Este artigo vai dar-lhe dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de satisfação dos colaboradores sobre o bem-estar no trabalho. Vou mostrar maneiras práticas — usando IA — para transformar dados de pesquisas em insights acionáveis.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de pesquisa
A forma como você aborda a análise depende muito do tipo e da estrutura dos dados da sua pesquisa.
Dados quantitativos: Se a sua pesquisa pediu aos colaboradores para selecionar opções, avaliar algo de 1 a 10, ou responder com sim/não, contabilizar as respostas é direto. Você pode usar o Excel ou o Google Sheets para contar, fazer estatísticas básicas ou criar gráficos simples.
Dados qualitativos: Aqui as coisas ficam interessantes — e mais complicadas. Perguntas abertas ou acompanhamentos onde os colaboradores escrevem com suas próprias palavras? Ler manualmente centenas de respostas não é praticável humanamente. É aí que entram as ferramentas de IA, permitindo que você identifique temas e padrões sem horas de filtragem. Essas respostas muitas vezes contêm o verdadeiro ouro: feedbacks sinceros sobre esgotamento, estresse ou o que realmente melhora o bem-estar no trabalho.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Copie–cole e converse com seus dados. Você pode exportar suas respostas (csv ou texto), e então colar blocos de texto no ChatGPT ou em outra IA baseada em GPT. A partir daí, oriente a IA para encontrar temas, resumir ou explorar o feedback dos colaboradores.
Conveniência vs. controle. Embora isso funcione para pequenas vitórias ou conjuntos de dados menores, não é o ideal para pesquisas maiores. Gerenciar grandes porções de texto, manter a organização e garantir a privacidade é um pouco trabalhoso. Você precisará dividir o conteúdo em partes menores para que a IA não atinja seu limite de contexto, e não há rastreamento ou filtragem internos.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Feito para análise de pesquisa conversacional. Com Specific, você obtém uma ferramenta de ponta a ponta que coleta dados da pesquisa, faz perguntas de acompanhamento com poder de IA automaticamente e analisa resultados profundamente dentro da plataforma.
Melhores dados por design. A IA da Specific entrevista cada colaborador, fazendo acompanhamento quando as respostas são vagas ou precisam de mais detalhes. Isso significa que você acabará com respostas de maior qualidade e números para analisar. Para uma discussão detalhada sobre como os acompanhamentos de IA funcionam, veja perguntas de acompanhamento automáticas de IA em pesquisas.
Compreensão instantânea. A IA resume instantaneamente, apresenta temas recorrentes e organiza insights — sem manipulação de planilhas. Você ou sua equipe podem conversar com a IA sobre os resultados, filtrando por departamento, região ou sentimento, e podem até cruzar referências com outros conjuntos de dados. Este fluxo de trabalho atende à realidade do trabalho moderno de RH e engajamento dos colaboradores.
Solicitações úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisa de bem-estar dos colaboradores
A IA brilha mais quando você diz exatamente o que procurar. Aqui estão algumas das minhas solicitações favoritas para pesquisas de bem-estar dos colaboradores:
Solicite ideias centrais — identificando temas principais rapidamente. Use isso para obter um resumo claro do que mais importa para seus colaboradores:
A sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia central específica (use números, não palavras), as 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
O contexto melhora as respostas da IA. Dê à IA informações sobre sua empresa, papéis dos colaboradores, seu objetivo (por exemplo, reduzir o esgotamento), e especifique o grupo alvo (como equipe de vendas, trabalhadores remotos ou todos). Aqui está um ajuste de solicitação que ajuda:
Você está analisando uma pesquisa de colaboradores sobre bem-estar em uma empresa de SaaS de rápido crescimento. O objetivo é entender quais fatores geram esgotamento e quais mudanças os colaboradores sugerem. Por favor, extraia temas e destaque quaisquer diferenças entre as respostas de engenharia, vendas e suporte ao cliente.
Aprofunde-se em um tema. Pergunte, "Conte-me mais sobre os temas de esgotamento que os colaboradores mencionaram" para obter mais desdobramentos.
Solicite tópicos específicos. Se você quiser saber se alguém mencionou uma ideia particular (como "horário flexível" ou "suporte à saúde mental"), tente:
Alguém falou sobre horário flexível? Inclua citações.
Solicite personas. Esclareça que tipos de pessoas estão compartilhando as mesmas preocupações:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas — semelhante a como "personas" são usadas na gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Solicite pontos de dor e desafios. Descubra bloqueadores ou frustrações (como estresse, expectativas confusas ou carga de trabalho):
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e anote quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Solicite motivações & impulsionadores. Descubra o que mantém sua equipe engajada:
A partir 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.
Solicite análise de sentimento. Tenha uma ideia do humor geral dos colaboradores:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks chave que contribuem para cada categoria de sentimento.
Solicite sugestões & ideias. Explore o pensamento criativo de sua equipe:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência, e inclua citações diretas onde relevante.
