Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de Satisfação Geral com o Atendimento de Pacientes. Se você deseja transformar feedback bruto em insights claros e acionáveis, está no lugar certo.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisas
A melhor abordagem—e ferramenta—depende do tipo de dados que você coletou. Algumas perguntas são fáceis de calcular com uma planilha, enquanto outras necessitam de potência adequada de IA.
Dados quantitativos: Se você está trabalhando com números ou escolhas (“Quantos pacientes nos avaliaram com 9 ou 10?”), ferramentas clássicas como Excel ou Google Sheets realizam o trabalho rapidamente. Elas são perfeitas para gráficos, médias e contagens.
Dados qualitativos: Quando os pacientes deixam comentários abertos ou quando sua pesquisa inclui perguntas de acompanhamento, ler cada resposta torna-se rapidamente irrealista. Ferramentas de IA são essenciais aqui — elas podem resumir milhares de respostas, encontrar temas e destacar o que mais importa.
Existem duas abordagens sólidas para lidar com feedback qualitativo:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Você pode copiar e colar respostas exportadas da pesquisa em uma plataforma como o ChatGPT e começar a conversar sobre os dados. Funciona bem para lotes pequenos a médios de respostas.
O que não é ideal? Formatar dados copiados e colados, alternar entre janelas, navegar nos limites de tamanho do contexto e manter seu chat focado — tudo requer esforço manual.
Conclusão: É ótimo para experimentar, mas rapidamente se torna cansativo para pesquisas maiores ou mais complexas.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Ferramentas de pesquisa de IA com propósito específico como o Specific tornam as coisas mais simples. A plataforma pode lidar tanto com a coleta de feedback quanto com a análise usando IA baseada em GPT, permitindo que você pule totalmente as planilhas.
Qualidade embutida: Quando você usa uma ferramenta como o Specific, ela não só coleta dados como também faz perguntas de acompanhamento proativamente, extraindo respostas mais profundas e significativas dos pacientes — essencial para entender feedbacks mais sutis.
Análise turbinada: Veja instantaneamente resumos gerados por IA, tendências e os principais temas em suas respostas. Não é necessário manipulação manual. Basta conversar com a IA para aprofundar os resultados — pergunte sobre subgrupos, tipos de feedback, ou aprofunde-se em perguntas específicas da pesquisa.
Mais controle e contexto: Você pode conversar com a IA sobre os dados (assim como o ChatGPT) mas com recursos extras adaptados para gerenciar, filtrar e segmentar dados qualitativos para análise de pesquisa.
Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisa sobre Satisfação Geral com o Atendimento de Pacientes
A IA lhe dá superpoderes, mas os resultados dependem dos prompts que você usa. Aqui estão alguns prompts testados e aprovados para analisar pesquisas de Satisfação Geral do Atendimento de Pacientes:
Prompt para ideias principais: Revele rapidamente os temas dominantes e o que está impulsionando o sentimento dos pacientes. Isso funciona se você usar o ChatGPT ou uma ferramenta como o Specific:
Seu trabalho é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + uma explicação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram ideias principais específicas (use números, não palavras), as mais mencionadas primeiro
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto da explicação
Dica: A IA sempre oferece respostas melhores se você adicionar contexto. Por exemplo:
Esta pesquisa foi realizada entre pacientes recentes em um hospital urbano de médio porte. Queremos entender o que contribui para a satisfação ou frustração com o atendimento geral, especialmente em relação aos tempos de espera e à comunicação com a equipe de atendimento. Por favor, concentre-se nesses temas ao analisar as respostas.
Aprofundar-se mais perguntando:
Conte-me mais sobre os tempos de espera (ideia principal).
Prompt para tópico específico: Verifique se suas suspeitas correspondem à realidade:
Alguém falou sobre a comunicação com os médicos? Inclua citações.
Prompt para personas: Identifique padrões e clusters entre os respondentes:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gerenciamento de produtos. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões observados nas conversas.
Prompt para pontos problemáticos e desafios: Descubra o que retém as pessoas e com que frequência:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos problemáticos, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequências de ocorrência.
Prompt para análise de sentimento: Veja o humor:
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: Extraia ideias acionáveis para melhoria:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tópico ou frequência e inclua citações diretas quando relevante.
