Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de satisfação de hóspedes de hotel sobre net promoter score usando as técnicas e ferramentas de IA mais recentes para transformar o feedback em percepções acionáveis.
Escolhendo as melhores ferramentas para analisar respostas de pesquisas de hóspedes de hotel
A melhor abordagem para analisar seus dados depende do tipo de respostas que você coletou. Pense da seguinte forma:
Dados Quantitativos: Aspectos como quantos hóspedes escolheram cada pontuação ou opção são simples de analisar. Ferramentas como Excel ou Google Sheets facilitam a contagem, visualização e comparação desses números.
Dados Qualitativos: Feedback aberto e comentários de acompanhamento são um desafio diferente. Com dezenas ou centenas de histórias e explicações de hóspedes, ninguém quer ler tudo manualmente. É aí que entram as ferramentas de IA—elas ajudam a vasculhar cada resposta e a identificar rapidamente temas chave ou questões urgentes.
Existem duas abordagens principais para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Se você já possui um lote de respostas de pesquisa de hóspedes: Você pode copiar o texto exportado (como .csv ou linhas do Excel) para o ChatGPT e iniciar uma conversa sobre o que está dentro. Embora o ChatGPT seja poderoso, rapidamente se torna confuso para grandes conjuntos de dados—muito rolamento, perda do contexto da conversa e não é construído especificamente para dados de pesquisa.
Linha de fundo: Funciona numa emergência, mas não é ideal para mais que algumas respostas ou se você quer uma forma repetitiva e organizada de colaborar. Gerenciar contexto e filtrar dados antes da análise é tudo manual.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Se você quer algo projetado para esse propósito: Specific é uma plataforma de pesquisa de IA que não apenas coleta dados conversacionais de hóspedes de hotel, mas também os analisa usando IA integrada. Enquanto os hóspedes respondem às perguntas, a IA pode fazer acompanhamentos (com recursos como perguntas automáticas de acompanhamento de IA)—isso eleva a qualidade e a profundidade do feedback.
Após coletar dados: Basta clicar em “analisar”—a IA resume instantaneamente respostas abertas, destaca os principais temas e traduz verbatins brutos em percepções fáceis de entender. Você pode até conversar com a IA sobre seus resultados, explorar padrões e ajustar quais dados serão analisados em tempo real, tudo em um só lugar. (Veja como funciona a análise de respostas de pesquisa de IA.)
Vantagens:
Projetada para pesquisas estruturadas e conversacionais
Elimina a manipulação manual de dados
Suporta colaboração—compartilhe resultados, realize análises personalizadas e conversas em threads com colegas de equipe
Filtre e recorte dados diretamente antes de enviá-los para a análise da IA
Essa abordagem está alinhada a uma tendência: a adoção de tecnologias de feedback de hóspedes resultou em um aumento de 145% no volume de pesquisas de NPS de 2019 a 2023, mostrando quanto a hospitalidade agora depende de uma análise de respostas eficiente e escalável. [1]
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de pesquisas de NPS de hóspedes de hotel
Extrair valor de ferramentas de IA (como GPT ou chat embutido no Specific) começa com fazer as perguntas certas. Aqui estão alguns prompts comprovados, juntamente com sugestões de como usá-los:
Prompt para ideias principais: Use isto para descobrir os principais tópicos mencionados pelos hóspedes, seja usando o ChatGPT ou o chat de IA do Specific. Basta colar suas respostas e executar o seguinte:
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 ideias específicas (use números, não palavras), as mais mencionadas no topo
- 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
A IA sempre funciona melhor se você fornecer contexto adicional—como quem são seus hóspedes, como é o seu hotel ou seus objetivos de análise. Aqui está um exemplo de adicionar contexto à pesquisa:
Esta pesquisa foi conduzida entre hóspedes de lazer em um hotel urbano de 4 estrelas. Temos mais interesse em feedback sobre a limpeza dos quartos, a cordialidade da equipe e a qualidade do café da manhã. Por favor, concentre-se nessas áreas em sua análise.
Se aprofundar em uma ideia: Após rodar o prompt de ideias principais, escolha um insight e pergunte:
Conte-me mais sobre [ideia principal]
Verificar por um tópico específico: Por exemplo, para ver se os hóspedes comentaram sobre o café da manhã:
Alguém falou sobre o café da manhã? Inclua citações.
Analisar personas de hóspedes: Entenda se há tipos distintos de hóspedes (por exemplo, viajantes de negócios, famílias):
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—similar a como "personas" são utilizadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas.
Descobrir pontos de dor e desafios: Descubra o que frustra ou desafia mais seus hóspedes:
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 frequências de ocorrência.
Motivações e impulsionadores para estadias: Para ver por que os hóspedes recomendariam—ou não—seu hotel:
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.
Você descobrirá que esses prompts proporcionam uma base sólida para iniciar ou aprofundar sua análise, especialmente quando você itera—combina e encadeia prompts à medida que as histórias dos hóspedes se desenrolam. O gerador de pesquisas do Specific para pesquisas de NPS de hóspedes de hotel também facilita a construção de seu ambiente de pesquisa desde o início.
