Este artigo oferece dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa de funcionários sobre sentimento de pertencimento. Se você quer dados realmente úteis – e não apenas uma série de respostas brutas – encontrará abordagens práticas para utilizar IA e prompts comprovados que funcionam.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
Sua abordagem para análise de pesquisas depende muito do tipo de dados que você coletou dos funcionários.
Dados quantitativos: Se você estiver analisando respostas estruturadas, como quantas pessoas escolheram opções específicas, ferramentas convencionais como Excel ou Google Sheets tornam a contagem e a divisão percentual simples.
Dados qualitativos: Para percepções mais ricas – aquelas respostas mais longas, abertas ou seguidas de perguntas complementares – a leitura manual não é realista. É aí que as ferramentas de IA brilham, permitindo que você analise grandes volumes de texto e extraia significados em minutos, não dias.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Exportação e análise direta: Você pode pegar os dados da pesquisa exportados e copiá-los diretamente para o ChatGPT ou uma ferramenta de IA similar para discutir as respostas. Isso permite que você faça perguntas como “Quais tópicos aparecem mais?” ou “Alguém mencionou trabalho remoto?”
Limitações: Honestamente, esse processo não é o mais conveniente – especialmente se você estiver gerenciando uma pesquisa de funcionários grande. Você estará colando grandes blocos de dados, atingindo limites de contexto, e provavelmente gastará tempo extra estruturando seus prompts e organizando o texto bruto.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Projetada para análise de pesquisas: Uma ferramenta de IA como a Specific é projetada para coletar e analisar respostas de pesquisas em um só lugar. Ela faz automaticamente perguntas complementares ao coletar dados, para que você receba feedback mais rico e completo dos funcionários – algo que formulários tradicionais raramente conseguem. (Saiba como funcionam as perguntas complementares automáticas de IA.)
Insights perfeitos, impulsionados por IA: A Specific resume todos os dados da pesquisa instantaneamente, identifica temas principais e fornece insights acionáveis – sem planilhas, sem trabalho manual. Além disso, você pode conversar com a IA sobre os resultados, assim como faria no ChatGPT, mas com recursos adaptados para gerenciar contexto, filtrar e destacar padrões relevantes. (Veja uma análise detalhada da análise de respostas de pesquisa por IA.)
Conveniência e profundidade: A plataforma gerencia todo o seu fluxo de trabalho de pesquisa, incluindo a organização das respostas dos funcionários, acompanhamento por tipo de resposta, análise profunda e colaboração com sua equipe. Se você está começando do zero, a ferramenta para geração de pesquisas sobre sentimento de pertencimento dos funcionários ajudará você a lançar rapidamente a pesquisa certa.
Prompts úteis que você pode usar para analisar as respostas de uma pesquisa sobre o sentimento de pertencimento dos funcionários
Descobri que os prompts certos podem fazer ou quebrar sua análise de IA – especialmente com dados de funcionários sobre temas sensíveis como sentimento de pertencimento. Aqui estão alguns exemplos testados e comprovados que funcionam tanto no Specific quanto ao colar sua exportação em uma ferramenta GPT:
Prompt para ideias centrais: Use isso para extrair os principais temas que continuam surgindo nas respostas dos seus funcionários. Este é o prompt padrão do Specific, mas funciona igualmente bem em qualquer lugar:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram a ideia central específica (usar 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 fornece resultados mais precisos e úteis quando você compartilha o contexto. Em vez de apenas inserir as respostas brutas, comece com algumas frases sobre o que sua empresa faz, seu objetivo para a pesquisa e por que o sentimento de pertencimento é importante para sua equipe:
Analise essas respostas de nossa pesquisa de funcionários sobre sentimento de pertencimento. Somos uma empresa de tecnologia de médio porte tentando melhorar a retenção e a experiência no local de trabalho, com foco em inclusão e permitir que as pessoas compartilhem ideias abertamente. Extraia os temas principais e me informe se há padrões específicos entre funcionários remotos e presenciais.
Explore mais profundamente: Depois de receber seus temas, siga com um prompt direcionado para insights mais ricos. Por exemplo: “Conte-me mais sobre feedback sobre suporte gerencial.” Ou estreite seu ângulo:
Prompt para tópicos específicos: Valide se alguém mencionou uma certa preocupação ou aspecto positivo. Por exemplo:
Alguém falou sobre segurança psicológica? Inclua citações.
Prompt para pontos de dor e desafios: Isso retira frustrações ou obstáculos que afetam o sentimento de pertencimento dos funcionários:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe padrões ou frequências.
Prompt para motivações e impulsionadores: Revela o “porquê” por trás do feedback positivo ou dos principais impulsionadores de pertencimento:
Das conversas da pesquisa, extraia as principais motivações que os funcionários expressam para sentir um sentimento de pertencimento no trabalho. Agrupe motivações similares e forneça citações de apoio.
