as abertas sobre “liderança” ou “bem-estar”). Isso mantém o contexto enxuto e permite que você examine mais conversas juntas.
Tanto a filtragem quanto o recorte estão integrados ao fluxo de trabalho no Specific, para que você nunca precise lutar sozinho com os limites de contexto da IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de funcionários
A colaboração muitas vezes desacelera consideravelmente quando as equipes tentam analisar dados de pesquisas de engajamento dos funcionários entre departamentos—especialmente com muito feedback aberto e várias pessoas precisando opinar.
Analise dados conversando com a IA: No Specific, você pode simplesmente conversar com a IA sobre seus resultados. É como ter um parceiro de pesquisa especialista sob demanda.
Vários chats colaborativos: Abra quantos chats de IA seu time precisar—por exemplo, um chat sobre “feedback de gestores” e outro sobre “equilíbrio trabalho/vida.” Cada chat tem seus próprios filtros e mostra claramente qual membro da equipe o iniciou, para que todos saibam quem está focado em quais insights.
Atribuição clara e contexto no chat: Se você estiver colaborando, cada mensagem de chat mostra quem a enviou, com avatar—tornando a discussão em thread mais clara e reduzindo a confusão sobre quem perguntou ou decidiu o quê. Para equipes de RH ocupadas ou organizações distribuídas, essa transparência pode poupar muito tempo.
Se você está procurando inspiração sobre como projetar essas pesquisas, confira guias sobre seleção de perguntas ou construção de pesquisas passo a passo.
Crie sua pesquisa de engajamento de funcionários agora
Comece a coletar insights de maior qualidade e analise feedback instantaneamente com resumos movidos por IA, acompanhamentos personalizados e chat colaborativo—tudo em um único lugar. Crie sua própria pesquisa e eleve sua estratégia de engajamento dos funcionários hoje.