Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa com alunos de um curso online sobre suporte técnico, utilizando ferramentas impulsionadas por IA e fluxos de trabalho inteligentes.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
As ferramentas e a abordagem que você usará dependem muito do tipo de dados—se você está lidando com números ou feedback de perguntas abertas.
Dados quantitativos: Para estatísticas simples, como contar quantos alunos selecionaram cada opção de suporte técnico, ferramentas clássicas como Excel ou Google Sheets resolvem rapidamente e com eficiência.
Dados qualitativos: Para respostas a perguntas abertas ou feedbacks ricos de acompanhamento, as coisas ficam complicadas. Esses insights são impossíveis de ler e resumir manualmente em escala. É aí que as ferramentas de IA realmente brilham e economizam muito tempo e esforço.
Ao trabalhar com respostas qualitativas, existem duas abordagens para ferramentas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante de GPT para análise de IA
Copie e cole seus dados exportados no ChatGPT ou ferramenta semelhante, e comece a conversar sobre eles.
Isso é conveniente para análises rápidas se você não tiver muitos dados, mas as coisas podem ficar confusas. Problemas de formatação, limites de tamanho de contexto e acompanhamento manual de threads podem te atrasar. Não é o ideal se o conjunto de dados for grande ou se você rodar pesquisas assim regularmente.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Specific é uma plataforma de IA com objetivo específico para análise de pesquisas—ela coleta e analisa dados.
Quando você realiza uma pesquisa com a Specific, o agente de IA faz perguntas de acompanhamento em tempo real. Isso resulta em dados muito mais profundos e claros do que você obteria de um formulário padrão. Em seguida, resume respostas, encontra temas-chave e entrega insights instantâneos—não há necessidade de manipulação manual de planilhas ou combinação de resultados. Você também pode conversar ao vivo com a IA sobre seus resultados, controlando o contexto que você envia para detalhamentos aprofundados.
Confira os detalhes nas funcionalidades de análise de respostas de pesquisa com IA se você deseja um fluxo de trabalho tudo-em-um para analisar respostas de pesquisa usando IA.
Se você está procurando criar sua própria pesquisa para este caso de uso: você pode começar rapidamente com o gerador de pesquisas especificamente para pesquisas de suporte técnico com alunos de cursos online ou explorar o construtor de pesquisa com IA para qualquer cenário personalizado.
Prompts úteis que você pode usar para análise de pesquisa de feedback de alunos de cursos online sobre suporte técnico
Prompts são seu superpoder ao conversar com IA para analisar tendências da pesquisa, pontos problemáticos e sentimentos. Aqui está o que funciona melhor para esse público específico e tópico:
Prompt para ideias principais: Use isso para destilar os grandes temas de qualquer conjunto de respostas qualitativas.
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especificar 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 principal:** texto de explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
A IA sempre oferece melhores resultados se você fornecer mais contexto. Por exemplo, informe à IA sobre o objetivo da sua pesquisa ou qualquer informação relevante sobre seus alunos de cursos online. Veja como você pode fornecer este contexto:
Esta pesquisa foi realizada com alunos de cursos online para reunir feedback detalhado sobre problemas e qualidade do suporte técnico. Nosso objetivo final é identificar áreas que precisam de melhorias e o que os alunos realmente esperam. Foque seu resumo nos principais temas e pontos problemáticos mais relevantes para as experiências de suporte técnico no aprendizado online.
Aprofundar em um tópico: Uma vez que você tenha seus principais temas, faça perguntas de acompanhamento referenciando a ideia principal diretamente.
Conte-me mais sobre XYZ (ideia principal)
Prompt para tópico específico: Se você quiser ver se alguém mencionou algo ("tempo de resposta rápido", "FAQs", "suporte 24 horas", etc.):
Alguém falou sobre [tópico específico]? Inclua citações.
Prompt para personas: Este prompt ajuda a identificar tipos de usuários recorrentes entre seus alunos de cursos online:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante ao uso de "personas" em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Essencial para identificar o que está quebrado na sua jornada de suporte técnico:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e anote quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para motivações & impulsionadores: Útil para aprender por que alunos valorizam determinados recursos de suporte:
A partir 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 suporte nos dados.
Prompt para análise de sentimento: O humor é principalmente positivo ou os alunos se sentem desapontados?
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.
Prompt para sugestões & ideias: Encontre recomendações diretas de alunos sobre suporte técnico:
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 for relevante.
