Este artigo oferece dicas sobre como analisar as respostas de uma pesquisa com inquilinos sobre a acessibilidade do aluguel usando abordagens otimizadas de IA e análise de pesquisas.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar respostas de pesquisa sobre acessibilidade do aluguel
A forma como você analisa os dados da pesquisa com inquilinos sobre acessibilidade do aluguel realmente depende do tipo e da estrutura das respostas que você coletou.
Dados quantitativos: Se você fez perguntas como “Qual porcentagem da sua renda vai para o aluguel?” ou ofereceu opções de escolha fixa, essas são fáceis de resumir. Você pode contar respostas e elaborar gráficos no Excel, Google Sheets ou ferramentas semelhantes.
Dados qualitativos: No entanto, se sua pesquisa incluir perguntas abertas ou acompanhamentos dinâmicos — como “Descreva seus maiores desafios para pagar o aluguel” — vasculhar as respostas manualmente simplesmente não é prático. Revisar centenas de histórias manualmente reduz a produtividade e introduz viés. É aqui que ferramentas de IA, como soluções baseadas em GPT, fazem toda a diferença, revelando padrões e temas nas respostas qualitativas com velocidade e profundidade difíceis de igualar manualmente.
Existem duas abordagens principais para ferramentas quando se lida com respostas qualitativas:
ChatGPT ou ferramenta semelhante de GPT para análise de IA
Você pode exportar seus dados qualitativos da pesquisa, depois copiá-los e colá-los no ChatGPT, Claude ou outro modelo de linguagem e começar uma conversa para buscar insights.
Desvantagens? Lidar com dados dessa forma não é muito conveniente para grandes amostras. Formatar dados para a IA, dividindo-os em pedaços gerenciáveis e acompanhando perguntas anteriores, pode rapidamente se tornar um problema se seu conjunto de dados for grande — ou se você quiser colaborar com outros.
Privacidade e conformidade frequentemente exigem cuidados extras ao usar uma IA pública de uso geral para lidar com dados de respondentes, especialmente se as respostas forem sensíveis ou identificáveis pessoalmente.
Ferramenta tudo-em-um como a Specific
Ferramentas de pesquisa com IA, construídas com propósito como Specific combinam coleta e análise alimentada por IA desde o início. Quando você coleta respostas, o sistema pode sondar mais profundamente fazendo perguntas de acompanhamento dinamicamente, o que quase sempre leva a dados mais ricos e acionáveis.Veja como perguntas de acompanhamento com IA funcionam em detalhes no contexto de pesquisas de aluguel.
Durante a análise, a Specific resume respostas abertas, destaca temas recorrentes principais e permite que você converse com os dados da pesquisa usando linguagem natural. Sem manuseio de planilhas, sem codificação manual e sem necessidade de exportar dados. Você pode até definir o contexto usado pela IA — dando a você mais controle e melhores resultados.
Se você estiver interessado em ver como essa abordagem pode funcionar para sua pesquisa de acessibilidade de aluguel, você pode conferir análise de pesquisa alimentada por IA para pesquisas de inquilinos e compará-la com um fluxo de trabalho mais genérico. A velocidade de feedback bruto a insight estratégico muda o jogo, especialmente quando os riscos são altos: por exemplo, os inquilinos na Inglaterra agora gastam, em média, 36,3% de sua renda bruta em aluguel (bem acima do limite de acessibilidade de 30%) e todos os sinais apontam para a continuação dessa tendência[1].
Prompts úteis que você pode usar para analisar pesquisas de acessibilidade de aluguel para inquilinos
Seja usando o ChatGPT, a Specific ou qualquer outra ferramenta de IA, você pode maximizar sua análise de pesquisa com inquilinos usando os prompts corretos. Aqui estão alguns comprovados para pesquisas de acessibilidade do aluguel:
Prompt para ideias principais: Se você quiser os tópicos recorrentes principais de todas as suas respostas, use este. É o padrão para a Specific e é robusto para grandes conjuntos de dados qualitativos:
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + explanação de até 2 frases.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), mais mencionados no topo
- sem sugestões
- sem indicações
Exemplo de saída:
1. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
2. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
3. **Texto da ideia principal:** texto explicativo
Dê mais contexto à IA: Sempre diga à IA sobre o que é a pesquisa, seus objetivos ou qualquer contexto importante. Isso resulta em melhores resultados dramaticamente. Veja como você pode fazer isso:
Esta é uma pesquisa de inquilinos do Reino Unido sobre acessibilidade do aluguel. Nosso objetivo é entender por que tantos têm dificuldade em pagar o aluguel, que sacrifícios fazem e o que acham que os proprietários ou legisladores devem saber. Extraia as ideias principais conforme acima.
Peça detalhes sobre um tópico: Depois que você tiver sua lista inicial de ideias/tópicos principais, aprofunde-se pedindo coisas como:
Conte-me mais sobre “dificuldade de economizar para um depósito”
Prompt para tópico específico: Teste rapidamente se algo importante foi mencionado em suas respostas:
Alguém falou sobre o benefício de habitação? Inclua citações.
Prompt para personas: Se você quiser entender segmentos dentro de sua amostra:
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 principais características, motivações, objetivos e qualquer citação ou padrão relevante observado nas conversas.
Prompt para pontos de dor e desafios: Para destacar as frustrações e dificuldades mais urgentes:
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 Motivações & Dirigentes: Útil para entender “o porquê” por trás das respostas:
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: Entenda se o humor geral é esperançoso, temeroso, zangado ou algo mais:
Avalie o sentimento geral expresso nas respostas da pesquisa (por exemplo, positivo, negativo, neutro). Destaque frases ou feedbacks-chave que contribuem para cada categoria de sentimento.
