Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar as respostas de uma Pesquisa de funcionários sobre eficácia na liderança. Se você deseja insights acionáveis, a abordagem certa e ferramentas de IA são fundamentais.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisas
Seu método de análise deve se adequar à estrutura dos dados. Aqui está como dividi-lo:
Dados quantitativos: Coisas como “quantos funcionários avaliaram seu líder como eficaz” são fáceis de contabilizar no Excel ou Google Sheets, especialmente se sua pesquisa usou escalas de avaliação ou perguntas de múltipla escolha.
Dados qualitativos: Comentários abertos e respostas a perguntas de acompanhamento rapidamente se tornam esmagadores—ninguém quer passar por páginas de texto. É aqui que ferramentas com inteligência artificial brilham. Elas ajudam você a encontrar tendências e ideias principais escondidas nos comentários dos funcionários, que as ferramentas tradicionais não conseguem lidar eficientemente.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante baseada em GPT para análise de IA
Você pode colar suas respostas exportadas da pesquisa no ChatGPT ou em qualquer ferramenta baseada em GPT para começar a entender os dados. Você pode pedir à IA para extrair temas, resumir comentários e muito mais.
No entanto, este fluxo de trabalho pode ser tedioso e demorado. Você provavelmente precisará remover dados privados, formatar texto de uma forma especial e manter o controle do que você enviou. Além disso, à medida que seu conjunto de dados cresce, o método de copiar e colar rapidamente se torna desengonçado devido aos limites de tamanho de contexto da IA. Se você seguir esse caminho, esteja pronto para gastar tempo lidando com planilhas.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
É aqui que as ferramentas especializadas brilham. Uma solução com AI como Specific pode coletar e analisar dados de pesquisa em um só lugar. Quando você faz pesquisas, ele faz perguntas de acompanhamento inteligentes e dinâmicas, para que você não acabe com respostas planas e genéricas. Na verdade, pesquisas apontam que pesquisas conversacionais impulsionadas por IA resultam em respostas mais ricas e detalhadas em comparação com pesquisas tradicionais, graças à capacidade de pedir mais detalhes automaticamente. [2]
Uma vez que as respostas estão no sistema, a análise é instantânea. A IA resume todos os feedbacks abertos, extrai temas e simplifica os relatórios. Esqueça copiar dados para lá e para cá—você conversa com a IA sobre seus resultados diretamente do painel, como faria no ChatGPT, mas com recursos feitos sob medida para análise de pesquisa. Você pode filtrar, segmentar e gerir o contexto dos seus dados antes de enviá-los à IA para obter insights mais personalizados.
Se preferir criar sua pesquisa antes da análise, comece rapidamente com esse Gerador de pesquisa de eficácia em liderança de funcionários ou aprenda como criar uma pesquisa de funcionários sobre eficácia de liderança passo-a-passo.
Promptes úteis que você pode usar para analisar dados de respostas de Pesquisa de Eficácia em Liderança de Funcionários
Vamos falar sobre prompts. Se você estiver exportando dados de pesquisa ou conversando no Specific ou ChatGPT, prompts são como você interage com a IA—perguntas claras geram análises melhores e mais precisas.
Prompt para ideias principais: Esta é a minha maneira favorita de apresentar os principais resultados rapidamente, especialmente se você quiser insights claros e compreensíveis a partir de grandes volumes de feedback dos funcionários. Experimente isto:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a ideia principal 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
Adicione contexto para melhores resultados: A IA trabalha muito melhor se você fornecer informações de fundo sobre sua pesquisa, seu objetivo ou a organização. Por exemplo:
Esta é uma pesquisa interna de funcionários sobre eficácia na liderança, visando identificar forças e áreas de melhoria dentro da nossa equipe de gestão. Por favor, analise as respostas abertas de acordo.
Aprofundar ideias: Quer mais detalhes sobre um tema? Use:
Diga-me mais sobre "transparência na comunicação"
Prompt para tópico específico: Verifique se algo surgiu—pergunte diretamente:
Alguém falou sobre problemas de comunicação? Inclua citações.
Prompt de personas: Para entender grupos distintos de funcionários, experimente:
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 principais, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas.