Prompt para necessidades não atendidas & oportunidades: Identifique lacunas e ideias para melhorias:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria apontadas pelos respondentes.
Como Specific analisa dados qualitativos de diferentes tipos de perguntas
A força da Specific é sua flexibilidade para qualquer formato de pergunta que você utilizar durante sua pesquisa de suporte técnico:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): Specific fornece um resumo para todas as respostas dos alunos, e para qualquer feedback de acompanhamento relacionado à pergunta principal. Isso ajuda a identificar rapidamente os maiores temas. Para estratégias sobre como escrever perguntas abertas poderosas, confira melhores perguntas para pesquisas de suporte técnico.
Perguntas de escolha única ou múltipla com acompanhamento: Para cada opção que os alunos escolhem, Specific fornece um resumo direcionado dos comentários de acompanhamento relacionados. Isso coloca cada resposta em contexto, permitindo ver não apenas o que os alunos pensaram, mas por quê.
NPS (Net Promoter Score): Specific automaticamente divide respostas qualitativas de detratores, neutros e promotores, e resume o feedback de acompanhamento para cada grupo separadamente. Isso permite comparar quem está satisfeito e quem precisa de suporte.
Você pode replicar essas análises no ChatGPT, mas você precisará segmentar os dados e colar as respostas grupo por grupo, por conta própria—o que é mais demorado e propenso a erros.
Lidando com limites de contexto da IA: mantendo sua análise focada
Se sua pesquisa tem muitas respostas, você pode enfrentar limites de tamanho de contexto com ferramentas de IA como ChatGPT. Isso significa que nem todas as respostas cabem na conversa de uma vez—o que pode bloquear uma análise significativa do conjunto completo de dados. É um desafio comum.
Existem duas maneiras comprovadas de gerenciar isso (ambas estão integradas no Specific):
Filtragem: Inclua apenas conversas onde os usuários responderam a perguntas selecionadas ou escolheram respostas específicas. A análise filtrada permite focar a IA nos subconjuntos mais relevantes, como apenas aqueles que relataram problemas técnicos, ou alunos que deram pontuações neutras de NPS.
Corte: Limite a análise a uma pergunta específica ou conjunto de perguntas. Em vez de enviar todos os dados, envie apenas o que se relaciona com sua área de interesse—isso significa insights mais direcionados e evita o bloqueio de tamanho de contexto.
Saiba mais sobre esses fluxos de trabalho e por que eles fazem sentido para a pesquisa de pesquisas educacionais neste artigo aprofundado sobre análise de respostas de pesquisa com IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com alunos de cursos online
A análise colaborativa é um verdadeiro desafio quando você está realizando pesquisas de suporte técnico com uma equipe—muitos dados, agendas lotadas e todos querem resultados claros e acionáveis.
Analise juntos conversando com a IA: No Specific, os resultados da pesquisa tornam-se instantaneamente colaborativos. Você apenas inicia um chat com a IA e mergulha nos resultados juntos—sem necessidade de longas cadeias de Excel.
Múltiplos chats, cada um com filtros e propriedade: Você pode configurar vários chats, cada um focado em uma parte diferente de sua pesquisa de suporte técnico (como detratores de NPS, respostas sobre suporte via chat ao vivo, ou apenas alunos de um curso específico). Cada chat mostra quem o criou, tornando o trabalho em equipe claro e organizado—ideal para gerentes de produto trabalhando com instrutores de curso ou líderes de suporte técnico.
Colaboração visível: Specific exibe quem disse o quê, com cada mensagem marcada pelo avatar do remetente no Chat de IA. Essa transparência facilita os ciclos de feedback e a tomada de decisões, especialmente quando sua análise de pesquisa é multifuncional—CX, instrutores e TI podem todos explorar os mesmos dados e anotar suas conclusões.
Insights acionáveis, não despejos de dados: Essa configuração transforma a análise bagunçada de pesquisa em trabalho em equipe focado—para que você aborde rapidamente os principais desafios, como o fato de que 56% dos alunos online dizem que a capacidade de resposta do instrutor é um fator chave de satisfação, ou os 55% que dizem que a baixa capacidade de resposta do suporte é um condutor crítico de insatisfação.
Como criar sua própria pesquisa para este caso de uso:
Se você deseja criar sua própria pesquisa para este caso de uso: você pode começar rapidamente com o gerador de pesquisas especificamente para pesquisas de suporte técnico com alunos de cursos online ou explorar o criador de pesquisas de IA para qualquer cenário personalizado.
