Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de satisfação de pacientes sobre experiência com cobertura de seguro. A IA facilita a descoberta de padrões reais, desafios e ideias a partir de feedbacks qualitativos e quantitativos.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar dados de pesquisas
A melhor abordagem e ferramenta depende da estrutura dos dados. Para pesquisas, geralmente lidamos com dois tipos principais:
Dados quantitativos: Se você está analisando coisas como pontuações NPS ou quantos pacientes escolheram “Sim” ou “Não”, ferramentas padrão de planilhas como Excel ou Google Sheets costumam ser suficientes. Você pode rapidamente contar, agrupar e visualizar números.
Dados qualitativos: Mas, se a sua pesquisa faz perguntas abertas—como “Conte-nos sobre sua experiência com o seguro” ou “Qual foi sua maior frustração?”—a leitura manual ou codificação não é prática, especialmente com dezenas ou centenas de respostas. É aqui que as ferramentas de IA brilham: elas podem resumir, extrair temas e até mesmo mostrar citações literais para que você veja o sentimento real, específico, escondido em respostas longas.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Copiar, colar, analisar. Você pode exportar seus dados de pesquisa com perguntas abertas e inseri-los diretamente no ChatGPT ou uma ferramenta comparável alimentada por GPT. Agora, você pode começar a perguntar coisas como, “Quais são os principais temas aqui?”
Isso funciona—mas pode ser trabalhoso. As ferramentas GPT não são projetadas especificamente para análise de pesquisa, então você terá que lidar com planilhas, risco de vazamento de informações sensíveis e lidar com contextos limitados. À medida que seus dados crescem, responder a perguntas ou respostas específicas também se torna confuso.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Construída especificamente para análise de pesquisa de IA. A Specific coleta respostas de alta qualidade através de perguntas de acompanhamento alimentadas por IA e depois analisa tudo para você. É projetada especificamente para este caso de uso—tornando a pesquisa, feedback e insights de clientes fáceis.
O que é diferente? Você pode lançar instantaneamente uma pesquisa, coletar feedbacks abertos e quantitativos, e obter resumos de IA em tempo real ou chats sobre seus resultados. Tudo está no contexto; você nunca precisa lutar com exportações ou dashboards. A IA destaca os principais temas, sentimentos e exceções, para que você obtenha insights acionáveis rapidamente. Veja como a análise de resposta de pesquisa impulsionada por IA funciona na Specific.
Qualidade de dados melhorada. Ao seguir automaticamente para esclarecer o que seus entrevistados significam, a Specific melhora tanto a quantidade quanto a especificidade dos dados coletados. Você sempre entende o que está por trás de um número ou caixa de seleção—e isso economiza tempo (e dores de cabeça) em sua análise. Saiba mais sobre perguntas automáticas de acompanhamento aqui.
Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas de experiência de cobertura de seguro de pacientes
A IA funciona melhor quando você fornece prompts de alta qualidade. Aqui estão alguns que ajudam a destilar padrões significativos a partir do feedback de pacientes sobre seguros. Estes funcionam na Specific, ChatGPT ou qualquer outra ferramenta baseada em GPT.
Prompt para ideias principais: Use isto para extrair os temas-chave dos seus dados.
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 uma ideia principal específica (use números, não palavras), a mais mencionada 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
A IA sempre tem um desempenho melhor se você der contexto específico. Por exemplo, adicione um resumo rápido da pesquisa antes do seu prompt:
Estou analisando uma pesquisa de pacientes sobre a experiência com cobertura de seguro de saúde nos EUA. A pesquisa foca em áreas como custo, acessibilidade ao provedor, facilidade de compreensão dos termos da apólice e capacidade dos pacientes de acessar medicamentos prescritos. Por favor, extraia os principais padrões.
Aprofunde-se em um tema: Uma vez que você tenha ideias principais, siga com: “Me fale mais sobre altos custos dos prêmios.” Isso te dá todos os comentários ou padrões específicos de um problema.
Prompt para tópicos específicos: Para investigar se alguém mencionou um determinado tema, tente: “Alguém falou sobre cobertura de medicamentos negada? Inclua citações.”
Prompt para personas: Pergunte, "Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante à forma como 'personas' são usadas em gestão de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas." Isso é ótimo para entender os dados da perspectiva de diferentes tipos de pacientes (por exemplo, pacientes com doenças crônicas vs. aqueles que usam seguro raramente).