Para mais inspiração — especialmente na fase de criação da pesquisa — confira nosso mergulho profundo sobre as melhores perguntas para fazer aos inquilinos sobre acessibilidade do aluguel.
Como a Specific resume e analisa dados qualitativos de pesquisas
Perguntas abertas com (ou sem) acompanhamentos: Specific gera imediatamente um resumo claro para cada pergunta aberta, além de um resumo separado para quaisquer respostas de acompanhamento ramificadas daquela mesma pergunta.
Escolhas com acompanhamentos: Quando os inquilinos selecionam uma escolha e disparam uma pergunta de acompanhamento (como “Por que você disse isso?”), você verá uma divisão por escolha, com um resumo de todas as respostas de acompanhamento relevantes para cada opção. Isso torna a comparação de grupos (por exemplo, pessoas gastando menos de 30% de sua renda em aluguel vs. mais de 50%) direta e acionável.
Perguntas NPS: Se você incluir uma pergunta de Net Promoter Score (por exemplo, “Quão provável você é de recomendar alugar em sua cidade?”), a Specific cria uma coleção de todos os acompanhamentos para críticos, passivos e promotores, para que você sempre veja pontos problemáticos e pontos positivos segmentados por grupo.
Você pode absolutamente fazer o mesmo no ChatGPT, mas manter tudo organizado em múltiplos tipos de perguntas é mais lento e envolve mais cópia manual, filtragem e prompts conversacionais. Se criar pesquisas personalizadas para inquilinos sobre acessibilidade for novo para você, o guia passo a passo para construir uma pesquisa de acessibilidade do aluguel para inquilinos ajudará você a começar rapidamente.
Trabalhando com os limites de tamanho de contexto de IA nos dados da pesquisa com inquilinos
Um dos principais desafios técnicos com a análise de pesquisa movida a IA é o tamanho do contexto: modelos GPT conseguem “ver” apenas uma quantidade limitada de dados de uma vez. Se você coletou centenas (ou milhares) de respostas de pesquisa de inquilinos, nem tudo caberá em um único chat ou chamada de API.
Filtragem: Você pode concentrar sua análise em um subconjunto dos seus dados. Talvez você só queira pesquisas de pais solteiros em Londres ou inquilinos alocando mais de 50% de sua renda para habitação (como quase um terço dos inquilinos na Baía de Tampa[5]). No Specific, você escolhe apenas essas conversas antes de enviá-las para a IA para manter dentro dos limites de contexto.
Retrocedendo: Em vez de analisar todas as perguntas, envie apenas suas perguntas de alta prioridade (por exemplo, abertas ou acompanhamentos de NPS) para a IA para resumo. Isso aumenta o número de pesquisas que você pode analisar e garante que você está destilando insights das partes que mais importam.
Tanto a filtragem quanto a retrocedência são partes padrões do fluxo de trabalho de análise de resposta de IA da Specific, para que você enfrente o problema de tamanho do contexto diretamente. Para um exemplo de filtragem e retrocedência em ação, confira o guia de análise de resposta de pesquisa com IA.
Recursos colaborativos para analisar respostas de pesquisa com inquilinos
Analisar respostas de pesquisa de acessibilidade de aluguel em uma equipe é difícil — comentários se perdem em planilhas gigantes e é difícil acompanhar quem está perguntando o quê (e por quê). É por isso que recursos colaborativos realmente mudam como você trabalha com dados de pesquisa, especialmente com tópicos sensíveis ou complexos como acessibilidade de aluguel para inquilinos.
Chat movido a IA que se adapta a trabalho em equipe: No Specific, você pode conversar com a IA sobre as respostas dos inquilinos — assim como faria no ChatGPT. Mas você pode executar múltiplas conversas, cada uma com seus próprios filtros e foco (como “respostas de inquilinos de Londres” ou “pontos problemáticos para inquilinos acima de 50 anos”). Cada conversa mostra claramente quem a iniciou, o que ajuda as equipes a dividirem a análise e ver qual colega encontrou o quê.
Histórico de mensagens que é realmente colaborativo: À medida que você e seus colegas comentam ou exploram conversas, avatares mostram quem disse o quê, criando responsabilidade visível e permitindo que você retome a conversa onde alguém parou.
Filtros que permitem que as equipes revisem seu segmento: Se uma pessoa quer olhar para mães solteiras sob pressão de habitação e outra pessoa quer estudar jovens profissionais em surtos de preços, cada um pode criar uma conversa de análise dedicada. Os filtros são salvos automaticamente, para que os insights baseados em segmentos sejam visíveis e reproduzíveis para a equipe.
A colaboração parece natural (não uma batalha com planilhas ou documentos), para que você possa focar mais em apoiar seus inquilinos e menos em mecânica ou gestão de projetos. Se você está procurando construir ou analisar uma pesquisa personalizada para inquilinos, o gerador de pesquisas de IA para acessibilidade do aluguel pode acelerar seu fluxo de trabalho.
Crie sua pesquisa de inquilinos sobre acessibilidade do aluguel agora
Faça com que as vozes dos seus inquilinos sejam ouvidas e transforme cada resposta da pesquisa em insight acionável — comece rapidamente, beneficie-se de perguntas de acompanhamento dinâmicas e analise cada história com facilidade usando IA.