Solicite necessidades não atendidas & oportunidades. Revele o que está faltando em seus programas de bem-estar:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Se precisar de inspiração para elaborar seu questionário, experimente o nosso Gerador de Pesquisa de Bem-Estar dos Colaboradores. Não sabe como formular perguntas? Explore nosso guia de perguntas de pesquisa de bem-estar para colaboradores.
Como a Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A IA da Specific cria um resumo de todas as respostas, incluindo quaisquer esclarecimentos ou insights mais profundos obtidos por meio de perguntas de acompanhamento. Isso significa que a análise captura tanto os temas quanto o “porquê” por trás de cada resposta.
Escolhas com acompanhamentos: Se os colaboradores escolherem entre múltiplas opções, a Specific agrupa e resume cada acompanhamento para cada escolha. Por exemplo, você verá um resumo de tema para todos os que escolheram “Carga de Trabalho” como um problema principal, incluindo suas sugestões para melhorias.
Perguntas NPS: Cada grupo — detratores, passivos e promotores — recebe seu próprio resumo e temas principais, facilitando muito agir sobre as causas raiz. Você pode fazer desagregações por pergunta semelhantes usando ChatGPT ou outra IA, mas é um processo mais prático com cópia e colagem e reescrita de solicitações a cada vez.
Se você quiser se aprofundar ainda mais no design de pesquisas para esses métodos, veja este guia de criação de pesquisas de bem-estar dos colaboradores.
Gerenciando limitações de contexto de IA com conjuntos de dados de pesquisa maiores
Modelos de IA só podem processar uma quantidade finita de texto (“contexto”) de cada vez. Com uma pesquisa de colaboradores de bom tamanho, você rapidamente atingirá esses limites. Aqui está como eu corto esse gargalo:
Filtragem: Na Specific, você pode filtrar os dados da pesquisa — analisar apenas os colaboradores que responderam a perguntas específicas, ou olhar respostas de certas equipes. Desta forma, a IA foca em fatias de dados, ajudando você a se manter dentro do limite de entrada.
Recorte: Às vezes você só quer analisar insights relacionados a certas perguntas. Limite a análise apenas a elas recortando quais perguntas são passadas para a IA. Menos ruído, mais clareza e zero transbordo de contexto.
Esses recursos vêm embutidos nas ferramentas de análise de resposta de pesquisa por IA da Specific, permitindo que você foque nos insights, não na logística de formatação.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisa de colaboradores
A análise de pesquisa é um esporte de equipe — especialmente para RH e gestores lidando com o bem-estar. É difícil capturar todas as nuances quando se trabalha sozinho. Questões como esgotamento ou saúde mental precisam de conversas interequipes e compartilhamento de contexto.
Fluxo de trabalho orientado por chat: A Specific permite que sua equipe analise dados de pesquisa de colaboradores apenas conversando com a IA. Cada chat pode ser filtrado — por pergunta, por sentimento ou por tipo de respondente — para que diferentes líderes possam seguir suas próprias linhas de investigação.
Vários chats para várias perspectivas: Você pode iniciar vários chats em sua equipe, cada um com seu próprio propósito ou filtro. Cada thread de chat mostra quem o iniciou, mantendo todos alinhados sobre o que está sendo discutido e por quem. Colaboradores veem instantaneamente quem disse o quê, facilitando o acompanhamento de insights e recomendações.
Visibilidade de relance: Precisa saber quem contribuiu com qual análise? No AI Chat, cada mensagem aparece com o avatar do remetente. Quando grandes decisões sobre melhorias de bem-estar precisam ser tomadas, você tem total transparência. Quando decisões importantes sobre melhorias no bem-estar precisam ser tomadas, você tem transparência. Quando grandes decisões sobre melhorias de bem-estar precisam ser feitas, você tem transparência. Quando grandes decisões sobre melhorias de bem-estar precisam ser feitas, você tem transparência. Quando grandes decisões sobre melhorias de bem-estar precisam ser feitas, você tem clareza sobre quem contribuiu com qual análise. Quando grandes decisões sobre melhorias no bem-estar precisam ser tomadas, você possui transparência.
Se precisar saber quem contribuiu com a análise, no Chat de IA, cada mensagem aparece com o avatar do remetente. Quando grandes decisões sobre melhorias de bem-estar precisam ser tomadas, você tem transparência. Quando grandes decisões sobre melhorias de bem-estar precisam ser feitas, você tem clareza de quem contribuiu com qual análise.
Para saber quem contribuiu com cada análise, consulte a edição de pesquisa com IA da editor de pesquisa alimentado por IA.
Crie sua pesquisa de bem-estar dos colaboradores agora
Comece hoje mesmo — use o Specific para desbloquear uma análise instantânea e profunda do seu próximo questionário de bem-estar dos colaboradores, e comece a fazer mudanças que sua equipe realmente irá sentir.