Este artigo irá fornecer dicas sobre como analisar respostas de uma pesquisa de usuários sobre a experiência de suporte utilizando métodos impulsionados por IA e melhores práticas para extrair insights significativos.
Escolhendo as ferramentas certas para analisar dados de pesquisas
Quando se trata de analisar pesquisas sobre a experiência de suporte ao usuário, a abordagem—e especialmente as ferramentas que você escolhe—dependem se seus dados são principalmente quantitativos ou qualitativos. Idealmente, você quer maximizar o valor de cada resposta.
Dados quantitativos: Números, classificações e respostas de seleção única (como “Qual é o seu nível de satisfação?”) são fáceis de contar e apresentar em gráficos. Para isso, o Excel ou o Google Sheets farão o trabalho—somas rápidas, médias e tabelas dinâmicas fornecem respostas instantâneas.
Dados qualitativos: Respostas abertas—“Descreva o que não funcionou,” histórias, sugestões detalhadas—são um tesouro de insights. Mas ler cada linha não é escalável. Nesse caso, é realmente desejável usar ferramentas impulsionadas por IA que destilem automaticamente todo esse rico input em temas principais. A revisão manual não é viável se você tiver muitos usuários.
Existem duas abordagens para ferramentas ao lidar com respostas de pesquisa qualitativas (abertas):
ChatGPT ou ferramenta similar de GPT para análise de IA
Início rápido, mas manual: Você pode copiar/exportar dados da pesquisa e colar no ChatGPT (ou outra ferramenta baseada em GPT) para conversar sobre suas respostas. É simples, mas não exatamente conveniente—lidar com arquivos de texto, dividir conjuntos grandes de respostas e fatiar dados manualmente para caber nos limites do chatbot pode retardar você rapidamente.
O contexto é limitado: Se você tem muitas respostas, o ChatGPT pode atingir o limite de contexto, e você precisará filtrar/cortar o input você mesmo. Fazer as perguntas certas também depende totalmente de você, sem nenhuma orientação embutida sobre as nuances da pesquisa.
Ferramenta tudo-em-um como Specific
Desenvolvido especificamente para análise de pesquisas: O Specific é projetado para todo esse fluxo de trabalho—você pode construir a pesquisa, coletar respostas (mesmo fazer perguntas de acompanhamento automaticamente, aumentando a qualidade), e depois analisá-las em um só lugar.
Sem exportação ou planilhas: Com o Specific, a IA resume o feedback sobre a experiência de suporte, encontra os temas mais fortes e fornece insights em segundos. Não é mais necessário copiar e colar entre ferramentas ou filtrar manualmente.
Análise orientada por chat: Assim como com o ChatGPT, você pode fazer perguntas de forma conversacional sobre seus dados (“O que os usuários dizem sobre tempos de resposta?”), mas agora você tem mais controle granular, filtros extras e visibilidade de como seus dados são alimentados à IA. O gerenciamento de contexto da IA é feito por você. [1]
Acompanhamentos automáticos: As pesquisas podem fazer perguntas esclarecedoras aos usuários durante a entrevista, o que aumenta a quantidade de detalhes acionáveis com os quais sua análise começa. Veja como a sondagem automática funciona na prática na nossa página de perguntas de acompanhamento da IA.
Prompts úteis que você pode usar para analisar respostas de pesquisas sobre experiência de suporte ao usuário
A IA fornece rapidamente respostas, mas ter os prompts certos para guiá-la é o que desbloqueia o ouro—especialmente com o feedback nuanceado sobre a experiência de suporte. Aqui estão alguns prompts testados e aprovados que recomendo (eles funcionam tanto se você usar o ChatGPT quanto ferramentas de pesquisa de IA como o Specific):
Prompt para ideias centrais - encontre os temas que mais importam: Este é perfeito para revelar os principais pontos de uma pilha de feedback qualitativo (é o prompt que o Specific usa nos bastidores):
Sua tarefa é extrair ideias principais em negrito (4-5 palavras por ideia principal) + até 2 frases explicativas.
Requisitos de saída:
- Evite detalhes desnecessários
- Especifique quantas pessoas mencionaram uma ideia principal específica (use números, não palavras), as mais mencionadas 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
A IA funciona muito melhor se você incluir contexto sobre sua pesquisa e metas. Por exemplo, adicione um prefácio como:
Estamos analisando respostas de uma pesquisa de usuários sobre nossa experiência de suporte em um produto SaaS. O objetivo é entender pontos de dor recorrentes, o que encanta ou frustra os usuários, e identificar oportunidades de melhoria.
