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Analise perguntas abertas automaticamente para saber como respondentes se sentem

Analise perguntas abertas automaticamente para saber como respondentes se sentem

Se você já colheu insights antes, já sabe que tirar conclusões das respostas às perguntas abertas é algo desafiador. Mais de 40% das pesquisas da SurveyMonkey incluem perguntas abertas. Nós recomendamos essas perguntas, porque respostas de texto muitas vezes oferecem mais visibilidade sobre clientes, colaboradores ou clientes potenciais.

Analisar dados qualitativos como esses pode ser trabalhoso até para empresas de pesquisa de mercado avançadas. Isso envolve ler os resultados, procurar palavras-chave e organizar as respostas de uma maneira que permita fazer afirmações quantitativas.

Os recursos do SurveyMonkey Analyze— como filtrar, tabulações cruzadas e comparações a referência— ajudam a processar os resultados das perguntas fechadas. Mas, se precisar ouvir as opiniões de respondentes em suas próprias palavras, ainda não existia uma maneira rápida e fácil de analisar respostas de texto abertas... até agora.

Poupe tempo analisando suas perguntas abertas

Imagine não precisar ler centenas de respostas de texto para entender o que as pessoas disseram. Com nossa Análise de sentimento, disponível nos planos SurveyMonkey PREMIUM, PREMIUM Equipe e Enterprise, agora isso é possível.

A Análise de sentimento usa aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PLN) para poupar seu tempo. O recurso lê as respostas às perguntas abertas e as categoriza como positivas, neutras ou negativas. Em seguida, ele mostra a distribuição dessas categorias para cada pergunta aberta, te ajudando a entender como as pessoas respondentes se sentem.

Vejamos como isso funciona. De outubro de 2018 a janeiro de 2019, nós conduzimos uma pesquisa de conhecimento de marca com marcas de água gaseificada. Entrevistamos mais de 2.300 respondentes usando o SurveyMonkey Audience para saber mais sobre como as pessoas veem marcas de água gaseificada, como a La Croix, a Spindrift, a San Pellegrino e Schweppes.

Perguntamos para esses respondentes quais adjetivos eles usariam para descrever as marcas de água gaseificada e usamos a análise de sentimento para determinar se o sentimento geral foi positivo ou negativo. Palavras como “refrescante”, “bolhas” e “delícia” foram analisadas como sentimentos positivos. Palavras como “seca”, “desagradável” e “medíocre” foram ligadas a sentimentos negativos.

Constatamos que 61% das pessoas respondentes têm sentimento positivo com relação à Spindrift, com apenas 24% com sentimento negativo sobre a marca.

Ao fazer a mesma pergunta sobre a San Pellegrino, descobrimos que 59% das pessoas têm sentimento positivo, mas 32% têm sentimento negativo.

Você também pode filtrar por sentimento para se aprofundar nessas respostas. Quais perguntas receberam as respostas mais positivas? Por que o fim da pesquisa resultou em mais negatividade das pessoas respondentes? Um grupo de respondentes se sente diferente de outros? Ao olhar os sentimentos de maneira holística, os resultados podem te surpreender.

Quando filtramos as perguntas sobre a San Pellegrino por sentimento negativo, descobrimos muitas semelhanças nas respostas. As pessoas tenderam a sentir que a marca era mais cara do que as outras.

Obtenha visualizações coloridas das suas respostas de texto

A Análise de sentimento é só uma das maneiras de analisar respostas na SurveyMonkey. Nós melhoramos o recurso de Nuvem de palavras, que é outra maneira eficaz de obter insights de perguntas abertas.

A Nuvem de palavras conta palavras usadas frequentemente em suas respostas de texto e as apresenta visualmente, tornando mais fácil analisar tendências. Você pode usá-la em conjunto com a Análise de sentimento e filtrar por sentimento. Por exemplo, filtre os sentimentos positivos em uma pergunta específica, e a nuvem mostrará as palavras usadas frequentemente dentro desses parâmetros, para você entender de que as pessoas gostaram.

Na nossa pesquisa de água gaseificada, queríamos saber por que as pessoas escolhem a Spindrift, a San Pellegrino ou outras marcas. A Nuvem de palavras nos ajudou a analisar facilmente mais de 1.500 respostas de texto, destacando as palavras que respondentes usaram frequentemente para descrever as marcas.

Para a Spindrift, palavras como “boa” e “refrescante” foram usadas mais de 20 vezes. Outras palavras usadas para descrever a Spindrift incluem “fruta” e “saborosa”.

Spindrift

Quando analisamos a San Pellegrino, descobrimos que respondentes acharam a marca mais sofisticada do que as outras. Por exemplo, palavras como “cara” e “chique” foram mencionadas mais de 100 vezes. Outras palavras associadas à San Pellegrino incluem “italiana” e “clássica”.

San Pellegrino

Nós até adicionamos uma escala embaixo das nuvens de palavra para ajudar com a visualização dos dados. Para a San Pellegrino, a palavra menos comum aparece 11 vezes, e a mais comum, 139 vezes.

A Nuvem de palavras agora pode processar mais de 5.000 respostas abertas, poupando seu esforço de procurar por palavras usadas frequentemente nos resultados. A tecnologia de aprendizado de máquina é tão avançada que pode entender regras de gramática, como plural e singular, presente e pretérito, abreviações e até emojis!

Ao usar a Nuvem de palavras, você pode usar a criatividade. Em alguns planos pagos, é possível personalizar a cor e a fonte e definir controles de mínimo/máximo para palavras e frequência. Com essas personalizações a mais, a Nuvem de palavras fica fácil de entender e mais atrativa em uma apresentação sobre a análise de texto para a liderança.

A Análise de sentimento e a Nuvem de palavras são recursos úteis para analisar respostas de texto em qualquer tipo de pesquisa. Use-as para analisar pesquisas de conhecimento de marca, assim como fizemos com as marcas de água gaseificada. Ou use-as em pesquisas de satisfação de clientes, envolvimento de colaboradores ou pós-evento para descobrir onde você está se saindo bem e o que precisa melhorar.


Este é um estudo do SurveyMonkey Audience conduzido de outubro de 2018 a janeiro de 2019. Nós entrevistamos 2.381 adultos, de 18 anos ou mais, que moram nos Estados Unidos. A amostra foi balanceada por idade e gênero usando o censo dos Estados Unidos. Esse estudo foi conduzido independentemente pela SurveyMonkey. As marcas mencionadas neste artigo não solicitaram o estudo.