Como Specific analisa dados qualitativos de diferentes tipos de perguntas
A força da Specific é sua flexibilidade para qualquer formato de pergunta que você usar durante sua pesquisa de suporte técnico:
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): Specific fornece um resumo para todas as respostas dos alunos e para qualquer feedback de acompanhamento coletado relacionado à pergunta principal. Isso ajuda a identificar rapidamente os maiores temas. Para estratégias sobre como escrever perguntas abertas poderosas, confira as melhores perguntas para pesquisas de suporte técnico.
Perguntas de escolha única ou múltipla com seguimentos: Para cada opção escolhida pelos alunos, a Specific fornece um resumo específico dos comentários de acompanhamento relacionados. Isso coloca cada resposta em contexto, permitindo ver não apenas o que os alunos pensaram, mas por quê.
NPS (Net Promoter Score): Specific divide automaticamente as respostas qualitativas de detratores, passivos e promotores, e resume o feedback de acompanhamento para cada grupo separadamente. Isso permite que você compare quem está satisfeito e quem precisa de suporte.
Você pode replicar essas divisões no ChatGPT, mas precisará segmentar os dados e colar as respostas grupo a grupo por conta própria—o que é mais demorado e propenso a erros.
Lidando com limites de contexto da IA: mantendo sua análise focada
Se sua pesquisa tem muitas respostas, você pode encontrar limites de tamanho de contexto com ferramentas de IA como ChatGPT. Isso significa que nem todas as respostas podem caber no chat de uma só vez—o que pode bloquear uma análise significativa de todo o conjunto de dados. É um desafio comum.
Existem duas maneiras comprovadas de gerenciar isso (ambas estão incorporadas no Specific):
Filtragem: Inclua apenas conversas nas quais os usuários responderam a perguntas selecionadas ou escolheram respostas específicas. A análise filtrada permite concentrar a IA nos subconjuntos mais relevantes, como apenas aqueles que relataram problemas técnicos, ou alunos que deram pontuações NPS neutras.
Recorte: Limite a análise a uma pergunta específica ou conjunto de perguntas. Em vez de enviar todos os dados, envie apenas o que se relaciona com a sua área de interesse—isso significa insights mais direcionados e evita o bloqueio pelo limite de tamanho do contexto.
Saiba mais sobre esses fluxos de trabalho e por que fazem sentido para a pesquisa em pesquisas educacionais neste artigo detalhado sobre análise de respostas a pesquisas com IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas com alunos de cursos online
A análise colaborativa é um desafio real quando você está realizando pesquisas de suporte técnico com uma equipe—muitos dados, compromissos ocupados, e todos querem resultados claros e acionáveis.
Analise juntos conversando com a IA: Na Specific, os resultados da pesquisa se tornam instantaneamente colaborativos. Você só precisa iniciar um chat com a IA e mergulhar nos resultados juntos—sem necessidade de infinitas cadeias de Excel.
Vários chats, cada um com filtros e responsáveis: Na plataforma, você pode configurar várias conversas, cada uma com foco em uma parte diferente da sua pesquisa de suporte técnico (como detratores de NPS, respostas sobre suporte por chat ao vivo ou apenas alunos de um curso específico). Cada conversa mostra quem a criou, tornando o trabalho em equipe claro e organizado—ideal para gerentes de produto que trabalham com instrutores de curso ou suporte técnico.
Colaboração visível: O Specific exibe quem disse o quê, com cada mensagem marcada pelo avatar de quem a enviou. Essa transparência facilita os ciclos de feedback e a tomada de decisões, especialmente quando sua análise de pesquisa é multifuncional—CX, instrutores e TI podem todos explorar os mesmos dados e anotar suas conclusões.
Insights acionáveis, não manipulações de dados: Essa configuração transforma análises de pesquisa bagunçadas em análises em equipe focadas—para que você aborde rapidamente os principais desafios, como o fato de que 56% dos alunos online dizem que a capacidade de resposta do instrutor é um fator chave de satisfação, ou os 55% que afirmam que a assistência deficiente é um problema principal.
Se você quer criar sua própria pesquisa para este caso de uso: pode começar rapidamente com o gerador de pesquisas especificamente para pesquisas de suporte técnico com alunos de cursos online ou explorar o construtor de pesquisas com IA para qualquer cenário personalizado.