Contando histórias com dados: como transformar dados de pesquisa em uma narrativa persuasiva

Nada como bons dados para ajudar a contar uma história: eles podem dar credibilidade e impacto a qualquer argumento ou resumir uma questão melhor que qualquer outra coisa. Contar histórias com dados é uma arte. Você não só precisa encontrar as informações certas para sustentar sua afirmação, mas precisa apresentá-las da maneira correta, com base no contexto da situação. 

Uma planilha carregada de números provavelmente não é a melhor maneira de defender um argumento em sua próxima apresentação, e um slide do PowerPoint com pouca informação não convencerá seus parceiros mais centrados em dados. 

Então, como ficaria uma boa narrativa baseada em dados? Vamos aprender como fazer isso com os resultados da sua pesquisa em três etapas simples, usando ferramentas eficazes disponíveis somente com o SurveyMonkey.  

Etapa 1: encontre os melhores dados para contar sua história

Etapa 2: transforme suas respostas abertas em provas convincentes

Etapa 3: escolha a melhor maneira de compartilhar sua história

A melhor história contada com dados foca em uma narrativa concisa, sem incluir informações excessivas que possam distrair o leitor dos argumentos que você está tentando fazer. Isso significa que você precisa buscar os dados ideais, pois muitas vezes as mais valiosas joias estão escondidas nos resultados mais superficiais.

Por sorte, você não precisa ser um metodologista de pesquisa para identificar tendências interessantes em seus resultados. Você pode usar as ferramentas de análise do SurveyMonkey, como regras "filtrar" e "comparar", para encontrar tudo de que você precisa sem sequer tocar em uma planilha.

Filtros são as ferramentas mais simples para encontrar tendências escondidas nos dados da sua pesquisa. Eles permitem ver como um determinado grupo de pessoas respondeu a certas perguntas, baseado em como responderam a outras perguntas da pesquisa.  

Por exemplo, digamos que você fez uma pergunta do Net Promoter Score® e queira ver como os promotores responderam a outras perguntas da sua pesquisa. Você pode configurar um filtro com base na pergunta do NPS e optar por ver somente as respostas das pessoas que fizeram 9 ou 10 pontos (ou seja, promotores). Isso funciona com praticamente qualquer tipo de pergunta, mesmo perguntas abertas, se você souber como (vamos falar disso depois). 

Saiba como usar filtros no SurveyMonkey

Em vez de focar em como um só grupo respondeu à pesquisa, as regras "comparar" permitem ver as respostas de dois grupos lado a lado. Isso torna as regras "comparar" a maneira mais fácil de ver como as respostas de um grupo à sua pesquisa são parecidas ou diferentes das de outro grupo. 

Digamos que você esteja fazendo uma pesquisa de envolvimento do funcionário e pretenda mostrar as diferenças entre como gerentes e colaboradores individuais responderam. Ao aplicar uma regra "comparar" a uma pergunta sobre cargos, você pode comparar lado a lado como eles responderam a cada uma das outras perguntas da pesquisa.

Saiba como usar as regras "comparar" no SurveyMonkey

Enquanto as regras "filtrar" e "comparar" podem ajudar muito a descobrir histórias e padrões interessantes em seus dados, às vezes é necessário se aprofundar ainda mais nos resultados para obter dados perfeitos para sua história. Filtros combinados permitem fazer isso usando vários filtros juntos, com lógicas E, OU e NÃO. 

Há um post inteiro sobre como usar filtros combinados, mas não há praticamente nenhum limite sobre quanto você pode refinar seus dados com eles. Você pode analisar as respostas somente de pessoas que são gerentes E têm baixo envolvimento, todos com alta pontuação de NPS OU uma impressão favorável da sua marca, ou qualquer pessoa que é gerente e NÃO trabalha em casa.

Saiba como usar filtros combinados no SurveyMonkey

Os relatórios de tabulação cruzada são basicamente tabelas que mostram uma análise de como diferentes grupos de respondentes da sua pesquisa (normalmente as colunas da tabela) respondem a diferentes perguntas (normalmente as linhas da tabela). Assim como os filtros, eles são úteis para se aprofundar nos resultados e ver como pessoas diferentes respondem às perguntas de maneira distinta.

Por exemplo, digamos que você fez uma pesquisa de brand awareness e quer ver como cada um dos diferentes grupos demográficos para os quais enviou a pesquisa respondeu. Um relatório de tabulação cruzada seria a ferramenta perfeita para analisar todas as respostas juntas e identificar diferenças interessantes.

Saiba como fazer tabulações cruzadas no SurveyMonkey

Nada conta uma história como as próprias palavras dos seus respondentes. Enquanto perguntas abertas permitem que eles respondam com suas próprias palavras e ofereçam perspectivas que você ainda não tinha considerado, elas podem ser um pouco complicadas de processar.

 Se você estiver fazendo uma pesquisa em grande escala, pode acabar tendo que ler centenas, ou até milhares, de resultados até encontrar a melhor resposta para contar sua história.

Felizmente, temos algumas ferramentas que facilitam examinar suas respostas abertas e usá-las para contar a história desejada.

