A análise de dados de pesquisas é o processo de analisar os resultados das pesquisas com clientes e a transformação desses resultados em insights que podem ser usados na sua empresa. O feedback do cliente fornece informações valiosas sobre como melhorar sua empresa. Ao analisar os dados de uma pesquisa, você está convertendo essas informações em itens acionáveis.
Passos para analisar os dados de pesquisas
A análise dos dados da sua pesquisa envolve várias etapas. Embora o processo de análise de dados possa parecer bastante complicado e técnico, esta abordagem passo a passo o simplifica.
1. Identifique a taxa de resposta
É importante coletar informações sobre o quão bem seus clientes aderiram à pesquisa. Quantas pessoas tiveram a chance de participar da pesquisa? Destas pessoas, quantas a preencheram por completo?
Essa porcentagem de pessoas varia dependendo de como e quando foi ofertada a pesquisa para que seus usuários a preenchessem. Por exemplo, é de se esperar que uma pesquisa de saída tenha uma menor taxa de resposta comparada a um questionário apresentado a um visitante altamente engajado.
Além disso, sua taxa de resposta pode variar com base nos tipos de pergunta utilizados. Perguntas abertas exigem um maior esforço, o que significa que você pode esperar atingir taxas de resposta mais altas ao empregar perguntas fechadas.
2. Remova todos os dados incompletos ou não confiáveis
Em seguida, é hora de analisar cuidadosamente as respostas da pesquisa para verificar se há dados incompletos ou não confiáveis.
Respostas parciais, respostas de clientes que não fazem parte do seu público-alvo e respostas que você não consegue entender são consideradas incompletas ou não confiáveis. Estas respostas distorceriam os dados da sua pesquisa, portanto, é importante removê-las antes de analisar seus resultados.
3. Analise quatro tipos de perguntas para pesquisas
Chegou a hora de analisarmos as informações coletadas a partir das perguntas em sua pesquisa. É possível compartimentalizar esta análise com base no tipo de questão. A maioria das perguntas utilizadas em pesquisas se encaixam em uma destas quatro categorias.
- Dados categóricos (nominais). Quando o cliente escolhe uma resposta a partir de uma lista de respostas, estas são conhecidas como dados categóricos. Por exemplo, a pergunta “Qual é o seu recurso favorito do produto?” pode obter respostas como facilidade de uso, tamanho e acessibilidade. Dados categóricos são simples de interpretar, pois sua análise envolve contar e segmentar as informações para identificar as respostas mais populares.
- Dados ordinais. Caso suas respostas tenham algum tipo de ordem lógica, então você está coletando dados ordinais. Um exemplo deste tipo de pergunta seria “Com que frequência você visita nosso restaurante?”, com potenciais respostas incluindo raramente, uma vez ao ano, uma vez por trimestre, uma vez por mês e semanalmente. Estas informações o ajudarão a perceber com que frequência seu cliente está interagindo com seu produto ou serviço.
- Dados de razão. Qualquer questão que exija informações precisas se encaixa na categoria de dados de razão. Por exemplo, você pode inquirir sobre o orçamento do cliente utilizando um campo de perguntas abertas. Dados de razão podem ser úteis na análise de variância ou no cálculo de médias.
- Dados intervalares. O uso de perguntas intervalares pode ser útil na segmentação de seus clientes, de forma que cada grupo responda perguntas relevantes. Por exemplo, você pode questionar seus clientes quanto ao seu orçamento desejado, com potenciais respostas listando quantias predeterminadas: < $20, $21 – $100, $101 – $200 e +$201. Quando estes intervalos são divididos igualmente, você pode calcular as médias dos dados para sintetizar a informação.
É recomendável analisar os números antes de interpretar respostas abertas de formato longo. Separar um tempo para entender os números primeiro fornece uma base melhor para contextualizar as respostas de perguntas abertas.
4. Analise os dados quantitativos da pesquisa
Conforme mencionado acima, você deve analisar primeiro as perguntas quantitativas, pois suas respostas são baseadas em dados numéricos e análises estatísticas. Um exemplo de pergunta quantitativa é pedir aos seus clientes que classifiquem a experiência de atendimento ao cliente em uma escala específica.
Avaliar e realizar inferências a partir dessas informações é mais simples do que analisar as respostas a perguntas qualitativas, portanto, pode ser útil começar com perguntas quantitativas.
5. Transforme insights qualitativos em dados quantitativos
Os dados qualitativos da sua pesquisa também são importantes e podem apoiar e informar ainda mais os dados quantitativos.
