Este artigo dará dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de satisfação de suporte ao cliente SaaS usando análise de pesquisas por IA e ferramentas de pesquisa conversacional.
Escolhendo as ferramentas certas para análise
Para extrair o máximo valor da sua análise de pesquisa, é preciso começar com o ferramental certo, o que realmente depende do tipo e estrutura dos seus dados.
Dados quantitativos: Se você está analisando números—como quantas pessoas avaliaram seu suporte como “excelente” ou escolheram uma opção específica—fique com o Excel ou o Google Sheets. Essas ferramentas tornam rápida e intuitiva a contagem e visualização de respostas quantitativas.
Dados qualitativos: Respostas abertas e acompanhamentos ricos podem parecer reveladores, mas quando você tem centenas ou milhares delas, lê-las todas é impossível. Análise manual não é escalonável, e temas principais facilmente se perdem. É aqui que as ferramentas impulsionadas por IA brilham—elas podem processar e resumir grandes volumes de feedback qualitativo, revelando o que realmente importa.
Existem duas abordagens para o ferramental ao lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante de GPT para análise por IA
Abordagem Copiar & Conversar: Exporte suas respostas em texto livre, cole-as no ChatGPT (ou em qualquer serviço LLM similar), e converse sobre tendências, padrões ou temas particulares.
Mas fica bagunçado rapidamente. Não é conveniente—gerenciar todas essas respostas em uma janela de chat, dividir grandes conjuntos de dados e lidar com limites de contexto pode ser complicado. Se o seu conjunto de dados for mesmo moderadamente grande, é fácil perder o controle e difícil ampliar insights anteriores.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Desenvolvida especialmente para análise de pesquisas: Specific é uma plataforma projetada tanto para conduzir pesquisas conversacionais quanto para extrair insights acionáveis com IA. Você pode conversar diretamente com a IA sobre seus resultados, de forma semelhante ao ChatGPT, mas com mais estrutura e contexto de pesquisa preservados.
Insights mais ricos durante a coleta de pesquisa: Ao contrário de ferramentas padrão de formulários, pesquisas do Specific fazem perguntas de acompanhamento impulsionadas por IA e cientes do contexto. Isso significa que você coleta dados mais sofisticados e profundos de cada cliente SaaS—crucial para realmente entender a satisfação com o suporte ao cliente. Perguntas de acompanhamento automático tornam cada resposta mais inteligente e valiosa.
Resumos instantâneos e acionáveis: Após a coleta, os recursos de análise do Specific resumem respostas, destacam as principais tendências e organizam insights por tema—sem planilhas ou marcação manual tediosa. Este fluxo de trabalho potenciado por IA ajuda você a passar de dados para decisões em menos tempo e com muito menos frustração. Para criadores de pesquisa que se preocupam com o controle, ferramentas de edição potenciada por IA tornam o ajuste ou aprimoramento da sua pesquisa direto apenas conversando com o editor.
Análise de IA flexível e segura: Você controla quais dados vão para a IA, gerencia o contexto da análise e colabora com sua equipe na plataforma—especialmente útil se múltiplos stakeholders estiverem envolvidos.
Para um olhar mais aprofundado de como isso funciona, confira análise de respostas de pesquisa por IA com Specific.
Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisa de clientes SaaS sobre satisfação com suporte ao cliente
Depois de obter suas respostas, o poder da IA reside na qualidade dos prompts que você usa para análise. Aqui está um conjunto de prompts comprovados que você pode usar tanto no Specific quanto no ChatGPT para entender o feedback dos seus clientes SaaS.
Prompt para ideias centrais: Precisa de um resumo geral dos principais tópicos? Aqui está um prompt sempre útil para extrair temas e suas explicações:
Sua tarefa é extrair ideias centrais em negrito (4-5 palavras por ideia central) + um explicador de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a ideia central específica (use números, não palavras), mais mencionado 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
Melhor contexto = melhores respostas: A IA sempre funciona melhor se você fornecer um pouco de contexto sobre a sua pesquisa, seus usuários e seus objetivos de análise. Por exemplo:
Analise as respostas da pesquisa de clientes SaaS sobre satisfação com suporte ao cliente para identificar pontos problemáticos principais e áreas de melhoria. Esta pesquisa se concentra tanto na velocidade de resolução de suporte quanto no toque pessoal nas interações com o cliente.
Prompt para mais detalhes sobre uma ideia central específica:
Conte-me mais sobre [ideia central]
Prompt para tópico específico: Quer verificar se alguém mencionou algo específico? Basta perguntar:
Alguém falou sobre [tempo de resposta no chat ao vivo]? Inclua citações.
Prompt para personas: Para ter uma noção dos arquétipos dos seus clientes SaaS:
Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como "personas" são usadas em gestão 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: Desvende diretamente questões recorrentes:
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.