Em seguida, faça perguntas de acompanhamento como:
Aprofundar em tópicos-chave: “Conte-me mais sobre [ideia principal].”
Identificar menções específicas: “Alguém falou sobre tempo de resposta?” (Adicione “Inclua citações” para obter respostas reais.)
Encontrar padrões - personas, pontos críticos e mais:
Prompt para personas: Útil se você quiser ver quem realmente são seus clientes com suas próprias palavras.
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 quaisquer citações ou padrões relevantes observados nas conversas.
Prompt para pontos de dor & 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 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 necessidades não atendidas e oportunidades:
Examine as respostas da pesquisa para descobrir quaisquer necessidades não atendidas, lacunas ou oportunidades de melhoria destacadas pelos respondentes.
Para mais exemplos de perguntas direcionadas e configuração de pesquisa para este público e tópico, confira como projetar sua pesquisa de experiência de suporte ao usuário e os melhores tipos de pergunta para pesquisa de experiência de suporte ao usuário recursos.
Como o Specific analisa dados qualitativos com base no tipo de pergunta
Specific traz estrutura para sua análise de experiência de suporte ao lidar com dados de maneira diferente, com base nos tipos de perguntas. Isso permite que você aprofunde sobre o que os usuários realmente dizem, em qualquer estilo de pergunta—ainda que de seguimentos complexos.
Perguntas abertas (com ou sem seguimentos): Você recebe resumos concisos de todas as respostas agrupadas por tópico ou tema principal, além de divisões do que os usuários disseram em conversas de acompanhamento.
Escolhas com seguimentos: Cada opção de resposta recebe seu próprio mini-relatório; por exemplo, se os usuários escolherem “Chat ao Vivo,” você verá o que todos os fãs do “Chat ao Vivo” gostaram ou não, conforme revelado por suas respostas de acompanhamento.
NPS (Net Promoter Score): O sistema fornece um resumo separado para detratores, neutros e promotores. Veja rapidamente, por exemplo, o que é frustrante para os detratores e o que os promotores adoram. Isso é um insight imediato e focado sobre os motores de advocacia e pontos de dor.
Você poderia fazer a mesma coisa com o ChatGPT segmentando e analisando suas exportações por grupo, mas isso é muito mais trabalhoso.
Trabalhando com os limites de contexto da IA: cortando e filtrando dados da pesquisa
A IA só pode processar uma quantidade limitada de texto por vez—o limite de tamanho de contexto é real, especialmente com centenas de respostas de pesquisa. Aqui está como manter a análise precisa e eficiente:
Filtragem: Analise apenas um subconjunto selecionado—como usuários que comentaram sobre “tempo de resposta” ou deram uma baixa pontuação de satisfação. Isso mantém a análise focada e dentro dos limites de contexto.
Cortar: Em vez de enviar transcrições inteiras, você pode enviar apenas os trechos que importam—como somente comentários abertos sobre “qualidade do suporte.” Essa abordagem também garante que você possa analisar mais conversas de uma vez sem atingir o limite.
Specific oferece ambos os métodos prontamente, para que você não precise pré-processar seus dados manualmente sempre.
Recursos colaborativos para a análise de respostas de pesquisa de usuários
Explorar a análise de pesquisas de experiência de suporte ao usuário raramente é um esporte solitário—você precisa compartilhar descobertas, debater com colegas e medir o impacto juntos.
Análise de IA baseada em chat: No Specific, você pode analisar dados simplesmente conversando com a IA. Não há mais necessidade de redigir relatórios isoladamente—basta compartilhar o chat.
Colaboração multipartidária: Você pode iniciar vários chats, cada um com seus próprios filtros (por exemplo, um chat analisando apenas promotores, outro focado em usuários que mencionam “tempos de resposta lentos”). Cada chat mostra claramente quem o iniciou, tornando o trabalho interequipes transparente e organizado.
Visibilidade da equipe: Enquanto colabora, você sempre vê quem disse o quê—cada mensagem no chat de IA é atribuída por avatar. Isso fornece trilhas de auditoria claras, evita confusões e transforma cada análise em um workshop em equipe.
Transforme insights em ação rapidamente: Esses recursos foram projetados para permitir que as equipes de produto, suporte e operações converjam nos próximos passos, em vez de exportações individuais fragmentadas.
Crie sua pesquisa de usuários sobre experiência de suporte agora
Avalie a opinião dos usuários sobre seu suporte construindo sua própria pesquisa e analisando instantaneamente os resultados com IA—desbloqueie insights mais profundos, identifique oportunidades de melhoria e capacite toda a sua equipe para agir sobre feedbacks reais, mais rapidamente.