Como fazer uma análise de dados de pesquisa

Os resultados dos seus questionários online chegaram. É hora de analisar os dados e transformá-los em informações relevantes e práticas. Saiba como limpar seus dados, resumir os números, conectar o feedback de respostas abertas e criar uma história clara para as partes interessadas.

Neste guia, você descobrirá o que é análise de pesquisas, os diferentes tipos de dados com os quais pode interagir e seis etapas para fazer uma análise de dados de pesquisa eficaz.

Análise de dados de pesquisa é o processo de transformação de dados brutos de questionários em insights práticos. Ela ajuda a identificar padrões, tendências e relações nas respostas por meio de métodos descritivos (como contagens, porcentagens e médias) e inferenciais (como correlações e testes de relevância) para interpretar os resultados e embasar decisões.

Uma boa análise de dados de pesquisa começa com a intenção, pois a maioria dos questionários combina perguntas fechadas e abertas. A definição de um plano (objetivos claros, perguntas de prioridade e identificação do público-alvo dos resultados) facilita na hora de decidir como analisar as respostas e quais resultados são mais importantes.

Leitura relacionada: Como usar um plano de design de pesquisa e análise de dados para obter melhores insights

Os tipos de pergunta usados na pesquisa determinam os tipos de dados que você recebe, que podem ser quantitativos ou qualitativos.

Dados quantitativos são respostas numéricas de perguntas fechadas. Por exemplo, em questionários do Net Promoter Score (NPS®), as classificações são indicadas em uma escala de 0 a 10, sendo possível contabilizá-las e compará-las entre diferentes grupos ou com o tempo, além de obter uma média.

Exemplo de pergunta de questionário: Em uma escala de 0 a 10, qual é a probabilidade de você nos recomendar a amigos ou colegas?

Dados numéricos são fantásticos para monitorar o progresso com o tempo. No entanto, se você quer entender a motivação por trás das respostas, o ideal é usar uma pergunta complementar para gerar dados qualitativos.

Dados qualitativos são respostas abertas nas quais as pessoas explicam suas escolhas em suas próprias palavras. Essas respostas revelam motivações, pontos problemáticos e contexto.

Exemplo de pergunta de questionário: Qual é o principal motivo para sua avaliação?

Quando as respostas começam a chegar, pode ser difícil saber por onde começar. Confira as seis etapas abaixo para transformar sua análise de dados de pesquisa em um fluxo de trabalho recorrente. Elas podem ajudar você a decidir o que é mais importante, estruturar seus dados de questionários e criar uma história simples, clara e prática para as partes interessadas.

Antes de começar a análise de dados de pesquisa, certifique-se de que seus dados sejam úteis. Limpar os dados do questionário significa decidir quais respondentes excluir da análise, removendo respostas duplicadas e de baixa qualidade.

É possível que algumas pessoas tenham respondido somente a algumas perguntas e outras tenham respondido à pesquisa de forma apressada e sem atenção. Esses casos podem influenciar na baixa qualidade dos dados, afetando a precisão dos seus resultados.

A análise da qualidade das respostas ajuda a identificar respostas que não atendem aos critérios da sua pesquisa. Por exemplo, se você estiver coletando dados relacionados ao sentimento de clientes, a resposta de alguém que não seja cliente não é útil.

Prepare os dados da pesquisa facilitando sua leitura, homogeneizando a formatação e classificando-os de forma lógica para ter um conjunto de dados limpos e claros para a análise.

As perguntas mais importantes são aquelas que conduzirão toda a pesquisa. Elas estão relacionadas aos objetivos da pesquisa.

Comece com a pergunta mais importante da pesquisa antes de se aprofundar nos detalhes granulares dos dados. Por exemplo, a tabela de resultados abaixo é o ponto de partida de uma pesquisa com a pergunta “Você compraria esse novo produto se ele estivesse disponível hoje?”.

Você compraria esse produto se ele estivesse disponível hoje?

A grande maioria das pessoas respondeu de maneira positiva. Portanto, você pode continuar com dados de outras perguntas para obter mais informações sobre esse produto.

Perguntas mais abrangentes ajudam a identificar as principais opiniões e ideias. Após estabelecer essa base, você pode seguir para as partes mais complexas da análise de dados para responder às perguntas da sua pesquisa.

Uma das melhores formas de entender melhor os dados é segmentá-los. Você pode usar a tabulação cruzada para dividir seus dados em grupos menores baseados em características semelhantes. Por exemplo, você pode filtrar os dados por respostas de pessoas que tenham um histórico específico. É possível filtrar, comparar e criar regras para analisar os dados em cada segmento de usuário.

