Este artigo dará dicas sobre como analisar as respostas da sua pesquisa de satisfação dos hóspedes do hotel sobre a experiência de check-in usando IA e ferramentas modernas para análise de respostas.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas de hóspedes de hotel
A abordagem e as ferramentas que você usa dependem muito do tipo e formato dos dados de resposta da sua pesquisa. Vamos detalhar:
Dados quantitativos: Para dados estruturados e contáveis — como "Quantos hóspedes escolheram o check-in móvel?" — ferramentas como Excel ou Google Sheets funcionam perfeitamente. Você pode rapidamente perceber que 70% dos viajantes americanos preferem o self-service check-in via aplicativos ou quiosques, por isso, acompanhar esses números no conjunto de dados da pesquisa é direto e acionável. [1]
Dados qualitativos: Quando você está lidando com respostas abertas, feedbacks conversacionais ou histórias complexas dos hóspedes, a leitura manual não é escalável. Ferramentas de IA permitem que você analise rapidamente centenas de respostas para extrair padrões ocultos, pontos problemáticos e sugestões significativas, o que é crítico quando os hóspedes dizem por que o processo funcionou ou onde falhou.
Existem duas abordagens principais para lidar com a análise de respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante GPT para análise de IA
Exporte e cole seus dados. Você pode pegar suas respostas de pesquisa exportadas e colá-las no ChatGPT ou em ferramentas baseadas em GPT comparáveis.
Converse interativamente sobre seus resultados. Obtenha resumos, procure tendências, mergulhe em outliers — quase como conversar com um pesquisador.
Conveniência é um desafio. Lidar com grandes conjuntos de dados, formatar e manter o contexto organizado pode ser complicado e demorado. Limites de colagem podem exigir várias rodadas, e você corre o risco de perder a estrutura das perguntas de acompanhamento.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Desenhada para pesquisas. Specific é projetada para levá-lo da coleta de feedback a um resumo das descobertas em um só lugar. Você cria pesquisas, coleta respostas ricas em conversas (incluindo perguntas automáticas de acompanhamento por IA — leia mais sobre isso aqui), e depois analisa todos os dados imediatamente dentro da plataforma.
Insights instantâneos e acionáveis. O motor de análise encontra temas principais, resume ideias principais e até vincula respostas de acompanhamento a cada escolha ou pontuação NPS. Chega de planilhas ou contagens manuais! Você pode ver a divisão de recursos em Análise de respostas de pesquisas movida por IA.
Análise conversacional. Você conversa diretamente com a IA sobre os seus resultados — assim como com o ChatGPT, mas adaptado para dados de pesquisa, com estrutura e filtragem embutidas.
Controle e flexibilidade. Você escolhe quais perguntas ou segmentos analisar, facilitando o aprofundamento no que mais importa — seja check-in móvel, tempos de espera ou frustrações dos hóspedes.
Quer começar do zero? Experimente o gerador de pesquisas por IA para qualquer tópico, ou diretamente crie uma pesquisa de satisfação dos hóspedes sobre a experiência de check-in.
Prompts úteis que você pode usar para analisar as respostas da pesquisa de experiência de check-in de hóspedes de hotel
Prompts são chave para desbloquear valor ao conversar com a IA sobre dados de pesquisa. Aqui está uma visão geral de prompts práticos adaptados para feedback de experiências de check-in de hóspedes de hotel.
Prompt para ideias principais: Comece com isso para destilar os temas principais de um grande conjunto de feedback dos hóspedes.
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a ideia principal específica (use números, não palavras), as mais mencionadas primeiro
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
2. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
3. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
Forneça contexto para melhores resultados. A IA fornece uma análise melhor se você deixar claro o que procura. Aqui está um exemplo de fornecimento de contexto:
As respostas são de hóspedes de hotel após o check-in recente. Estamos tentando melhorar a experiência de check-in digital e queremos descobrir o que funciona bem e o que mais frustra os hóspedes.
Penetre mais fundo em qualquer ideia. Use prompts de acompanhamento como:
Me fale mais sobre "tempo de espera na recepção"
A IA vai se aprofundar exatamente nesse tópico, examinando o sentimento dos hóspedes, histórias específicas ou sugestões.
Prompt para tópico específico: Identifique menções em um tema específico.
Alguém falou sobre o check-in móvel? Inclua citações.