Prompt para necessidades não atendidas e oportunidades: Identifique o que está faltando:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Para mais inspiração, confira nosso guia sobre as melhores perguntas para uma pesquisa sobre satisfação geral com atendimento de pacientes.
Como o Specific analisa dados qualitativos com base nos tipos de perguntas
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): O Specific cria resumos que reúnem todas as respostas para cada pergunta. Se você usou perguntas de acompanhamento automáticas, ele vincula essas informações à pergunta principal—facilitando a compreensão do porquê de alguém ter respondido de determinada forma.
Perguntas de escolha (com acompanhamentos): Para cada opção de resposta, você recebe um resumo separado de todas as respostas de acompanhamento relacionadas a essa escolha específica. Isso revela o que motiva as pessoas a escolherem determinada resposta.
Perguntas NPS: O Specific agrupa e resume automaticamente comentários de detratores, passivos e promotores. Isso ajuda a entender os temas dentro de cada segmento—crucial para saber o que transforma pessoas em fãs (ou não). Para criação instantânea de pesquisas usando esta estrutura, confira o construtor de pesquisas NPS para satisfação de pacientes.
Claro, você pode replicar tudo isso no ChatGPT segmentando respostas manualmente. Mas é mais lento, especialmente à medida que seus dados crescem.
Veja mais sobre como a IA simplifica esse processo na função de análise de respostas de pesquisa de IA do Specific.
Lidando com os limites de tamanho de contexto da IA: corte e filtragem
Qualquer um que já tentou colar dados de pesquisa no ChatGPT sabe sobre os limites de contexto; se você tem centenas ou milhares de respostas, simplesmente não pode analisá-las todas de uma vez. Na verdade, limites de contexto são uma barreira real para muitas pesquisas de pacientes—especialmente à medida que mais feedback é necessário para ver padrões em segmentos-chave.
O Specific resolve isso com dois recursos práticos:
Filtragem: Filtre conversas com base nas respostas dos usuários—assim, apenas o feedback dos pacientes para perguntas ou escolhas selecionadas é enviado para a IA para análise. Isso reduz drasticamente o ruído e extrai mais insights de um único prompt.
Corte: Corte perguntas para análise de IA, enviando apenas certas perguntas de cada conversa para o modelo. Isso mantém você dentro dos limites de contexto mesmo em pesquisas altamente detalhadas.
Se preferir fazer você mesmo, pode usar planilhas ou scripts para preparar subgrupos antes de enviar seus dados para a IA—desde que você esteja ciente desses limites de contexto.
Saiba mais sobre fluxos de trabalho inteligentes em termos de contexto com a análise de resposta de IA do Specific.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de pacientes
Pesquisas de pacientes sobre satisfação geral com atendimento frequentemente envolvem múltiplas partes interessadas: médicos, equipes de atendimento, equipe administrativa e líderes de qualidade—todos querendo investigar aspectos específicos. Sem o fluxo de trabalho certo, colaborar na análise torna-se caótico.
Análise flexível baseada em chat: No Specific, posso analisar dados de pesquisa apenas conversando com uma IA. Posso ter vários chats ocorrendo ao mesmo tempo, cada um analisando seu próprio segmento de dados ou fazendo perguntas únicas.
Propriedade e visibilidade claras: Cada chat mostra quem o criou—assim, se a equipe administrativa se concentra nos tempos de espera enquanto os enfermeiros se concentram na comunicação, é fácil comparar perspectivas sem interferir umas nas outras.
Trabalho em equipe colaborativo: Nos chats, vejo quem perguntou o quê. Quando colaboro com colegas, cada mensagem exibe o avatar do remetente, transformando feedback assíncrono em um esporte de equipe. Isso nos move de análises isoladas para descobertas compartilhadas, aumentando a chance de boas ideias (e problemas sérios) serem rapidamente identificados.
Se você realiza regularmente pesquisas de satisfação de pacientes, considere como esses recursos colaborativos aceleram o aprendizado e lançam novos esforços de melhoria—especialmente se você usa uma plataforma construída para equipes de pesquisa como o Specific.
Crie sua pesquisa sobre satisfação geral com atendimento de pacientes agora
Não deixe que sua próxima pesquisa de pacientes se torne um buraco negro—use IA para extrair insights reais, compartilhe resultados facilmente com sua equipe e foque nas melhorias que mais importam para os pacientes.