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Dicas de pesquisas

Como consertar três dos problemas mais comuns que criadores de pesquisas enfrentam

Como consertar três dos problemas mais comuns que criadores de pesquisas enfrentam

Todos nós já tivemos bloqueio criativo alguma vez na vida; aquela sensação frustrante de não ter como continuar. Bom, isso também pode acontecer ao criar pesquisas.

Às vezes, as pessoas ficam travadas em um ponto do processo, se frustram e desistem. Não é isso o que queremos. Para ajudar, criamos uma lista rápida de alguns dos problemas mais comuns enfrentados ao criar pesquisas, para você saber como deixá-los para trás e se livrar dos bloqueios criativos. 

Quase todo criador de pesquisa já teve um destes três problemas, mas não se preocupe. Vamos ajudar você com isso! 

O melhor de uma pesquisa é que você pode usá-la para capturar as ideias e opiniões das pessoas sobre praticamente tudo. Mas isso também é o que torna criar uma pesquisa algo tão desafiador. Uma pesquisa de feedback de evento é totalmente diferente de uma de feedback de clientes, que não tem quase nada em comum com uma pesquisa de envolvimento do funcionário.

Se não é possível criar uma pesquisa que sirva para qualquer caso de uso, como criar um questionário online necessário para o seu objetivo específico? Afinal, não existe nenhum tipo de modelo que você pode usar para começar, não é mesmo? 

Existe, sim. Nós recomendamos começar com um dos modelos de pesquisa de nossa biblioteca, principalmente se você ainda está descobrindo o mundo da criação de pesquisas. Todos os nossos modelos são escritos e aprovados por metodologistas de pesquisa profissionais e podem ser usados instantaneamente do jeitinho que estão ou só como uma inspiração para começar. 

A lógica de ramificação (ou lógica de redirecionamento) é um recurso de pesquisa que encaminha respondentes para outra pergunta ou página da sua pesquisa com base nas respostas às perguntas anteriores, praticamente pulando as partes irrelevantes para essa pessoa. Isso é útil para que seus dados continuem precisos e para poupar o tempo e a disposição de respondentes. 

Usar uma lógica de ramificação pode facilmente dar errado, principalmente quando se é novo nisso, e isso pode causar uma confusão nos resultados da sua pesquisa e frustrar seus respondentes. Então, como fazer para não estragar sua pesquisa? Aqui estão algumas regras que vão ajudar a manter sua lógica de ramificação limpa e funcionando:

  • Faça lógicas que enviam respondentes sempre para a frente. Se você lhes enviar para uma página ou pergunta anterior à área de origem da lógica, pode acabar prendendo respondentes em um ciclo infinito em que selecionar a resposta correta lhes envia para trás na pesquisa.
  • Não use a lógica de ramificação mais de uma vez por página. A pesquisa usará automaticamente a lógica de roteamento da primeira pergunta com lógica da página, ignorando a segunda, o que basicamente significa que vai virar uma confusão rapidinho. 
  • Cuidado ao usar lógicas de ramificação em perguntas com caixa de seleção. Você deve fazer isso somente se souber mesmo o que está fazendo. Se houverem vários caminhos de lógica de ramificação em uma pergunta que permite várias respostas, a pesquisa enviará as pessoas de acordo com o caminho da primeira lógica da lista. Isso pode enviá-las para a parte errada da pesquisa. É melhor enviar respondentes partindo de uma pergunta para somente uma área. 
  • Teste muito bem. Confira toda a sua pesquisa para se certificar de que tudo está funcionando conforme o planejado. Depois, peça para um amigo testá-la ou, melhor ainda, um colega de trabalho. A melhor defesa contra erros de lógica de ramificação é testar. Você não vai se arrepender.

Dica profissional: nossa Central de ajuda tem todas as orientações profissionais de que você precisa sobre problemas com lógica de ramificação e o que mais você precisar aprender sobre como usar a SurveyMonkey.

Junte-se a outras pessoas da sua empresa e receba ajuda para elaborar, revisar, enviar ou analisar suas pesquisas.

Na maioria das vezes, analisar resultados do questionário não proporciona os insights mais interessantes sobre sua pesquisa logo de imediato. Somente quando você começa a explorar seus dados e ver como diferentes grupos responderam a certas perguntas de maneira diferente é que você realmente começa a entender o que as pessoas estão pensando. É por isso que os Filtros na parte de "Analisar" da pesquisa são tão importantes. Eles permitem olhar seus dados de vários ângulos e segmentá-los de diversas maneiras. 

Temos um artigo inteirinho sobre como usar seus recursos de Análise para aproveitar ao máximo seus resultados, mas estas são as principais conclusões:

  • Filtrar por pergunta e resposta é crucial. Filtrar por pergunta e resposta é a maneira mais comum de usar filtros na SurveyMonkey. Quer filtrar por perfil demográfico? Ver como seus respondentes mais satisfeitos (ou insatisfeitos) responderam ao restante da pesquisa? Use esse tipo de filtro. Ele permite ver como as pessoas que responderam a uma pergunta de determinada forma responderam ao restante da pesquisa, e essa deve ser a parte principal das suas filtragens.
  • Pense no resultado da pesquisa quando a estiver criando. Se quiser filtrar por pergunta e resposta para descobrir como certos grupos demográficos responderam à pesquisa, não se esqueça de incluir perguntas sobre perfil demográfico. Pense em quais grupos entre sua amostra de respondentes lhe interessam para incluir perguntas que separem essas pessoas das demais.
  • Cuidado ao aplicar mais de um filtro. Quando você aplica vários filtros, está focando em um subconjunto cada vez menor, o que pode desviar seus resultados. Além disso, se você não vir nenhuma resposta correspondente ao aplicar um filtro, é bem possível que filtrou demais e pediu por dados impossíveis de resgatar; por exemplo, se você filtrar por pessoas que responderam "sim" e "não" à mesma pergunta. 

Até mesmo os veteranos mais experientes em questionários acabam cometendo deslizes aqui e ali. Não se preocupe! Temos muitos recursos disponíveis em nosso blog, em nossos guias e na Central de ajuda para te dar uma mão. E os dados que você coletar no final vão fazer tudo isso valer a pena. Afinal, conhecimento é poder. 

Agora que você já sabe como deixar os problemas mais comuns para trás, está tudo pronto para criar sua próxima pesquisa.