Este artigo dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de clientes de SaaS sobre o customer effort score (CES). Se você deseja orientações práticas sobre análise de pesquisas auxiliadas por IA, está no lugar certo.
Escolhendo as ferramentas certas para análise de respostas de pesquisa
A abordagem e as ferramentas que você usará dependem da forma e estrutura dos seus dados de pesquisa. Alguns insights são diretos de extrair, enquanto outros exigem ferramentas de IA mais avançadas:
Dados quantitativos: Os números são seus amigos aqui. Se a sua pesquisa pergunta "Quanto esforço foi necessário para resolver seu problema?" e oferece um conjunto finito de respostas, somar os totais é extremamente simples no Excel ou no Google Sheets. Uma tabela dinâmica rápida e está feito.
Dados qualitativos: As coisas ficam complexas rapidamente com respostas abertas ou perguntas de acompanhamento. Ler cada resposta por conta própria não é viável quando se opera em escala SaaS. É aqui que a IA intervém para lidar com as tarefas mais pesadas—ajudando você a identificar temas-chave, sentimentos e oportunidades acionáveis a partir de respostas em texto livre.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Manual, mas flexível. Você pode exportar seus dados de pesquisa em texto aberto, colá-los no ChatGPT e conversar com a IA sobre os principais achados. Isso oferece a força bruta do GPT, mas não é a experiência mais conveniente:
Atrito de fluxo de trabalho: Você precisará formatar e agrupar suas respostas, o que leva tempo.
Limites de contexto: Modelos GPT aceitam apenas uma quantidade limitada de texto de uma vez—conjuntos de dados grandes rapidamente atingem o limite, então você frequentemente acabará dividindo e repetindo.
Filtro limitado: Se você deseja pesquisar respostas específicas (por exemplo, feedback apenas de detratores ou de quem selecionou uma opção específica), o trabalho é manual.
Embora a análise de sentimentos assistida por IA esteja se tornando mais comum em fluxos de trabalho de feedback de SaaS, ferramentas tradicionais como ChatGPT exigem etapas extras e disciplina para obter uma análise robusta e repetível [4].
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Tudo-em-um, projetada para análise de pesquisas SaaS. A Specific foi projetada exatamente para isso. Ela permite que você tanto colete respostas de pesquisa em um formato conversacional quanto as analise instantaneamente com IA integrada.
Pesquisas conversacionais aprimoradas por perguntas de acompanhamento. A IA não apenas registra respostas, mas faz perguntas inteligentes de acompanhamento, para que você obtenha dados detalhados e de alta qualidade em vez de respostas genéricas. Veja como perguntas de acompanhamento alimentadas por IA podem melhorar a qualidade da sua pesquisa.
Não são necessários exportação ou formatação manuais: Uma vez que os dados estão no sistema, a IA realiza a análise para você—resumindo temas, mapeando ideias centrais e até mesmo destacando sugestões acionáveis. Você pode então conversar diretamente com a IA sobre os resultados, assim como faria no ChatGPT, mas com o contexto totalmente gerenciado.
Filtros personalizados, gestão fácil de dados: Quer visualizar apenas respostas que mencionam alto esforço ou segmentar por tipo de usuário? É apenas apontar e clicar, não uma tarefa de planilha.
Mais rápido, mais confiável: Ferramentas de IA baseadas em nuvem como a Specific podem analisar dados de pesquisas abertas até 10 vezes mais rápido do que métodos manuais humanos [5].
Ambos os caminhos têm seus próprios benefícios, mas para pesquisas de clientes SaaS de alto volume sobre CES, ferramentas tudo-em-um economizam horas e aprofundam sua compreensão do esforço do usuário.
Prompts úteis que você pode usar para analisar dados de pesquisas de clientes SaaS sobre customer effort score (CES)
Prompts eficazes de IA ajudam você a chegar ao cerne dos seus dados rapidamente. Aqui está como eu guio o GPT (ou uso recursos integrados da Specific) para desbloquear valor real das respostas brutas das pesquisas.
Prompt para ideias centrais: Este é meu prompt preferido para descobrir temas principais em um grande conjunto de dados. Ele prioriza o que é mencionado com mais frequência e ignora ruídos de baixo sinal:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + até 2 frases longas explicativas.
Requisitos de saída:
- Evitar detalhes desnecessários
- Especificar quantas pessoas mencionaram uma ideia central específica (use números, não palavras), as mais mencionadas 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
Dica: A IA se sai melhor se você der o máximo de contexto possível. Por exemplo, diga a ela o propósito da sua pesquisa e seu objetivo:
As seguintes respostas da pesquisa são de clientes de SaaS compartilhando suas experiências sobre quanto esforço foi necessário para resolver um problema. Nosso objetivo é entender os fatores que causam alto esforço e melhorar os processos de serviço. Identifique os pontos de dor principais.
Você também pode se aprofundar com perguntas de acompanhamento, como:
Diga-me mais sobre a resposta atrasada do suporte (ideia central)
Ou validar temas específicos:
Alguém falou sobre a configuração da conta ser confusa? Inclua citações.
Prompt para pontos de dor e desafios:
Analise as respostas da pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e observe quaisquer padrões ou frequência de ocorrência.