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Use, “Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um, e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.” Isso vai revelar o que realmente preocupa sua audiência—por exemplo, mais de 70% dos adultos nos EUA sentem que o sistema de saúde não atende às suas necessidades, citando frequentemente a acessibilidade e procedimentos complexos. [1]
Prompt para análise de sentimento: Tente, "Avalie o sentimento geral expressado nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuem para cada categoria de sentimento." Isso ajuda você a entender rapidamente se a experiência de cobertura do seu seguro evoca mais emoções negativas ou positivas—o que se relaciona aos 41% dos adultos segurados que adiaram ou evitaram cuidados devido ao custo. [2]
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Use, "Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes." Isso é especialmente útil quando você quer ir além do feedback básico e descobrir áreas reais para melhoria de produtos ou serviços.
Se você desejar mais orientações, confira nosso artigo passo a passo sobre como criar pesquisas de experiência de seguro de pacientes ou veja as melhores perguntas para pesquisas de cobertura de seguro de pacientes.
Como a Specific analisa dados qualitativos por tipo de pergunta
A Specific adapta seus resumos impulsionados por IA à estrutura da sua pesquisa. Veja como:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Você recebe um resumo de todas as respostas, com temas e estatísticas mostrando quais ideias foram mais mencionadas. Se você usou acompanhamentos, essas respostas são integradas, proporcionando mais contexto em cada tema.
Escolhas com acompanhamentos: Para cada escolha (como “Acessível” vs. “Muito caro”), você vê um resumo separado de todas as respostas de acompanhamento. Isso permite que você veja por que as pessoas fizeram suas escolhas—não apenas qual escolha ganhou.
Pesquisas NPS: Cada categoria—detratores, passivos, promotores—recebe seu próprio resumo e temas principais, com base em suas respostas específicas às perguntas de acompanhamento. Isso é fundamental, pois os motivos para insatisfação frequentemente serão muito diferentes dos motivos para pontuações altas de satisfação.
Você pode fazer o mesmo processo em ferramentas GPT como ChatGPT, mas isso exige mais fragmentação manual e cópia dos dados da pesquisa em novos prompts para cada pergunta ou grupo.
Resolvendo desafios de limite de contexto na análise baseada em IA
A maioria das ferramentas de IA tem uma “janela de contexto”—basicamente, um limite de quanto texto você pode analisar de uma vez. Se a sua pesquisa de pacientes obtiver centenas de respostas ricas, isso pode rapidamente ultrapassar o que o ChatGPT ou ferramentas similares podem processar em uma única sessão. A Specific oferece duas maneiras para lidar com isso:
Filtragem: Filtre conversas por respostas. Por exemplo, você pode instruir a Specific (ou outras ferramentas) a analisar apenas pesquisas onde as pessoas responderam a uma pergunta particular ou deram uma certa resposta (“pacientes que não tomaram medicamentos devido ao custo”). Isso permite que você se mantenha dentro do tamanho do contexto da IA e torna a análise direcionada super simples.
Cortar perguntas: Corte quais perguntas são enviadas para a IA. Você analisa apenas respostas para perguntas selecionadas—então em vez de “todas as respostas da pesquisa de uma vez,” você pode focar em “respostas apenas na seção de benefícios de cobertura.” A Specific permite que você escolha e envie apenas o que é relevante, para que grandes volumes de dados não sejam um problema.
Essas estratégias ajudam você a usar IA em escala—mesmo quando seu conjunto de dados inclui conversas mais longas de pacientes ou resultados de grupos grandes. Para mais informações sobre gerenciamento de contexto e filtragem avançada, veja nosso mergulho profundo na análise de pesquisa impulsionada por IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de pacientes
Colaborar na análise de pesquisas pode ser complicado. Para muitas equipes—pense em provedores de saúde, organizações de defesa de pacientes ou administradores—análise de feedback é um esforço de equipe, muitas vezes distribuído por departamentos e expertise.
Na Specific, a análise é colaborativa por design. Você pode conversar diretamente com a IA sobre as respostas, e cada conversa pode ter seus próprios filtros, como “somente promotores NPS” ou “pacientes citando problemas com custo de prescrição.” Cada chat mostra quem o iniciou, então você sabe quem está liderando cada linha de investigação—útil para pesquisa, conformidade ou simplesmente compartilhamento de tarefas.
Múltiplos pontos de vista, naturalmente. Você verá quem disse o quê, com avatares para cada participante na análise do chat. Com histórico encadeado e persistente, seus insights são facilmente re-compartilhados e revisitados por qualquer pessoa em sua equipe, tornando simples aprofundar ou repassar próximos passos.
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