Entrevistas com usuários em busca de suporte revelam lacunas cruciais em sua experiência de autoatendimento que as análises tradicionais não detectam.
Pesquisas conversacionais transformam essas entrevistas em conversas escaláveis, impulsionadas por IA, sobre a navegação na base de conhecimento.
Analisar feedback qualitativo torna-se fácil com ferramentas de IA que instantaneamente identificam padrões nas respostas dos usuários.
Por que métricas tradicionais de suporte não capturam a história completa
O volume de tickets ou os tempos de resolução podem mostrar o quão ocupada está sua equipe, mas nunca revelam por que os usuários não conseguiram resolver seus problemas sozinhos. Quando olho as análises da web, vejo onde as pessoas clicam e quanto tempo permanecem, mas não tenho ideia do que estavam realmente procurando ou do momento em que encontraram um obstáculo.
Métricas tradicionais | Percepções de entrevistas com usuários |
Volume de tickets | Por que os usuários não conseguiram encontrar respostas por conta própria |
Visualizações de artigos | Quais conteúdos da base de conhecimento não resolveram os problemas |
Caminhos de cliques | As perguntas reais que os usuários tinham em suas próprias palavras |
Frustrações ocultas: Todas as semanas, usuários silenciosamente desistem, abandonando o autoatendimento após buscas infrutíferas. A maioria nem se dá ao trabalho de entrar em contato com o suporte, o que significa que suas análises nunca registram essas decepções. De fato, estima-se que 40% dos clientes preferem tentar resolver seus próprios problemas do que falar diretamente com um representante da empresa[1], mas quase metade ainda luta para encontrar o que precisa.
Contexto ausente: A maioria das análises não diz nada sobre quais termos de pesquisa os usuários tentaram, o que os confundiu ou por que certos artigos não ajudaram. Essas nuances—como o motivo pelo qual “resetar senha” apresentou documentos de segurança de conta em vez de um fluxo simples de redefinição—são exatamente onde você tem mais a ganhar.
Se você não estiver realizando essas entrevistas focadas com pessoas que buscam suporte, estará perdendo a história completa por trás de por que os usuários abandonam o autoatendimento.
Como as pesquisas conversacionais transformam entrevistas com pessoas que buscam suporte
Vamos ser honestos: ninguém quer passar por um formulário chato. Pesquisas de IA parecem uma conversa real, como se um especialista estivesse gentilmente investigando, acompanhando ideias incompletas e obtendo o contexto completo. Ao contrário dos formulários estáticos, as pesquisas conversacionais funcionam 24 horas por dia e nunca precisam de convites de calendário ou facilitadores.
Com perguntas de acompanhamento automáticas de IA, essas pesquisas não apenas perguntam: “O que deu errado?” — eles vão mais fundo, esclarecendo automaticamente problemas de navegação da mesma forma que um entrevistador habilidoso faria.
Investigação em tempo real: A IA pode fazer perguntas de esclarecimento instantaneamente sobre seus termos de pesquisa específicos, quais artigos o confundiram e como você tentou contornar becos sem saída. Esse insight é impossível de ser obtido de uma pesquisa tradicional ou painel de análise.
Respostas em linguagem natural: As pessoas podem contar sua história em suas próprias palavras — sem caixas de seleção, sem classificações forçadas. Isso significa que você descobre verdadeiros pontos problemáticos e uma linguagem que ressoa com os usuários reais.
Com acompanhamentos transformando respostas em diálogos genuinamente úteis, cada pesquisa se torna uma conversa significativa, tornando-se uma pesquisa verdadeiramente conversacional.
Essas entrevistas impulsionadas por IA estão sempre ativas, de modo que você aprende com as pessoas que buscam suporte até mesmo quando está fora do expediente.
Perguntas essenciais para descobrir lacunas no autoatendimento
Para mim, as melhores pesquisas com buscadores de suporte sempre começam focando na jornada do usuário antes de desistirem e entrarem em contato com o suporte. Aqui está como estruturo as perguntas para descobrir as reais lacunas na navegação na base de conhecimento:
Início aberto: “O que você estava tentando realizar antes de entrar em contato com o suporte?”
Isso revela a intenção do usuário, ajudando a entender os objetivos na linguagem dos seus clientes.Comportamento de busca: “Quais termos você pesquisou em nosso centro de ajuda?”
Descubra como os usuários realmente descrevem seus problemas, expondo lacunas críticas de palavras-chave ou sinônimos.Fricção de navegação: “Quais artigos você leu e que não resolveram seu problema?”
