Este artigo fornecerá dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de satisfação de clientes SaaS sobre net promoter score (NPS) usando técnicas de análise de surveys baseadas em IA.
Escolhendo as ferramentas certas para a análise de respostas de pesquisas
Escolher a abordagem e as ferramentas certas realmente depende do tipo de dados que você coletou de seus clientes SaaS.
Dados quantitativos são sobre números—como escores NPS ou quantas pessoas escolheram uma certa resposta. Para este tipo de informação, é realmente simples usar Excel ou Google Sheets. Você pode calcular médias, acompanhar mudanças ao longo do tempo e visualizar a distribuição de promotores, neutros e detratores.
Dados qualitativos vêm de perguntas abertas ou de seguimentos. Essas respostas são ricas em detalhes, mas há muita informação para ler manualmente. Analisar isso em larga escala significa que você precisa de ferramentas de IA poderosas; caso contrário, você perderá temas ocultos ou passará dias buscando por insights.
Existem duas abordagens para ferramentas quando se lida com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT similar para análise de IA
Você pode colar dados de pesquisa exportados no ChatGPT e começar a conversar com a IA para analisar respostas. Isto funciona melhor se o seu conjunto de dados for relativamente pequeno, já que conversas longas ou planilhas com milhares de linhas rapidamente atingirão os limites de entrada da IA.
Não é super conveniente ou escalável. O fluxo de trabalho significa preparar manualmente seus dados (exportação CSV/Excel), dividir o texto para ficar abaixo dos limites de contexto, e esperar que a IA “entenda” a estrutura do seu conjunto de dados. Você está trabalhando sem garantias que assegurem que seus resultados sejam representativos, e é fácil perder de vista quais respostas se relacionam a quais perguntas.
Ferramenta tudo-em-um como o Specific
Uma ferramenta de IA projetada para análise de respostas de pesquisa (como o Specific) simplifica o processo inteiro.
O Specific coleta dados de pesquisa NPS de clientes SaaS como uma conversa natural semelhante a chat e automaticamente faz perguntas de seguimento alimentadas por IA nos momentos certos. Este detalhe potencializa a qualidade e completude dos dados—ou seja, você não está apenas ouvindo “8/10, está bom”, mas descobrindo as verdadeiras razões por trás do escore. (Veja mais sobre como funcionam os seguimentos automáticos.)
A análise poderosa de IA resume instantaneamente as respostas, destila os principais tópicos e entrega insights acionáveis. Não há bagunça com planilhas ou cópia e colagem manual: você simplesmente conversa com os resultados, como faria no ChatGPT—exceto que cada pedaço de contexto permanece ligado à sua pergunta, usuário ou tema relevante.
Com o Specific, você pode:
Conversar interativamente sobre dados de respostas para descobrir padrões-chave
Filtrar ou segmentar rapidamente por escores NPS (promotores, neutros, detratores)
Ajustar as instruções para resultados ainda melhores—veja dicas na próxima seção!
Confira esta análise aprofundada: Análise de respostas a surveys por IA com o Specific.
Quando estiver comparando seu NPS SaaS, lembre-se: de acordo com o relatório 2023 da CustomerGauge, o NPS médio para SaaS é +36, com as melhores empresas B2B alcançando 65 ou mais [1]. Saber onde você está ajuda a contextualizar sua própria análise e encontrar áreas de foco para o crescimento do produto.
Instruções úteis que você pode usar para a análise de pesquisa NPS de clientes SaaS
Para aproveitar ao máximo a análise de survey por IA, você precisa usar as instruções certas—especialmente ao trabalhar com pesquisas NPS SaaS. Aqui estão meus padrões de instruções favoritos:
Instrução para ideias principais: Use isto para extrair os principais tópicos que as pessoas mencionam em suas respostas abertas. É ótimo em trazer à tona os temas reais (não apenas nuvens de palavras) e é usado pela própria plataforma Specific. Cole seus dados de pesquisa e tente isto:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (de 4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram cada ideia principal (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Saída de exemplo:
1. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
Instrução para clareza contextual: A IA responde de maneira mais inteligente se você fornecer contexto—descreva o público-alvo de sua pesquisa NPS, o objetivo e por que você se importa com certas perguntas. Por exemplo:
Este conjunto de dados é de uma pesquisa de clientes SaaS focada no Net Promoter Score (NPS). Nosso objetivo é entender o que impulsiona escores altos de promotores e identificar pontos de dor para detratores. Por favor, extraia tópicos comuns e note quais segmentos (promotores, neutros, detratores) os mencionam mais.
Às vezes, você verá uma ideia principal e quere desdobrá-la. Use:
Instrução para mergulho mais profundo: Pergunte: “Diga-me mais sobre XYZ (ideia principal).” A IA pode expandir sobre como os usuários discutem um tópico específico—por exemplo, “velocidade de onboarding”—e fornecer exemplos concretos ou citações de apoio.
