Este artigo lhe dará dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa com inquilinos sobre a segurança do edifício. Quando se trata desse tipo de feedback, escolher as ferramentas e os prompts de IA certos é crucial se você deseja resultados acionáveis rapidamente. Vamos detalhar o processo do início ao fim.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar dados de pesquisa
A abordagem e as ferramentas que você usa para analisar as respostas da sua pesquisa dependem do tipo de dados que você possui. Quanto mais estruturados forem seus dados, mais fácil será analisá-los—enquanto comentários abertos o empurram para soluções de IA.
Dados quantitativos: Para números—como quantos inquilinos selecionaram uma determinada preocupação de segurança—ferramentas tradicionais como Google Sheets ou Excel funcionam perfeitamente. Estes são testados e comprovados para contar somas, calcular porcentagens ou criar gráficos simples.
Dados qualitativos: Se a sua pesquisa incluir respostas abertas ou perguntas de acompanhamento, ler as respostas uma por uma rapidamente se torna impossível. Quando o volume aumenta, você vai querer ferramentas alimentadas por IA para encontrar padrões, extrair temas e resumir as reais preocupações dos inquilinos. Isso é importante, especialmente quando questões de segurança afetam o bem-estar de tantas pessoas: a Pesquisa Nacional de Inquilinos do Governo do Reino Unido mostra que **13% dos inquilinos estão insatisfeitos com a segurança de suas casas**, citando atrasos em reparos (26%) e problemas de segurança no edifício (17%) como principais culpados. Tentar ler e agrupar manualmente todas essas preocupações? Esqueça. [1]
Existem duas abordagens para lidar com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta GPT semelhante para análise de IA
Esta é a rota do faça você mesmo. Você pode exportar os resultados da pesquisa de inquilinos como uma planilha ou arquivo de texto e, em seguida, copiar e colar lotes de respostas no ChatGPT (ou Claude, Gemini, etc.). A partir daí, você pode conversar sobre os resultados, pedir resumos ou fazer com que a IA identifique tendências ou principais pontos de dor.
Mas lidar com dados desta forma raramente é tranquilo. O tamanho limitado de entrada significa dividir as respostas. A formatação fica complicada. O contexto pode ser perdido entre lotes—quanto mais profundas forem suas pesquisas, mais trabalho manual é necessário. Para uma vez, é possível, mas para pesquisas recorrentes de segurança onde os insights realmente impulsionam melhorias, você vai querer algo feito sob medida.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Esta abordagem é feita para essa necessidade exata. Em vez de exportar entre ferramentas, o Specific cobre ambas as etapas: você coleta os dados usando uma pesquisa de segurança do prédio direcionada por IA para inquilinos e a análise acontece no mesmo espaço.
O Specific vai além ao fazer perguntas de acompanhamento automaticamente, garantindo que você capture respostas detalhadas e de alta qualidade diretamente dos inquilinos—mesmo sobre preocupações difíceis de segurança ou manutenção. Quando é hora de analisar, a sumarização por IA extrai instantaneamente os temas centrais, proporcionando insights claros e acionáveis sem necessidade de classificação manual.
Você pode conversar diretamente com a IA sobre seus resultados—assim como no ChatGPT—mas com o contexto da pesquisa embutido. Recursos como filtragem, segmentação de respostas e históricos de bate-papo tornam o trabalho em grupo e investigações profundas muito mais fáceis do que lidar com planilhas.
Se você quiser tentar criar uma configuração de pesquisa para este público e tópico, confira nosso gerador de pesquisa de segurança do edifício para inquilinos. Ou explore mais no guia para melhores perguntas para uma pesquisa de segurança do edifício para inquilinos.
Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas de segurança do edifício para inquilinos
A análise de respostas de pesquisa por IA funciona tão bem quanto os prompts que você utiliza. A pergunta certa permite que a IA revele a “história real” escondida no feedback dos inquilinos.
Prompt para ideias principais: Para obter os temas principais de listas longas de respostas abertas, este prompt de “ideias principais” é a base que uso ao analisar pesquisas de inquilinos. Cole um lote de respostas e use isso:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases de explicação.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram a ideia principal específica (use números, não palavras), a mais mencionada no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
2. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
3. **Texto da ideia principal:** texto de explicação
A IA sempre funciona melhor se você fornecer contexto sobre o público da pesquisa, objetivo ou antecedentes. Por exemplo, você poderia começar seu prompt com:
Este dado é de uma pesquisa com inquilinos sobre a segurança do edifício em complexos de apartamentos no Reino Unido. Nosso objetivo é identificar fraquezas de segurança e prioridades para melhoria, portanto, por favor, foque a análise em temas acionáveis que afetam o bem-estar dos inquilinos.
Prompt para explorar ideias mais a fundo: Quando você vê um tópico recorrente, pergunte à IA: "Diga-me mais sobre preocupações com segurança do prédio"—isso investigará todos os detalhes sobre esse tema, incluindo citações relacionadas.
Prompt para tópico específico: Se você quiser saber, “Alguém mencionou segurança contra incêndio?” pergunte diretamente à IA. Tente: "Alguém falou sobre segurança contra incêndio? Inclua citações." É uma maneira rápida de confirmar suspeitas com feedback real ou detectar sinais fracos urgentes antes que se tornem problemas maiores.
