Este artigo irá fornecer dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de Usuários Inativos sobre Razões para Cancelamento usando ferramentas baseadas em IA e estratégias comprovadas para análise de respostas de pesquisa.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar dados de pesquisa
Como você analisa as respostas da pesquisa realmente depende do tipo e estrutura dos seus dados. Vamos rapidamente decompor abordagens para ambos:
Dados quantitativos: Se os resultados da sua pesquisa incluem informações como quantos usuários selecionaram um motivo específico para cancelamento, você pode contar esses dados usando ferramentas como Excel ou Google Sheets. Contar e filtrar são rápidos, diretos e não requerem nenhuma experiência especial.
Dados qualitativos: Quando você possui uma coleção de respostas abertas ou respostas de acompanhamento, é impossível processar manualmente e compreender todas essas histórias individuais em grande escala. É aí que a IA entra para ajudar a resumir padrões, temas e feedbacks únicos.
Existem duas abordagens de ferramentas quando se lida com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Copiar e conversar: Você pode copiar os dados exportados da pesquisa da sua planilha de resultados e colá-los no ChatGPT ou em outra ferramenta baseada em GPT. Quando solicitar um resumo ou agrupamento do feedback, geralmente obtém boas percepções.
Pontos críticos: Este método não é super conveniente para pesquisas grandes—é fácil atingir os limites de tamanho de contexto, perder o acompanhamento de tópicos individuais ou ter que pular através de obstáculos para obter o resumo desejado. Gerenciar quais respostas você envia para análise pode ser trabalhoso.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Projetada para feedback de pesquisa com IA: A Specific é projetada especificamente para executar pesquisas conversacionais e analisar respostas. Ela não só coleta feedback, mas também faz perguntas de acompanhamento inteligentes automaticamente para obter dados mais ricos (saiba mais sobre perguntas automáticas de acompanhamento por IA).
Análise instantânea acionada por IA: Assim que sua pesquisa de Usuários Inativos é concluída, a análise de respostas de pesquisa com IA da Specific entra em ação: ela resume feedbacks, agrupa as principais razões ou tendências de cancelamento, e extrai percepções acionáveis. Sem resumos manuais, sem trabalho com planilhas.
Análises conversacionais: Você pode conversar diretamente com a IA sobre seus dados, semelhante ao ChatGPT—mas com contexto adicionado, filtros e recursos específicos para trabalho de pesquisa. Ela até permite que você decida quais conversas ou perguntas são enviadas para a IA para análise.
Fluxo de trabalho sem interrupções: Sem copiar e colar, sem complicações, basta ir do feedback bruto para percepções prontas para decisões.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de pesquisa sobre razões de cancelamento de Usuários Inativos com IA
Se deseja que sua ferramenta de IA—ou até mesmo o ChatGPT—entregue uma análise significativa da pesquisa, os seus prompts são importantes. Aqui estão alguns que uso com conjuntos de dados sobre razões de cancelamento de Usuários Inativos:
Prompt para ideias centrais: Use isso para destacar tópicos e temas fortes em um grande conjunto de feedbacks abertos. É a mesma estrutura utilizada pela Specific para extrair as principais percepções:
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 a ideia central específica (use 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
Isso funciona ainda melhor se você der contexto extra à IA desde o início. Por exemplo, descreva seu objetivo, o público-alvo, ou como os Usuários Inativos foram selecionados. Veja como você pode fazer isso:
Este conjunto de dados contém respostas de pesquisa de usuários que pararam de usar nosso produto nos últimos 90 dias. Meu objetivo é entender seus principais motivos para saírem, assim como qualquer feedback que possa nos ajudar a melhorar o onboarding ou a experiência do cliente. Por favor, analise para temas recorrentes e quantifique com que frequência cada motivo principal aparece.
Aprofundar nas ideias centrais: Se um tema como