Como o Specific analisa dados qualitativos de pesquisas de net promoter score
O Specific é construído do zero para pesquisas conversacionais e flexíveis—e sabe como lidar com todos os tipos de perguntas:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Você recebe um resumo de todas as respostas, juntamente com resumos de cada acompanhamento gerado por IA para obter insights mais profundos.
Escolhas com acompanhamentos: Cada opção de resposta é agrupada, e a IA resume todas as suas respostas de acompanhamento. Isso permite que você rapidamente observe diferenças entre opções—como ver o que "viajantes econômicos" versus "buscadores de luxo" mais valorizam.
Perguntas de NPS: Cada categoria de resposta—promotores, passivos, detratores—recebe seu próprio resumo de IA para qualquer feedback de acompanhamento. Por exemplo, você verá o que os promotores elogiam e o que os detratores acham que falta de um único relance.
Você pode fazer isso no ChatGPT? Sim, mas você precisará agrupar, copiar e reencaminhar manualmente a IA para cada segmento e conjunto de acompanhamentos. Aqui está um guia para as melhores perguntas de NPS para hóspedes de hotel para estruturar seus dados desde o início.
Segmentar consistentemente seus dados de pesquisas de NPS desta forma é fundamental—especialmente já que hóspedes de hotel que são “promotores” em hospitalidade têm uma taxa de retenção notável de 90%, comparada a apenas 30% para detratores. [2] Isso torna crucial explorar o feedback de cada grupo separadamente.
Lidando com os limites de tamanho de contexto de IA para grandes conjuntos de dados de pesquisas de hóspedes de hotel
Modelos de IA como GPT são poderosos, mas sempre há um limite de contexto sobre quanto de dados você pode analisar de uma vez—normalmente, você encontra uma barreira com grandes exportações de pesquisas. Veja como contornar isso:
Filtragem: No Specific (e você pode fazer isso manualmente em outras ferramentas), filtre respostas para analisar apenas conversas onde os hóspedes responderam a uma certa pergunta ou escolheram uma opção particular. Você enviará um conjunto menor e mais relevante de dados para a IA desta forma.
Corte: Foque sua análise de IA em perguntas selecionadas apenas—exclua perguntas de fundo ou demográficas, por exemplo, para encaixar conversas mais significativas de uma só vez.
Isso é especialmente importante uma vez que o volume de pesquisas continua subindo: 2,6 milhões de pesquisas de hóspedes de hotel analisadas de 2019-2023 mostram mais hotéis apostando nas pesquisas de NPS—e a necessidade de uma análise inteligente e escalável nunca foi tão grande. [1]
O editor de pesquisas de IA do Specific também permite que você reprojete suas pesquisas ou edite perguntas para futuras análises, simplesmente conversando em inglês comum.
Como lidar com as limitações de tamanho de contexto da IA para grandes datasets de pesquisas de hóspedes de hotel
Os modelos de IA como o GPT são poderosos, mas sempre há um limite de contexto em quanto de dados você pode analisar de uma vez—normalmente, você atinge uma barreira com grandes exportações de pesquisas. Veja como contornar isso:
Filtragem: No Specific (ou você pode fazer isso manualmente em outras ferramentas), filtre apenas os dados das conversas mais relevantes para enviar um conjunto menor de dados para a IA de uma só vez.
Recorte: Limite o tamanho de seus dados destacando seções relevantes. Isso facilita o envio de um conjunto de dados mais manejável para a análise da IA.
Isso é especialmente importante, já que o volume de pesquisas continua crescendo: 2,6 milhões de pesquisas de hóspedes de hotel analisadas de 2019-2023 mostram mais hotéis se concentrando nas pesquisas de NPS—e a necessidade de uma análise inteligente e escalável de respostas nunca foi tão grande. [1]
O editor de pesquisas de IA do Specific também permite que você reprojete suas pesquisas ou edite perguntas para futuras análises, simplesmente conversando em inglês claro.
Lidando com os limites de tamanho de contexto de IA para grandes conjuntos de dados de pesquisas de hóspedes de hotel
Os modelos de IA, como o GPT, são poderosos, mas há sempre um limite de contexto sobre quanto dados você pode analisar de uma vez—normalmente, você encontrará uma barreira com grandes exportações de pesquisas. Veja como contornar isso:
Filtragem: No Specific (ou você pode fazer isso manualmente em outras ferramentas), filtre respostas para analisar apenas conversas onde os hóspedes responderam a uma pergunta específica ou escolheram uma opção em particular. Você enviará um conjunto menor e mais relevante de dados para a IA dessa maneira.
Corte: Concentre sua análise de IA em perguntas selecionadas apenas—remova perguntas contextuais ou demográficas, por exemplo, para incluir conversas mais significativas em uma única análise.
Isso é particularmente importante, uma vez que o volume de pesquisas continua aumentando: 2,6 milhões de pesquisas de hóspedes de hotel analisadas de 2019 a 2023 mostram que mais hotéis estão confiando nas pesquisas de NPS—e a necessidade de análise de resposta inteligente e escalonável nunca foi tão grande. [1]
O editor de pesquisas de IA do Specific também permite redesenhar suas pesquisas ou editar perguntas para análise futura, simplesmente conversando em linguagem clara.
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