Instrução para tópico específico: “Alguém falou sobre XYZ?” é uma ótima maneira de verificar se os clientes discutiram um recurso ou concorrente. Adicione “Incluir citações” para obter evidências diretas.
Instrução 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.
Instrução para motivações e impulsionadores:
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 dos dados.
Instrução para análise de sentimento:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedbacks que contribuam para cada categoria de sentimento.
Instrução para sugestões e ideias:
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 relevante.
Quer uma análise aprofundada sobre como formular perguntas inteligentes para pesquisas NPS SaaS? Confira melhores práticas para perguntas de pesquisa NPS de clientes SaaS.
Como o Specific analisa dados qualitativos com base em tipos de pergunta
A maneira como o Specific lida com dados de pesquisa é ajustada para clareza e profundidade, especialmente quando você está classificando por centenas ou milhares de respostas. Veja como ele divide as coisas por tipo de pergunta:
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): Todas as respostas, e suas respostas de seguimento associadas, são agrupadas sob aquela pergunta para um resumo holístico. Você vê tanto o panorama geral quanto as histórias únicas que impulsionam os escores NPS.
Escolha múltipla com seguimentos: Para cada opção (por exemplo, “Fácil integração” ou “Suporte ao cliente”), o Specific dá um resumo separado das respostas para as perguntas de seguimento daquela escolha. Você vê instantaneamente o que as pessoas realmente querem dizer ao selecionar cada opção, não apenas o clique inicial.
Perguntas NPS: As respostas são automaticamente categorizadas em promotores, neutros e detratores—com resumos detalhados separados para os seguimentos de cada grupo. Isso permite uma análise extremamente precisa, ajudando você a identificar o que impulsiona a lealdade ou a rotatividade dentro de cada segmento.
Você pode replicar isso com o ChatGPT (usando filtros e engenharia de instruções cuidadosa), mas é muito mais manual e sujeito a erros.
Se você quiser tentar construir e analisar esse tipo de pesquisa do zero, confira o gerador de surveys por IA, ou use o predefinido para pesquisas NPS de clientes SaaS.
Como enfrentar os desafios com limites de tamanho de contexto de IA
Todo IA, incluindo o ChatGPT e o Specific, tem um “tamanho de contexto” máximo—o total de dados que ele pode considerar de uma só vez. Se sua pesquisa NPS SaaS obtiver centenas de respostas, você ultrapassará esses limites rapidamente. Veja como você pode contornar isso:
Filtragem: Analise um subconjunto de conversas filtrando para usuários que responderam a perguntas selecionadas ou escolheram escores NPS específicos. Desta forma, a IA foca no que importa mais, e você obtém resultados direcionados sem estourar o limite.
Corte: Às vezes você só se importa com uma certa pergunta (“Qual é uma coisa que poderíamos melhorar?”). Ao cortar todo o resto, você mantém sua análise focada e dentro do máximo de contexto da IA. Tanto filtragem quanto corte vêm pronto no Specific, mas você também pode fazer isso manualmente se estiver preparando dados para o ChatGPT.
Essa abordagem ajuda a manter a qualidade dos insights—especialmente crítico ao comparar seu NPS SaaS com os de alto desempenho em seu setor. Lembre-se: empresas de ponta como Nutanix, NetMotion e Cohesity estão pontuando 90+ [1], então você precisa de insights qualitativos consistentes e profundos para se aproximar da lealdade de classe mundial.
Recursos colaborativos para a análise de respostas a pesquisas de clientes SaaS
Análise colaborativa é um ponto de dor para toda equipe SaaS que trabalha com pesquisas NPS. Fluxos de trabalho tradicionais significam que todos estão passando planilhas para trás e para frente, ou copiando e colando instruções no ChatGPT. É fácil perder de vista quem encontrou o quê, ou a qual segmento um comentário se refere.
Com o Specific, as equipes colaboram diretamente conversando com a IA. Cada membro da equipe pode abrir vários chats, cada um com seus próprios filtros, instruções e foco—digamos, um chat para promotores, e outros para detratores. Desta forma, equipes diferentes (crescimento, produto, suporte) podem se aprofundar em sua área sem sobrescrever o trabalho umas das outras.
A autoria individual aumenta a clareza. Cada chat de IA mostra quem o criou, e as mensagens são marcadas com o avatar de cada remetente. Você sempre saberá a origem de um insight, tornando a análise transdepartamental sem atritos.
Todo o contexto das conversas permanece organizado e pronto para compartilhar. Quando você encontrar a tendência (ou ponto de dor) que merece uma atualização de recurso, pode facilmente resumir e encaminhar a conversa—sem necessidade de copiar e colar. Para mais dicas sobre como definir uma boa lógica de pesquisa, leia este guia de edição de surveys com IA.
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