Prompt para motivações & fatores de incentivo: Por que os clientes valorizam seu 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 apoio a partir dos dados.
Prompt para análise de sentimento:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks principais que contribuam para cada categoria de sentimento.
Prompt para sugestões & ideias:
Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou solicitações fornecidas pelos participantes da pesquisa. Organize-as por tópico ou frequência, e inclua citações diretas onde relevante.
Prompt para necessidades não atendidas & oportunidades:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Quer melhorar seu design de pesquisa antes da análise? Confira as melhores perguntas para pesquisas de satisfação com suporte ao cliente SaaS para mais ideias.
Como o Specific analisa dados qualitativos com base no tipo de pergunta
O Specific é projetado para tornar a análise de respostas qualitativas indolor e eficiente em termos de tempo, independente da estrutura da pergunta.
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamentos): Specific agrega todas as respostas principais e qualquer contexto adicional de perguntas de acompanhamento, resumindo temas comuns e fornecendo explicações concretas. Cada resumo destaca o que os clientes SaaS realmente disseram sobre o seu suporte ao cliente.
Escolha múltipla com acompanhamentos: Cada escolha recebe seu próprio resumo dedicado, agrupando somente respostas e dados de acompanhamento associados àquela resposta específica. Você obtém insights segmentados para cada ponto de contato da jornada do cliente.
Perguntas NPS: Para promotores, passivos e detratores, o Specific cria um resumo separado com base em seus feedbacks de acompanhamento para que você possa ver o que realmente diferencia esses grupos. Quer construir sua própria pesquisa NPS? Experimente este construtor de pesquisas NPS para clientes SaaS.
Você pode fazer tudo sozinho e usar o ChatGPT, mas você gastará mais tempo preparando arquivos, organizando blocos de contexto e acompanhando quais acompanhamentos se relacionam com qual pergunta ou resposta. O Specific automatiza tudo isso.
Se você quiser aprender como configurar sua pesquisa para os melhores resultados, mergulhe em nosso guia sobre criação de pesquisas de satisfação com suporte ao cliente SaaS.
Como enfrentar desafios com limites de contexto de IA
Um dos maiores desafios técnicos com LLMs como o GPT é o limite de tamanho de contexto: quando você tem muitas respostas, pode atingir um limite superior de quanto dado pode ser processado em uma única execução.
O Specific resolve isso suportando duas abordagens (ambas prontas para uso):
Filtragem: Limite os dados enviados para a IA aplicando filtros—como analisar apenas respostas onde os usuários comentaram sobre um tópico particular ou responderam a certas perguntas. Isso garante que você apenas traga à tona conversas relevantes para análise, para que a IA possa se concentrar no que importa.
Corte: Escolha analisar apenas perguntas selecionadas. Cortando o ruído, você extrai o máximo de insights valiosos de uma pesquisa muito mais ampla, enquanto permanece dentro dos limites de contexto da IA.
Isso torna possível lidar com pesquisas de feedback de clientes em grande volume sem perder detalhes ou deixar de notar tendências. Se você está curioso sobre os detalhes técnicos, visite nossa exposição sobre gerenciamento de contexto em análise de IA.
Recursos colaborativos para análise de respostas de pesquisa de clientes SaaS
Colaborar na análise de pesquisa pode ser um verdadeiro desafio—especialmente quando várias equipes querem explorar dados de suporte ao cliente SaaS de diferentes ângulos.
Analisar juntos, com o contexto preservado: No Specific, você e sua equipe podem analisar dados de pesquisa simplesmente conversando com o analista de IA—cada pessoa pode iniciar seu próprio chat para uma perspectiva diferente ou aplicar filtros personalizados por chat (por exemplo: analisar apenas o feedback de detratores).
Veja quem está trabalhando em quê: Cada chat mostra o criador, portanto, não há confusão sobre quem contribuiu com cada insight. Quando colegas oferecem seus próprios insights, você verá o avatar deles no chat, mantendo a colaboração transparente e reduzindo a sobreposição.
Contexto em camadas para uma análise robusta: Como cada discussão é contextual, perguntas de acompanhamento e mergulhos profundos são rastreados por tópico, segmento de pesquisa ou função da equipe—tornando fácil organizar, comparar e compartilhar descobertas. Sua análise qualitativa se torna um processo dinâmico e orientado por equipe em vez de um sepulcro de planilhas.
Pronto para criar seu próprio fluxo de trabalho de análise? Explore nosso gerador de pesquisa de IA pré-configurado para satisfação de suporte ao cliente SaaS para iniciar seu próximo projeto.
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Comece a obter insights acionáveis sobre o suporte ao cliente SaaS hoje—pesquisas e análises impulsionadas por IA transformam feedback em valor, sem o trabalho manual. Desenhe, colete, analise e colabore, tudo em um só lugar.