Cinco recursos de lógica para seus questionários subirem de nível

Quer saber tudo sobre lógica em questionários de pesquisa?

Ao incluir recursos de lógica em questionários, você tem mais controle sobre o comportamento dele e sobre a experiência de respondentes. Além de criar uma experiência mais simples e personalizada, eles ajudam a obter dados de qualidade. Quanto mais relevante e simples for seu questionário, maior será a chance de as pessoas responderem a todas as perguntas e fornecerem os insights exatos de que você precisa. 

Quer você seja uma pessoa totalmente leiga em lógica de pesquisa ou apenas precise relembrar, destacamos cinco recursos populares de lógica incluídos em nossos planos pagos. Continue lendo para saber por que eles são tão eficazes e como usá-los para melhorar sua pesquisa. 

Imagine que alguém te apresentou uma pessoa em uma festa, e ela pergunta com o que você trabalha. Você diz que não está trabalhando no momento, e a pessoa imediatamente começa a fazer várias perguntas que só se aplicam a alguém que trabalha em tempo integral. Você não iria gostar, não é mesmo? E você provavelmente abandonaria a conversa assim que possível.

Questionários podem causar os mesmos sentimentos negativos e desistências se não forem bem planejados. Quando uma pessoa encontra perguntas irrelevantes, principalmente depois de já ter deixado claro quem é ou como se sente, muitas vezes ela abandonará o questionário. Mesmo se ela continuar, você provavelmente não obterá insights úteis, pois essa pessoa não estará engajada nem informada.

Com a lógica de ramificação de pergunta, você pode enviar respondentes para uma pergunta ou página posterior específica com base em como a pessoa responde a uma pergunta fechada. Por exemplo, vamos supor que um estudo sobre a experiência de colaboradores em diferentes setores tenha uma pergunta parecida com a de um dos convidados que mencionamos anteriormente. Com a lógica de ramificação de pergunta, o questionário pode direcionar as pessoas que trabalham em tempo integral para perguntas sobre sua experiência atual no trabalho. Para pessoas sem emprego fixo, a lógica de ramificação pode direcioná-las para uma pergunta sobre sua experiência de trabalho anterior ou sobre sua experiência de trabalho geral.

A lógica de ramificação comprovadamente melhora as respostas de questionários, e isso vale tanto para a lógica de ramificação de pergunta quanto a de página. Ela cria caminhos personalizados no questionário, em que cada pessoa responde somente às perguntas relevantes para ela. Algumas pessoas podem precisar de um atalho para pular para o fim do questionário. Outras, seguem um caminho mais longo, mas sem ser cansativo. Dessa forma, você proporciona uma jornada que faz sentido e valoriza o tempo de cada pessoa.

Quer saber mais sobre a lógica de ramificação de pergunta? Assista a este vídeo.

Sabe os caminhos personalizados de questionário criados pela lógica de ramificação de pergunta? A ramificação avançada ajuda a especificá-los ainda mais.

Os caminhos criados pela lógica de ramificação de pergunta dependem somente de como a pessoa responde a uma pergunta fechada. Já a ramificação avançada permite criar caminhos de questionário personalizados aplicando lógicas com base em uma variedade de condições. Essas condições podem incluir as respostas selecionadas, bem como dados personalizados de contatos e variáveis personalizadas.

Por exemplo, vamos imaginar que um salão de beleza criou um questionário de clientes com uma pergunta se a pessoa é cliente frequente, se ela vai só de vez em quando ou se é cliente nova. Com a ramificação avançada, é possível mostrar ou ocultar perguntas (ou páginas) do questionário com base nas respostas. Clientes frequentes respondem a perguntas (ou páginas) diferentes de clientes novas. Dessa forma, todo mundo tem uma experiência mais personalizada.

A ramificação avançada permite direcionar respondentes para perguntas específicas na mesma página ou em páginas diferentes, dependendo da estrutura do questionário. Se você mantiver perguntas relacionadas na mesma página, não será necessário adicionar quebra de página para que a lógica funcione. No entanto, se você optar por inserir quebras de página, a ramificação direcionará as pessoas para a página certa.

Se a intenção fosse saber se a experiência de clientes melhorou depois de implementar um novo sistema de agendamento, seria possível desqualificar pessoas que respondessem a uma série de perguntas de determinada maneira ou usar os endereços de email de clientes para não mostrar para os clientes novos perguntas sobre se o novo sistema é melhor que o antigo.

A ramificação avançada pode exigir um pouco de planejamento, e é melhor aplicá-la depois de ter finalizado o design da pesquisa, mas ela pode ser uma maravilha para seus dados e sua experiência de respondentes.

Quer saber mais sobre a ramificação avançada? Assista a este vídeo.

Já conversamos bastante sobre a importância de mostrar somente perguntas relevantes para seus respondentes. A lógica de desqualificação é uma estrutura ótima e necessária para isso, pois ajuda a retirar qualquer pessoa que não faça parte do seu público-alvo.