Prompt para personas: Segmente seus hóspedes em tipos — ótimo para um entendimento mais profundo dos clientes.
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-chave, motivações, metas e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Descubra pontos de fricção comuns na experiência de check-in.
Analisar as respostas da pesquisa e listar os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Avalie o humor e como ele varia entre o check-in digital e tradicional.
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões e ideias: Colha conselhos acionáveis dos hóspedes para melhorias.
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou solicitações fornecidas pelos participantes da pesquisa. Organize-as por tópico ou frequência, e inclua citações diretas quando relevante.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Descubra o que os hóspedes gostariam que os hotéis fizessem de forma diferente no check-in.
Examine as respostas da pesquisa para descobrir qualquer necessidade não atendida, lacunas ou oportunidades de melhoria, conforme destacado pelos respondentes.
Para mais inspiração, veja este guia sobre as melhores perguntas para pesquisas de experiência de check-in de hóspedes de hotel ou confira o como fazer a criação de pesquisas.
Como o Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
Nem todos os dados da pesquisa são iguais — e o Specific os trata de maneira diferente para obter melhores resultados:
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): Você obtém um resumo de todas as respostas junto com quaisquer seguimentos detalhados, para que veja tanto as ideias "principais" quanto os insights detalhados impulsionados por histórias.
Escolhas com seguimentos: Cada escolha (como "check-in móvel" ou "quiosque") recebe seu próprio resumo focado. Isso ajuda você a ver por que 71% dos hóspedes agora preferem o check-in digital, e o que os deixou felizes ou frustrados com cada caminho. [2]
NPS: Specific divide com os detratores, passivos e promotores — cada grupo recebe seu próprio resumo para quaisquer respostas de seguimento (como "Por que você deu essa pontuação?"). Você rapidamente vê o que satisfaz os pontuadores altos e o que afasta os outros.
Você pode extrair os mesmos insights no ChatGPT ou ferramentas semelhantes — só que leva mais configuração, cópia e resumo manual.
Trabalhando com limites de contexto da IA na análise de pesquisas
Modelos de IA, incluindo os do ChatGPT e Specific, têm um limite para a quantidade de dados que podem processar de uma vez. Se você tiver centenas ou milhares de respostas de hóspedes, pode não caber tudo. Veja como lidar com isso:
Filtragem: Foque em conversas que incluem respostas específicas — como apenas respostas de hóspedes que mencionaram frustrações com o aplicativo, ou apenas respostas NPS “passivas”. Isso reduz o conjunto de dados e proporciona respostas mais ricas.
Corte: Selecione apenas as perguntas que você deseja que a IA analise. Para uma pesquisa de experiência de check-in, você pode querer enviar apenas perguntas abertas relacionadas ao check-in digital. Isso garante o melhor uso da atenção do seu IA.
Specific oferece essas opções prontos para uso, ajudando você a permanecer dentro dos limites de contexto da IA e manter a análise precisa e focada. Para um passo a passo sobre a construção de sua pesquisa, confira o guia do editor de pesquisas com IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de hóspedes de hotel
Colaborar para analisar pesquisas de experiências de check-in de hóspedes de hotel pode se tornar complicado se todos trabalharem em planilhas separadas ou documentos compartilhados.
Analise diretamente no chat da IA. No Specific, você não precisa exportar ou colar resultados de pesquisas em outro lugar — basta conversar com a IA sobre os dados, e você colaborará em tempo real.
Múltiplos chats de análise. Você pode configurar vários tópicos de análise de uma só vez (digamos, um focado no feedback do check-in digital e outro na recepção tradicional). Cada chat pode ter filtros personalizados — por tipo de usuário, pergunta ou período de tempo — e fica claro quem iniciou ou contribuiu com cada tópico.
Veja quem disse o quê. Com avatares e IDs de usuário claros em cada chat, os membros da equipe sempre sabem quem contribuiu com cada insight, prompt ou sugestão.
Isso facilita muito a coordenação de grandes projetos de feedback — sem mais dores de cabeças com versões ou perder o rastreamento dos últimos resultados.
Crie sua pesquisa de experiência de check-in de hóspedes de hotel agora
Não espere para descobrir o que realmente importa para os hóspedes no check-in — aproveite a IA para obter insights acionáveis, colaboração sem complicações e melhorias rápidas.