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 observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Motivações e impulsionadores:
A partir das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações, desejos ou razões expressas pelos participantes para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações semelhantes e forneça evidências de apoio a partir dos dados.
Análise de sentimento:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks chave que contribuam para cada categoria de sentimento.
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 onde relevante.
Necessidades não atendidas e oportunidades:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Se você quiser mais sobre como formular perguntas, confira nosso guia sobre as melhores perguntas de pesquisa para pesquisas de eficácia em liderança de funcionários.
Como Specific analisa dados qualitativos com base no tipo de pergunta
Como cada resposta é tratada depende do tipo de pergunta. Aqui está a divisão:
Perguntas abertas (com ou sem seguimento): Specific gera um resumo automático e de alto nível de todas as respostas, incluindo crucialmente qualquer elaboração capturada por perguntas de acompanhamento.
Escolhas com seguimentos: Cada escolha é analisada em contexto—portanto, se “Precisa de melhoria em comunicação” foi escolhida, a IA resume todas as respostas de acompanhamento relacionadas a essa escolha, fornecendo uma imagem completa para cada categoria.
Perguntas NPS: Para NPS, as respostas são agrupadas em detratores, passivos e promotores, e cada grupo recebe um resumo direcionado baseado nos comentários de acompanhamento relacionados.
Você pode fazer algo similar no ChatGPT ou outras GPTs, mas terá que segmentar, formatar e reenviar seus dados manualmente, o que é bem trabalhoso comparado a ter isso incorporado.
Trabalhando com limites de contexto da IA: Superando desafios de grandes conjuntos de dados
Modelos de IA como GPT têm limites de contexto (tamanho do input). Se sua pesquisa de funcionários sobre eficácia na liderança obtiver um grande número de respostas, você pode se deparar com esses limites ao colar texto no ChatGPT—ou mesmo com outras ferramentas de análise.
Aqui está como abordo isso e como Specific lida com isso nativamente:
Filtragem: Envie apenas respostas onde os funcionários responderam a perguntas específicas ou selecionaram certas escolhas. Isso reduz o conjunto de dados para que a IA possa ir mais fundo ao invés de mais longe. Por exemplo, analise apenas aqueles que mencionaram um ponto de dor em liderança.
Cortando perguntas: Limite o número de perguntas incluídas em uma única análise de IA. Ao invés de analisar uma pesquisa inteira de uma vez, você pode se aprofundar apenas na seção de comunicação de liderança ou apenas nas threads de acompanhamento do NPS. Essa precisão ajuda a manter-se dentro dos limites da IA enquanto extrai insights significativos.
Specific automatiza ambas as abordagens, então você não terá que lidar manualmente com problemas de contexto. Se estiver exportando para ChatGPT ou similar, use filtros e divida o conjunto de dados em partes.
Recursos colaborativos para análise de respostas de Pesquisa de Funcionários
Analisar dados de eficácia na liderança geralmente envolve múltiplos interessados—equipes de RH, gerentes e liderança todos querem opinar. Mas compartilhar planilhas ou relatórios estáticos prolonga o processo e leva a insights conflitantes.
Com a interface de chat conversacional do Specific, equipes podem analisar em conjunto em tempo real. Você não precisa exportar dados ou enviar arquivos brutos; basta convidar membros da equipe para conversar com a IA sobre os resultados da pesquisa diretamente na plataforma.
Você pode executar múltiplos chats concorrentes, cada um focado em um tema diferente ou conjunto de dados filtrado. Por exemplo, um chat pode explorar apenas o feedback de funcionários remotos, enquanto outro analisa comentários de novos contratados. Cada chat tem seus próprios filtros e o criador é claramente identificado. Isso permite que seu líder de RH, gerentes de equipe e analistas colaborem lado a lado sem sobreposição ou confusão.
A colaboração se torna ainda mais fácil visualmente—você vê avatares ao lado do chat de cada pessoa, então você sabe quem está perguntando o quê, e há total transparência sobre como os insights são gerados.
Se você deseja fazer edições na pesquisa rapidamente antes da análise, experimente nosso editor de pesquisa movido por IA que permite que você apenas converse suas alterações com a IA.
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