Modelo de pesquisa: Pesquisa de satisfação dos funcionários sobre benefícios
Crie um modelo de pesquisa personalizado conversando com a IA.
Encontrar maneiras confiáveis de medir a satisfação com os benefícios dos funcionários é crucial, mas pesquisas tradicionais e complicadas geralmente causam mais frustração do que insights. É por isso que criamos este modelo de pesquisa com IA para você—para que você finalmente possa obter as respostas que importam, sem esforço. Na Specific, tornamos a coleta de feedback honesto e acionável uma experiência simples para todos os envolvidos. Use e experimente este modelo para sua próxima pesquisa de satisfação de benefícios dos funcionários.
O que é uma pesquisa conversacional e por que a IA a torna melhor para os funcionários
Vamos encarar a realidade—a maioria das pesquisas de satisfação de benefícios dos funcionários não agrada. Elas são frequentemente muito rígidas, demoram muito para serem concluídas e raramente exploram o que realmente importa para sua equipe. Você acaba com formulários pela metade, respostas genéricas ou, pior, sem respostas. Esse é o problema que nosso modelo de pesquisa com IA resolve imediatamente.
Diferentemente dos formulários tradicionais, uma pesquisa conversacional gerada por IA parece um bate-papo natural. A pesquisa se adapta inteligentemente a cada respondente, fazendo perguntas que fazem sentido no momento. Não há mais adivinhação sobre quais perguntas são relevantes—a IA cuida disso. De fato, estudos mostram que pesquisas impulsionadas por IA têm taxas de conclusão de até 90%, em comparação com apenas 30% para pesquisas tradicionais.[1] Essa é uma diferença enorme quando você está tentando captar vozes diversificadas dos funcionários.
Veja como a criação manual de pesquisas se compara a uma abordagem prioritária de IA:
Recurso | Pesquisa manual | Pesquisa conversacional gerada por IA |
---|---|---|
Tempo de configuração | Horas de criação de formulários | Minutos com IA impulsionada por bate-papo |
Relevância das perguntas | Estática para todos | Personalizada por resposta |
Taxa de conclusão | 10-30% | 70-90% |
Profundidade do acompanhamento | Nenhum ou manual | Investigação dinâmica em tempo real |
Insights acionáveis | Frequentemente limitados | Abrangentes, ricos em contexto |
Por que usar IA em pesquisas com funcionários?
A IA adapta cada pergunta, mantendo os funcionários engajados
Ela pula seções irrelevantes, para que ninguém perca tempo respondendo a coisas que não importam para eles
As pesquisas conversacionais da Specific levam a taxas de conclusão mais altas e taxas de abandono mais baixas—apenas 15-25% de abandono contra até 55% em formulários legados[2]
Acreditamos em tornar o feedback tão fácil quanto um bate-papo. As ferramentas da Specific são criadas para oferecer experiências de primeira classe, comprovadas para engajar tanto criadores de pesquisas quanto funcionários. Se você estiver curioso sobre como criar perguntas ainda mais personalizadas, consulte nosso guia sobre as melhores perguntas para pesquisas de satisfação de benefícios dos funcionários, ou crie sua própria pesquisa personalizada com IA do zero.
Perguntas automáticas de acompanhamento com base na resposta anterior
Onde esta pesquisa de satisfação de benefícios dos funcionários realmente se destaca é com perguntas automáticas de acompanhamento impulsionadas por IA. Em vez de esperar por respostas detalhadas ou perseguir pessoas por e-mail, a IA da Specific responde em tempo real—aprofundando-se quando sente que algo não está claro, como um entrevistador habilidoso faria.
Veja o que acontece quando você pula os acompanhamentos automatizados:
Funcionário: “Os benefícios de saúde estão ok.” (Vago—o que significa
Recursos relacionados
Fontes
SuperAGI. IA vs. Pesquisas Tradicionais: Uma Análise Comparativa de Automação, Precisão e Engajamento do Usuário em 2025
TheySaid.io. IA vs Pesquisas Tradicionais: Por que a Automação de Pesquisas Vence em 2024
WorldMetrics. Estatísticas de Satisfação no Emprego
WiFiTalents. Pesquisas de Funcionários e Estatísticas de Desempenho Empresarial