Análise de sentimento no prompt: Encontre o humor geral e as dicas emocionais:
Avalie o sentimento geral nas respostas da pesquisa de funcionários (positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave que indiquem cada uma.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Encontre lacunas e formas acionáveis de fazer com que os funcionários se sintam mais incluídos ou respeitados:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria conforme destacado pelos funcionários.
Se você quiser explorar mais ideias de prompts direcionadas ou precisa de inspiração sobre quais perguntas sobre sentimento de pertencimento de funcionários obtêm o melhor feedback, confira este guia sobre o design de perguntas sobre sentimento de pertencimento.
Como a Specific lida com análise por tipo de pergunta
Ao analisar dados qualitativos de pesquisas de funcionários, a abordagem muda dependendo do tipo de pergunta. Veja como isso funciona na Specific (e você pode replicar isso manualmente se usar o ChatGPT):
Perguntas abertas: A Specific resume automaticamente todas as respostas e respostas complementares relacionadas, destilando os grandes temas em cada resposta. A IA agrupa comentários semelhantes, identifica padrões e permite que você pergunte “por que” algo continua surgindo.
Múltipla escolha com seguimentos: Você obtém um resumo separado para cada resposta, mas também uma análise do que os funcionários que escolheram essa opção disseram em resposta a perguntas complementares. Isso é especialmente útil para explorar por que as pessoas escolheram “sim”, “não” ou “talvez”.
Perguntas NPS: Se você estiver executando um Net Promoter Score para sentimento de pertencimento, a Specific oferece um resumo para cada categoria (promotores, neutros, detratores), focando no que motivou suas pontuações e apoiando a análise com citações diretas de seus seguimentos detalhados. (Inicie uma pesquisa NPS sobre sentimento de pertencimento aqui.)
Fazer este tipo de análise no ChatGPT é definitivamente possível, mas você precisará organizar os dados por conta própria, copiar e colar por categoria, e gerenciar o acompanhamento dos temas conforme avança. Ferramentas desenvolvidas para isso simplificam e estruturam o fluxo de trabalho, liberando você para focar no que realmente importa: entender o que seus funcionários realmente precisam.
Como enfrentar desafios com o limite de contexto da IA
Se você tiver centenas de respostas de pesquisas de funcionários, se deparará com a realidade dos limites de contexto da IA. Ferramentas de IA podem ler apenas uma quantidade limitada de dados de cada vez, então você precisa de maneiras para tornar sua análise gerenciável e focada.
Eis como você pode lidar com isso – essas opções vêm integradas na Specific, mas você pode adaptá-las se estiver trabalhando manualmente:
Filtragem: Restrinja o conjunto de dados incluindo apenas conversas em que os funcionários responderam a perguntas selecionadas ou escolheram opções de resposta específicas. Por exemplo, você pode ver apenas pessoas que disseram não sentir um sentimento de pertencimento, ou aqueles que mencionaram a gestão.
Recorte: Selecione quais perguntas ou seções da pesquisa enviar para a IA para análise. Ao recortar para relevância, você mantém-se bem dentro do limite da IA e obtém insights mais nítidos sobre aquele aspecto particular do pertencimento.
Essa abordagem direcionada resolve tanto problemas práticos quanto de privacidade, para que você possa focar suas conversas e descobrir o que realmente importa.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de funcionários
A colaboração é um dos grandes desafios quando as equipes tentam entender pesquisas de sentimento de pertencimento de funcionários – especialmente com planilhas dispersas ou threads de e-mail. A coordenação se torna confusa rapidamente.
Chat em tempo real com IA: Com a Specific, você pode analisar dados de pesquisas colaborativamente apenas conversando com a IA. Em vez de uma pessoa fazer todo o trabalho pesado, qualquer um na equipe pode entrar, revisar respostas e gerar insights juntos.
Vários chats com IA: Você pode criar várias sessões de chat simultaneamente, cada uma com seus próprios filtros aplicados – por exemplo, uma equipe analisando funcionários remotos, outra feedback de mulheres, ou detalhando por localização de escritório ou gerente. Cada chat mostra quem o criou, ajudando a designar propriedade e acompanhar análises paralelas.
Visibilidade clara da equipe: Em cada chat de IA, as mensagens são etiquetadas com o avatar do remetente. Todos sabem quem compartilhou qual prompt, insight ou seguimento, então não há confusão de idas e vindas. O brainstorming e a coleta de insights tornam-se um esporte coletivo, não apenas uma tarefa solo.
Essa abordagem faz diferença, especialmente em empresas onde pertencimento e inclusão são uma prioridade. Afinal, 88% dos funcionários dizem que um sentimento de pertencimento impulsiona o melhor trabalho – portanto, faz sentido incluir todas as vozes relevantes no seu próprio processo de análise. [1]
Crie sua pesquisa de sentimento de pertencimento agora
Lance uma pesquisa conversacional, impulsionada por IA, sobre sentimento de pertencimento hoje para desbloquear insights reais e impulsionar o engajamento. A maneira mais rápida de uma ação significativa é começar com feedback de qualidade que sua equipe realmente possa usar.