Prompt para personas: Para entender se você tem diferentes “tipos” de inquilinos (famílias vs estudantes, relatadores frequentes vs maiorias silenciosas), use isto:
"Com base nas respostas da pesquisa, identifique e descreva uma lista de personas distintas—semelhante a como ‘personas’ são usadas em gestão de produto. Para cada persona, resuma suas características principais, motivações, objetivos e quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas."
Prompt para pontos de dor e desafios: Para descobrir o que mais frustra os inquilinos:
"Analise estas respostas de pesquisa e liste os pontos de dor, frustrações ou desafios mais comuns mencionados. Resuma cada um e note quaisquer padrões ou frequência de ocorrência."
Prompt para análise de sentimento: Para avaliar o tom emocional geral (segurança, confiança, ansiedade):
"Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (e.g., positivo, negativo, neutro). Destaque frases-chave ou feedback que contribuam para cada categoria de sentimento."
Prompt para sugestões & ideias: Se você quer ideias de melhorias diretamente dos inquilinos:
"Identifique e liste todas as sugestões, ideias ou pedidos fornecidos pelos participantes da pesquisa. Organize por tópico ou frequência e inclua citações diretas onde relevante."
Como o Specific lida com análise qualitativa por tipo de pergunta
No Specific, a análise das respostas da pesquisa adapta-se automaticamente à forma como você estruturou sua pesquisa de segurança do edifício. Veja o que acontece para cada tipo de pergunta:
Perguntas abertas (com ou sem acompanhamento): A IA resume todas as respostas e agrupa ou destaca quaisquer trocas de acompanhamento para detalhes mais profundos. Isso ajuda a descobrir temas "ocultos"—mesmo quando inquilinos divagam ou mencionam múltiplos problemas de uma só vez.
Perguntas de escolha com acompanhamento: Para cada escolha (por exemplo, “Qual questão de segurança mais preocupa você?”), a IA agrupa todas as respostas de acompanhamento para essa categoria. Você recebe um resumo focado para cada, permitindo que compare preocupações sobre segurança contra incêndio, reparos ou segurança do vizinho lado a lado.
NPS (Net Promoter Score) com acompanhamento: A IA cria resumos separados para detratores, passivos e promotores—assim você vê instantaneamente o que frustra os menos satisfeitos, e o que seus inquilinos mais felizes mais amam. Isso se vincula diretamente às razões por trás das tendências do seu NPS.
Tecnicamente, você poderia fazer o mesmo com o ChatGPT, mas é mais lento e muito mais manual—especialmente à medida que sua pesquisa cresce.
Lidando com limites de contexto de IA para conjuntos de dados maiores
Quando você obtém centenas de respostas (ou mais), ferramentas de IA como o ChatGPT podem atingir um “limite de contexto”—a quantidade máxima que você pode analisar em uma única vez. O Specific resolve isso com dois recursos principais:
Filtragem: Restrinja sua análise apenas às conversas onde os inquilinos responderam a uma pergunta específica ou escolheram uma determinada opção. Isso garante que apenas as respostas mais relevantes sejam enviadas para a IA, evitando o desperdício de precioso contexto em respostas vazias ou fora do tópico.
Recorte: Envie apenas as perguntas selecionadas para a IA para análise. Por exemplo, você pode querer focar nas preocupações de manutenção em vez de feedback geral—o recorte torna isso rápido e mantém dentro dos limites de contexto da IA para que você possa analisar mais respostas de uma vez.
Tanto a filtragem quanto o recorte estão disponíveis no Specific, prontas para uso, para que você não tenha que fatiar e dividir dados manualmente.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisa de inquilinos
Ao analisar pesquisas de segurança do edifício, a colaboração é um verdadeiro desafio. É fácil atrapalhar trabalho um do outro quando os dados estão dispersos ou quando diferentes membros da equipe estão extraindo insights em suas próprias abas.
No Specific, você pode analisar o feedback dos inquilinos apenas conversando com a IA—e fazer isso em conjunto. Você obtém múltiplos chats independentes, cada um com seus próprios filtros (digamos, reparos vs. questões de segurança), e vê quem criou cada thread. Isso mantém os projetos organizados e garante que o progresso da equipe não se perca na confusão.
Os chats são “etiquetados com pessoa”, então você sabe quem disse o quê. Na análise em grupo, cada mensagem é rotulada com seu avatar, tornando instantaneamente claro quem está sugerindo qual pergunta de acompanhamento ou insight. Isso reduz a confusão e ajuda as equipes a resumirem descobertas muito mais rápido.
A discussão impulsionada por IA encoraja investigação mais profunda, não apenas processamento de dados. Ao pedir novas perguntas à IA ao vivo (“O que está impulsionando sentimentos negativos sobre reparos?”), todos podem perseguir palpites, compartilhar descobertas e iterar mais rápido—geralmente revelando novos insights que poderiam ter sido ignorados em planilhas estáticas.
Se você está curioso sobre como criar um processo verdadeiramente colaborativo para análise de respostas de pesquisa por IA, ou deseja dicas sobre como criar um fluxo de trabalho para esse público, há guias úteis como como criar uma pesquisa de inquilinos sobre segurança no edifício.
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