Prompt para personas:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gerenciamento de produto. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões observados nas conversas.
Prompt para motivações e impulsionadores:
A partir das conversas da pesquisa, extraia as motivações, desejos ou razões principais expressas pelos participantes para seus comportamentos ou escolhas. Agrupe motivações similares e forneça evidências de suporte dos dados.
Prompt para análise de sentimentos:
Avalie o sentimento geral expressado 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:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize-os por tema ou frequência e inclua citações diretas onde relevante.
Prompts qualitativos como estes desbloqueiam insights muito mais ricos e ajudam você a chegar ao "porquê" por trás dos seus números de CES. Para mais inspiração sobre design e análise de pesquisas, veja melhores perguntas para pesquisas de clientes SaaS sobre CES.
Como a Specific analisa dados de pesquisas qualitativas por tipo de pergunta
Nem toda pergunta de pesquisa é criada igual—cada tipo precisa de uma abordagem de análise ligeiramente diferente, especialmente para pesquisas de customer effort score (CES) onde detalhes de acompanhamento frequentemente revelam pontos críticos de atrito.
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): A Specific entrega automaticamente um resumo para todas as respostas, agrupadas com respostas de acompanhamento relacionadas. Se você perguntar "O que tornou esta experiência fácil ou difícil?", você recebe um resumo conciso que inclui tanto o feedback inicial quanto os detalhes sondados pela IA.
Escolhas com acompanhamentos: Para opções de seleção única ou múltipla seguidas por um "Por quê?", cada escolha recebe seu próprio resumo. Você pode facilmente comparar, por exemplo, o que tornou "faturamento" de alto esforço em comparação com "suporte técnico".
Perguntas ao estilo NPS: As respostas são agrupadas como detratores, passivos e promotores. Cada grupo de comentários relacionados é resumido separadamente, para que você possa ver o que está impulsionando experiências de esforço negativo, neutro ou positivo.
Se você estiver realizando análises no ChatGPT, precisará segmentar as respostas manualmente, copiar-colar dados filtrados e executar seus prompts para cada segmento—não é impossível, mas é muito mais trabalho. A Specific automatiza essas etapas, para que você possa se concentrar em agir sobre os insights em vez de manipular planilhas. Veja o recurso de análise de respostas de pesquisa da IA para mais detalhes.
Como lidar com desafios de limites de contexto com análise de pesquisa de IA
Trabalhar com IAs como GPT tem seu próprio desafio—limites de tamanho de contexto. Grandes pesquisas de CES de clientes de SaaS podem facilmente exceder a quantidade de texto que a IA pode processar de uma vez. Você precisa de uma estratégia, e a Specific resolve isso nativamente:
Filtragem: Envie apenas as conversas relevantes para o contexto da IA. Você pode filtrar por quem respondeu a perguntas específicas ou escolheu respostas específicas. Isso significa que a IA se concentra apenas em casos de alto esforço, por exemplo.
Recorte: Selecione apenas as perguntas que você se importa. Quer apenas respostas abertas e não demográficas? Recorte os dados antes de enviar para a IA para que o limite de contexto não seja desperdiçado com ruídos.
Se você está exportando e usando diretamente o GPT, tente agrupar dados em blocos relevantes ou use filtragem em planilhas antes de enviar para a IA para manter suas consultas gerenciáveis.
A capacidade de analisar rapidamente até mesmo feedbacks abertos e em larga escala é o motivo pelo qual as plataformas impulsionadas por IA estão transformando a análise de pesquisas para SaaS [5][4].
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisas de clientes SaaS
Já enfrentou uma situação em que vários membros da equipe querem analisar os resultados da pesquisa de CES, filtrar por diferentes critérios ou compartilhar descobertas, mas todos acabam com uma versão diferente da planilha? Recursos colaborativos são essenciais para simplificar insights entre as equipes de produto, suporte e experiência do cliente (CX).
Converse com a IA como uma equipe: Na Specific, qualquer pessoa da sua equipe pode analisar dados de pesquisa simplesmente conversando com a IA, diretamente no painel. Não há necessidade de esperar sua vez, sem dores de cabeça de exportação-importação.
Vários chats para múltiplos ângulos: Cada chat pode ter seus próprios filtros (como "mostrar apenas casos de alto esforço"), e exibe quem iniciou cada thread. É fácil para cada departamento—suporte, produto, executivos—ter suas próprias análises, todas lado a lado.
Veja quem disse o quê: Ao colaborar no AI Chat, você sempre sabe quem fez qual comentário ou consulta—a foto do remetente é visível, reduzindo a confusão e aumentando a responsabilidade.
Compartilhe, reveja, refine: Salve qualquer conversa, permita que colegas adicionem suas próprias perguntas de acompanhamento e revisite bate-papos anteriores conforme o contexto (ou objetivos) mudam. É colaboração de pesquisa tornada sem esforço.
A análise colaborativa de pesquisa assistida por IA significa que sua equipe SaaS pode agir rapidamente, alinhar prioridades e colocar o feedback em ação. Para mais sobre criação e colaboração em pesquisas, leia como criar uma pesquisa de clientes SaaS sobre esforço do cliente.
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