A maneira mais fácil de resumir as respostas às perguntas abertas da sua pesquisa é usar um gerador de nuvem de palavras. Nuvens de palavras são visualizações simples que mostram as palavras usadas com mais frequência nas respostas. Quanto maior estiver a palavra, mais comum ela é. 

As nuvens de palavras são úteis para resumir seus resultados grosso modo ou transmitir os temas dos resultados de modo geral. Se uma palavra chamar sua atenção, você pode clicar nela para ver todas as respostas relevantes. É uma boa maneira de focar em diferentes subgrupos. 

Escutar as vozes e opiniões dos funcionários, clientes existentes ou potenciais com suas próprias palavras pode ser muito convincente. Enquanto geradores de nuvens de palavra são práticos e fáceis de usar, ter algumas frases de respondentes acrescenta um toque humano à história que você estiver contando com seus dados. 

Finalmente, recomendamos conferir suas respostas abertas para encontrar as melhores frases para contar sua história. Marcar as respostas facilita muito na categorização e organização para não perdê-las. 

Por exemplo, você pode marcar todas as respostas que considerar construtivas ou valiosas para que fique mais fácil encontrá-las depois. Ou, se seus clientes deixarem feedback sobre diferentes aspectos de suas experiências com a empresa, você pode categorizar as respostas para que fiquem organizadas convenientemente e separadas por cores de acordo com esses aspectos.

Quando terminar de marcar as respostas, use filtros de tags para ver como outras perguntas da pesquisa foram respondidas. 

Conferir respostas abertas pode ser um processo manual, mas você pode facilitar muito as coisas usando tags. 

Cada resposta para suas perguntas abertas tem um sentimento por trás. Algumas são positivas, outras negativas, algumas são neutras. Ao usar um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar palavras que se correlacionam com determinados sentimentos, o SurveyMonkey pode categorizar automaticamente respostas de texto como positivas, negativas ou neutras.

De maneira parecida com a nuvem de palavras, a análise de sentimento permite facilmente mostrar como as pessoas se sentem com relação ao tema abordado por sua pergunta aberta. Você pode usar isso para entender de modo geral ou exibir como as pessoas respondem à pergunta sem ter que ler as respostas uma por uma.

Quando tiver coletado todos os dados mais pertinentes usando as ferramentas de análise de pesquisa, é hora de começar a contar sua história. Como mencionamos antes, o contexto é tão importante quanto o método escolhido para compartilhar os resultados da pesquisa. Vamos observar alguns dos métodos mais populares para escrever um artigo com seus resultados e quando é a melhor hora para usá-los. 

Os Painéis de resultados permitem personalizar e contextualizar seus gráficos mais importantes com textos que explicam o que eles realmente estão dizendo. 

Os painéis de resultados são a opção mais versátil para contar sua história: são visualmente atrativos o bastante para uma apresentação. Além disso, o contexto adicional que os textos personalizados proporcionam permite compartilhá-los em uma mensagem ou email sabendo que todos vão entender as conclusões principais. 

Adicionar dados de pesquisas às suas apresentações é uma ótima maneira de torná-las mais impactantes e interessantes. No SurveyMonkey, você pode exportar seus resultados ou gráficos individuais em formatos prontos para apresentação, como o PowerPoint. 

Antes de exportá-los, é uma boa ideia limpar seus gráficos para ter certeza de que estão no formato correto, que todos os textos estão aparecendo corretamente e que você está mesmo mostrando os dados que deseja mostrar. Não se esqueça das respostas abertas! Nuvens de palavras e gráficos de análise de sentimento são ótimos para complementar suas apresentações.

Algumas pessoas preferem interpretar dados com números brutos, mas se você simplesmente der um extrato dos seus resultados a uma pessoa, ela pode não entender suas conclusões ou até tirar conclusões totalmente diferentes. Relatórios de tabulação cruzada permitem uma mistura dos dois. Você pode enviar seus dados sem processar (em uma tabela fácil de ler ou escanear), mas somente os dados que você quer que a pessoa veja. 

Compartilhar um link direto para seus resultados é o método mais simples de compartilhar resultados, mas também oferece menos opções para contar sua história com seus dados. Você pode personalizar seus gráficos e criar visualizações salvas deles com regras "filtrar" e "comparar" aplicadas, mas ainda estaria deixando os leitores tirarem suas próprias conclusões. 

Dependendo do seu público, esse tipo de liberdade pode ser algo positivo. Se você deseja dar a seus colegas de equipe acesso aos resultados e permitir que eles mesmos processem os dados usando as ferramentas para filtrar e comparar do SurveyMonkey, essa é a opção perfeita.

Mesmo com análises avançadas e ferramentas de geração de relatórios, contar histórias com dados pode ser mais uma arte do que uma ciência. Você precisa desenvolver uma noção de onde estarão os dados mais úteis e de como apresentá-los para que causem um impacto maior. Assim como qualquer outra coisa, isso requer prática. 

Se você começar seguindo as recomendações deste artigo, terá os fundamentos sobre o que é necessário para se tornar um verdadeiro profissional. Com o tempo, você desenvolverá seus próprios truques para analisar os dados e sua própria maneira de apresentá-los. Boas pesquisas!