Por exemplo, digamos que 95% dos seus participantes relataram um tempo de espera no atendimento ao cliente inferior a dois minutos, fornecendo dados quantitativos sobre seus tempos de resposta.
No entanto, ao perguntar aos clientes sobre a experiência durante as chamadas do atendimento ao cliente, a maioria dos entrevistados informou acreditar que o representante de atendimento ao cliente não entendeu ou não resolveu totalmente seus problemas.
Esse insight qualitativo informa seus dados quantitativos e aponta áreas específicas para melhorias.
Muitas vezes, é importante analisar os dados qualitativos e quantitativos em conjunto para compreender melhor o que os resultados da pesquisa indicam.
6. Tabulação cruzada
Se você quer obter a maior quantidade possível de insights através dos resultados de suas pesquisas, inclua a tabulação cruzada em sua análise. Esse processo fornece contexto aos seus dados, permitindo-o visualizar os fatores que podem afetar resultados específicos. Adicionalmente, esta pode ser útil para ajudá-lo a distinguir como diferentes grupos de pessoas respondem.
Usando a tabulação cruzada, você pode observar os diferentes níveis de satisfação entre faixas etárias e outras categorias. Por exemplo, se você determinou que 56% dos participantes ficaram altamente satisfeitos com o produto e que os demais 44% ficaram insatisfeitos, considere mapear outra variável para identificar fatores influenciando sua experiência. Você pode descobrir que os níveis de satisfação mudam de acordo com a idade, orçamento ou qualquer outra categoria relevante para seu público-alvo.
7. Use benchmarks
Ao analisar os dados da pesquisa, você pode usar estes dados para definir benchmarks (ou parâmetros de referência) para sua empresa. Estes benchmarks funcionam como metas de desempenho.
Por exemplo, se sua pesquisa de atendimento ao cliente revelar que apenas 60% dos participantes ficaram satisfeitos com o atendimento recebido, você pode definir uma meta para aumentar essa taxa de aprovação para 75% dos clientes nos próximos seis meses e, em seguida, para 85% dos clientes em um ano.
A definição de benchmarks proporciona à sua organização objetivos concretos e ajuda a usar os resultados da pesquisa para melhorar seus negócios.
8. Compare os dados da pesquisa com resultados anteriores
Quando você envia pesquisas regularmente, seus dados servem como feedback sobre o desempenho da sua empresa. Compare os resultados da sua pesquisa atual com os resultados de pesquisas anteriores. O ideal é que seus resultados melhorem. Se você notar áreas em que sua empresa não melhorou ou até mesmo piorou, saberá em quais áreas precisa se concentrar e examinar.
9. Transforme os dados da pesquisa em insights importantes
A análise cuidadosa dos dados da sua pesquisa os transforma em uma ferramenta valiosa para o seu negócio. Reserve um tempo para realmente avaliar as respostas recebidas. Considere o que essas respostas estão dizendo sobre sua empresa e, em seguida, utilize esse feedback para identificar medidas concretas para melhorar seus negócios.
Erros comuns na análise de dados de pesquisas
Embora os proprietários de empresas possam realizar suas próprias análises dos dados de pesquisas, é possível que estes cometam alguns erros que podem afetar a forma como interpretam os dados. Certifique-se de evitar tais erros comuns para obter o máximo valor de seus dados.
1. Interpretar apressadamente os resultados da pesquisa
Se os dados parecem apoiar os resultados que você previu, pode ser tentador se deixar levar. É importante analisar minuciosamente todos os dados de forma objetiva. Caso tenha um tamanho amostral menor, é cada vez mais provável que os resultados da pesquisa revelem resultados desequilibrados ou coincidentes que podem não representar os sentimentos de toda a sua base de clientes.
2. Tratar correlações como causalidades
Se você perceber que duas variáveis independentes estão conectadas, é comum presumir que há uma relação causal entre elas e que uma influenciou a outra. Entretanto, esse nem sempre é o caso, e é possível que as variáveis não afetem uma à outra. Evite presumir causas por trás dos dados analisados.
3. Depender apenas de valores médios
Quando se está analisando um processo, um resultado médio interpretado sem contexto geralmente é irrelevante para justificar uma avaliação.
4. Exagerar os dados da pesquisa
Ao apresentar seus dados, concentre-se em enquadrar os resultados obtidos de forma precisa. Se estiver descrevendo como os entrevistados da pesquisa se sentiram, é importante qualificar esses resultados como parte de uma população, e não como totalmente representativos de uma população inteira. Evite fazer generalizações e apresente os dados da maneira mais precisa possível.