Identifique locais específicos em sua base de conhecimento onde os usuários ficam presos ou são mal orientados.
Profundidade dos acompanhamentos: Quando um usuário diz: “foi confuso”, a IA pode perguntar: “Qual parte estava clara?” ou “Alguma coisa pareceu fora de lugar no artigo?” Essa capacidade de investigar além de declarações vagas é onde as pesquisas conversacionais brilham, revelando o que realmente fez alguém tropeçar.
Usando o construtor de pesquisas de IA da Specific ou nossos modelos de pesquisa pré-criados, você pode lançar entrevistas bonitas e contextuais que são perfeitas tanto para quem procura suporte quanto para os criadores. O resultado são feedbacks mais ricos e acionáveis todas as vezes.
Analisando o feedback de buscadores de suporte com IA
Receber dezenas ou centenas de transcrições pode parecer esmagador, até você ver o que a análise por IA pode fazer. Na Specific, uso a análise de respostas de pesquisas impulsionadas por IA para transformar conversas brutas em temas e insights acionáveis.
Aqui estão algumas maneiras de a IA ajudar a entender dados qualitativos:
Encontrando falhas comuns de busca:
“Mostre-me as pesquisas mais frequentes no centro de ajuda que não retornaram resultados úteis.”
Isso identifica lacunas de busca sistêmicas que prejudicam sua experiência de autoatendimento.
Identificando tópicos de documentação faltantes:
“Quais novos artigos de ajuda os usuários gostariam que existissem, com base em suas respostas?”
Isso desenha seu roteiro de conteúdo diretamente da dor do usuário.
Entendendo pontos de dor de navegação:
“Resuma onde os usuários ficaram perdidos ou confusos ao navegar na base de conhecimento.”
Instantaneamente identifica pontos de confusão e corrige as maiores barreiras para o autoatendimento.
Reconhecimento de padrão: A IA identifica as questões recorrentes e temas em todas as suas entrevistas com usuários — seja “os usuários não conseguem encontrar informações sobre envio”, “a renovação de certificados é confusa” ou “os links de redefinição de senha estão enterrados.”
Recomendações acionáveis: O verdadeiro valor vem quando a IA não só resume, mas sugere melhorias reais — como reescrever títulos ambíguos, reorganizar tópicos ou até adicionar totalmente novos guias que os usuários estão solicitando.
E a melhor parte: Você pode conversar diretamente com a IA sobre seus dados, assim como o ChatGPT, mas com cada conversa enraizada no contexto total das jornadas de seus usuários. É realmente uma mudança de jogo para quem temia o antigo método de planilha e marca-texto.
Transformando insights de entrevistas em melhores experiências de autoatendimento
O segredo não é apenas coletar mais feedbacks — é fechar o ciclo para promover melhorias mensuráveis. Veja como transformo insights de entrevistas com buscadores de suporte em conquistas reais de produto:
Priorize correções por frequência (muitos usuários) e impacto (pontos de dor críticos).
Estabeleça um fluxo de trabalho onde as equipes de suporte e conteúdo revisem regularmente insights das pesquisas juntos, transformando reclamações em melhorias e testando mudanças.
Aspecto | Antes dos insights das pesquisas | Após implementar mudanças |
Taxa de sucesso do autoatendimento | Baixa | Alta |
Satisfação do usuário | Baixa | Alta |
Volume de tickets de suporte | Alto | Baixo |
Vitórias rápidas: Às vezes, a solução é tão simples quanto adicionar sinônimos à barra de pesquisa ou reescrever um título de artigo confuso — correções rápidas que derrubam grandes barreiras rapidamente.
Melhorias estratégicas: A verdadeira transformação vem da reestruturação da navegação com base em como os usuários realmente pensam e perguntam sobre problemas, não apenas como você imagina que eles fazem. Isso significa repensar a taxonomia, destacando caminhos cruciais e projetando fluxos em torno de tarefas reais.
Cada pesquisa é uma chance de aprender e se adaptar, por isso é essencial manter sua abordagem ágil. Com ferramentas de edição de pesquisa impulsionadas por IA, posso ajustar fluxos de perguntas ou explorar novas questões assim que surgem — sem gargalos técnicos ou ciclos de desenvolvimento necessários.
Se você está pronto para descobrir o que seus buscadores de suporte realmente precisam, crie sua própria pesquisa e veja o quanto sua experiência de autoatendimento pode melhorar.