Com a lógica de desqualificação, você pode criar uma pergunta para desqualificar as pessoas que escolherem uma opção de resposta específica. Assim, você não precisará vasculhar os resultados para incluir respostas de pessoas que não cumpriram os critérios de segmentação ou não concordaram com seus termos. Observação: se você comprar respostas pelo SurveyMonkey Audience, a lógica de desqualificação funcionará de uma maneira um pouco diferente.

Considere a lógica de desqualificação como uma maneira específica de usar a lógica de ramificação de pergunta. Em vez de direcionar a pessoa para outra pergunta ou página com base na sua resposta a uma pergunta, ela é desqualificada do questionário. Por exemplo, vamos supor que você seja profissional de marketing de um pet shop e quer enviar um questionário para clientes que têm cachorro. Você pode adicionar uma pergunta do tipo “sim” ou “não” no início do questionário para descobrir se a pessoa tem cachorro. Adicione uma lógica de ramificação de pergunta para direcionar as pessoas que responderam “não” para a página de desqualificação. Você não quer desqualificar pessoas que não têm cachorro, mas que adoram esses bichinhos? Direcione-as para outra página com uma pergunta para descobrir se elas já tiveram cachorro.

Você pode mostrar para as pessoas desqualificadas a página de conclusão padrão do questionário ou uma mensagem de desqualificação personalizada, ou ainda direcioná-las para um URL específico. As duas últimas opções proporcionam um toque mais personalizado, e as pessoas podem saber mais sobre sua empresa e seus produtos ou serviços.

Quer saber mais sobre a lógica de desqualificação? Confira estas instruções e dicas de especialistas.

Variáveis personalizadas são parâmetros que podem ser incluídos no fim do URL do coletor de link para adicionar dados importantes nos resultados do questionário. É como uma pergunta oculta que ajuda a segmentar, filtrar e analisar seus resultados.

As variáveis personalizadas são úteis, pois são flexíveis. Elas são ótimas para monitoramento de campanha e análise de dados, e podem ajudar você a aproveitar ao máximo seus dados de CRM. Por exemplo, uma empresa que esteja buscando melhorar seus questionários pós-compra pode criar variáveis personalizadas para o nome ou código do produto e a data da compra. Ao analisar os resultados, ela pode criar filtros para essas variáveis para saber mais sobre experiências de compra específicas. Com essas variáveis, a empresa também pode usar o mesmo questionário para coletar dados sobre a evolução da experiência de compra.

As variáveis personalizadas também podem poupar respondentes de ter de preencher informações que você já tem e simplificar a análise. Digamos que uma equipe de oito pessoas da sua empresa recentemente respondeu a um problema no site que afetou seus clientes, e agora você quer enviar uma breve pesquisa para essa equipe. Você pode criar variáveis personalizadas com base em informações como o nome, o departamento e o cargo do colaborador ou da colaboradora. 

Para os respondentes, isso poupará cada pessoa de ter de preencher essas informações ela mesma. E quando se trata de análise, você terá a opção de baixar um arquivo exportado XLS ou SPSS com os dados de todas as respostas para ver as variáveis personalizadas vinculadas a cada resposta. Na planilha, os resultados dessa pesquisa de uma pergunta só ficarão mais ou menos assim:

Quer saber mais sobre variáveis personalizadas? Confira estas instruções e dicas de especialistas.

Quer melhorar suas perguntas de acompanhamento? Como o próprio nome diz, a transferência de respostas transfere informações de respostas de perguntas anteriores, permitindo fazer perguntas de acompanhamento condizentes.

Por exemplo, digamos que você é uma empresa de transporte por aplicativo que está conduzindo uma pesquisa de mercado. Fazer perguntas repetidamente sobre empresas de transporte por aplicativo de que um respondente nunca ouviu falar não será nada bom para sua experiência de pesquisa nem seus dados. Em vez disso, você pode perguntar para as pessoas quais empresas de transporte por aplicativo elas conhecem (usando uma pergunta de múltipla escolha que permita várias respostas) e então usar uma transferência de respostas para fazer perguntas mais específicas somente sobre as empresas que a pessoa selecionou. Isso aumentará a chance de obter os insights de que você precisa sobre as preferências de aplicativo de transporte dos respondentes e suas percepções sobre as marcas concorrentes.

Quer você use a transferência de respostas para filtrar opções de resposta que as pessoas não selecionaram ou para transferir as respostas que elas selecionaram, esse recurso de lógica permite ir de perguntas mais amplas para perguntas específicas e mais úteis para sua pesquisa e mostra para as pessoas que você está prestando atenção nas respostas.

Quer saber mais sobre a transferência de respostas? Confira estas instruções e dicas de especialistas. Conforme demonstrado, a lógica é uma ótima maneira de melhorar o design de questionários, criar experiências mais inclusivas e obter dados mais específicos. Teste-a no seu próximo projeto de questionário e veja a diferença nos resultados.