5. Usar incorretamente a palavra “significativo”
Ao analisar resultados, é fácil mudar acidentalmente seu significado. Por exemplo, a palavra “significativo” significa “importante” quando usada em conversas cotidianas, mas essa mesma palavra é definida como “uma avaliação de precisão” quando usada no contexto da análise de pesquisas.
É importante prestar bastante atenção à escolha das palavras e verificar se está transmitindo o que os dados revelam e nada mais.
Ferramentas para a análise de pesquisas
Além de suas ferramentas para a coleta de pesquisas, pode ser útil usar uma ferramenta para pesquisas para analisar suas respostas. A análise manual é possível caso você tenha coletado menos de 100 respostas. Contudo, este pode se tornar um processo demorado caso você precise avaliar centenas ou milhares de respostas.
Ao considerar as exigências de tempo para uma análise manual, é importante observar que este método pode, na verdade, acabar sendo mais oneroso. Além disso, métodos manuais aumentam o risco de uma análise imprecisa.
O Excel é, por vezes, utilizado como uma ferramenta de análise “faça-você-mesmo”, mas este funciona apenas se você souber como utilizar seus recursos mais técnicos. Caso esteja se perguntando como analisar dados de pesquisas de forma eficiente, é preciso começar do começo: Como você está coletando a informação?
Ferramentas eficientes para a análise de pesquisas incluem programas de software com recursos nativos para a consolidação de dados e comparação de resultados. O criador de pesquisas online da Jotform fornece uma solução simples para o compartilhamento de sua pesquisa online e coleta instantânea de dados.
Como analisar dados usando o Criador de Relatórios Jotform
O Criador de Relatórios Jotform transforma dados em gráficos e diagramas de forma integrada, tornando seus resultados mais fáceis de interpretar.
Tudo o que você precisa fazer é criar um formulário online, compartilhá-lo, e então usar o Criador de Relatórios Jotform para criar uma sofisticada apresentação usando os dados coletados através de seu formulário.
Você pode gerar um relatório de aparência profissional automaticamente – contendo um ou dois gráficos por página – ou começar com uma página em branco.
Independentemente da sua escolha, o Criador de Relatórios Jotform possui uma ampla gama de opções de design para ajudá-lo a personalizar seu relatório e apresentar seus dados de uma infinidade de maneiras. Por exemplo, você pode adicionar o logotipo do seu negócio, fazer o upload de uma foto de fundo, alterar fontes e adicionar ícones divertidos para fornecer um pouco de personalidade.
Além de escolher os tipos de gráficos ou diagramas exibidos em seu relatório, você também pode indicar quantas pessoas responderam a uma pergunta, mostrar quantas pessoas selecionaram uma resposta específica e ilustrar como determinadas respostas a uma pergunta representam uma determinada porcentagem do total de respostas.
Você pode até mesmo tornar seus dados mais fáceis de compreender reorganizando a ordem na qual estes serão exibidos e adicionando uma legenda ou tabela.
O Criador de Relatórios Jotform pode analisar respostas enviadas dentro de um certo intervalo de tempo ou filtrar dados em seu relatório com base em respostas específicas para determinadas perguntas, permitindo-o coletar insights significativos e relevantes.
Após criar um relatório atrativo e que satisfaça todas as suas expectativas, você pode baixá-lo em formato PDF, imprimi-lo, compartilhá-lo por e-mail com uma mensagem personalizada, distribuí-lo usando um link exclusivo ou incorporá-lo ao seu site.
Existem também proteções que o permitem controlar quem possui acesso ao seu relatório, o que estes podem fazer com o mesmo e por quanto tempo podem acessá-lo, para que você possa coletar dados de forma segura.
Jotform também garante um processo de coleta de dados contínuo. Sempre que alguém preenche e envia uma pesquisa, essas informações preenchem automaticamente a tabela associada no Jotform Tabelas. Além disso, caso o relatório da pesquisa esteja incorporado em um site, suas informações serão atualizadas instantaneamente. Isso significa que você não precisa mais gastar um tempo precioso criando um relatório manualmente.
Após analisar todos esses aspectos, Jotform claramente se destaca como uma solução poderosa e completa que o permite coletar dados e utilizá-los para criar relatórios de aparência profissional rapidamente. Com um conjunto robusto de ferramentas que exibem apenas os dados relevantes, além de torná-los mais fáceis de entender, o Criador de Relatórios Jotform pode revelar insights essenciais que o ajudarão a tomar decisões fundamentadas e inspirar ideias criativas.
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