Os filtros são uma maneira poderosa de obter insights abrangentes dos dados. Por exemplo, se você quiser descobrir o desempenho de um produto em diferentes grupos, inclua perguntas de perfil demográfico na pesquisa. Com uma pergunta de faixa etária, é possível filtrar instantaneamente as respostas de acordo com a idade. A comparação desses conjuntos de dados pode revelar em que nível cada faixa etária gosta do seu produto, ajudando a identificar instantaneamente discrepâncias ou perfis demográficos mais insatisfeitos.

É possível filtrar por:

Embora dados qualitativos não gerem porcentagens ou números brutos que você possa usar aqui, é possível recorrer a ferramentas de análise de texto. Ao coletar respostas escritas e avaliá-las usando uma dessas ferramentas, é possível gerar uma análise de sentimento das pessoas respondentes.

Para converter dados brutos em insights, é preciso ter relevância estatística. É preciso garantir que os dados revelem uma descoberta, não escolher casos a dedo. A análise estatística revela se as tendências observadas são relevantes e o que os dados sugerem quando combinados a outros conjuntos de dados.

É possível comprovar a relevância estatística de diferentes maneiras:

Além da análise bruta, outros fatores determinam a relevância dos resultados. Por exemplo, a comparação do número total de respostas e da taxa de conclusão com o tamanho total da amostra revela se os resultados representam um grupo estatisticamente relevante.

Da mesma forma, é uma boa ideia considerar a margem de erro nos resultados da pesquisa. Ela indica o quanto os resultados refletem a população como um todo. Uma margem de erro pequena sugere uma alta confiança na precisão dos resultados. Uma margem de erro grande sugere que os resultados podem não representar a população como um todo.

Você precisa de mais respostas para ter um nível de autoridade maior nos resultados? O SurveyMonkey Audience pode ajudar você.

A comparação com referências é o processo de comparação de resultados com médias de outras empresas ou do setor. Também é possível comparar seus resultados com outros resultados seus por meio da repetição de pesquisas coletando dados em diferentes períodos, como trimestres ou anos.

Empresas do mundo todo usam a comparação de experiência de clientes para descobrir a opinião de clientes com relação à concorrência.

A análise longitudinal permite descobrir a mudança dos resultados de pesquisas com o tempo. Por exemplo, se você organiza um congresso anual, pode pedir para as pessoas participantes avaliar sua satisfação com o evento usando uma pesquisa de feedback de congresso. Se a taxa média de satisfação diminui com o tempo, você tem um ponto inicial interessante para pesquisas futuras.

Você pode combinar a pergunta de satisfação a uma pergunta aberta pedindo para as pessoas explicarem sua escolha. Esses dados qualitativos esclarecerão o que pode estar causando a queda de satisfação, ajudando você a tomar medidas práticas para resolver o problema.

É possível até mesmo monitorar dados de diferentes subgrupos. Vamos supor, por exemplo, que as taxas de satisfação vêm aumentando anualmente para a equipe de marketing, mas não para a administração. Pode ser interessante analisar as respostas da equipe de administração a várias perguntas para tentar entender por que ela está menos satisfeita que os demais participantes.

Os dados da sua pesquisa têm o poder de contar uma história. Comece com a pergunta mais importante, descreva suas descobertas e continue a partir daí. O que você quer descobrir? O que você descobriu com seus dados? Quais descobertas específicas se destacam ou são particularmente interessantes?

Sempre que possível, use recursos visuais em seu relatório. É entediante analisar diversos parágrafos de explicações de números. Um gráfico simples ou uma nuvem de palavras resume os resultados e permite que as pessoas entendam a mensagem dos dados de maneira intuitiva.

Agora que você analisou seus dados e comprovou a relevância estatística, chegou a hora de mostrá-los ao mundo. A criação de um ótimo relatório é a última etapa da análise prática da pesquisa. Ele permite compartilhar as descobertas com colegas, que podem inspirar mudanças na sua organização.

Leitura relacionada: como usar 6 gráficos básicos para criar relatórios eficazes

Até mesmo equipes cuidadosas podem cair em armadilhas na análise de dados de pesquisa. As armadilhas mais comuns são normalmente enquadradas em duas categorias: problemas que enfraquecem os resultados e hábitos de geração de relatórios que tornam os resultados mais relevantes ou insignificantes do que realmente são. O reconhecimento desses padrões facilita sua identificação rápida, ajudando a manter a análise realista.

Antes de concluir sua análise, tente identificar esses padrões para evitar erros comuns nos resultados ou relatórios.

O erro mais comum que as pessoas cometem ao analisar dados de pesquisa é confundir correlação com causalidade. Causalidade é quando um fator é a causa direta de outro. Correlação é quando dois fatores se movem juntos, mas não estão relacionados.

Um ótimo exemplo são os efeitos do tempo frio. Por exemplo, beber chocolate quente e usar luvas são duas variáveis correlacionadas, pois tendem a variar juntas e no mesmo sentido. Porém, uma não causa a outra. As duas são provocadas por um terceiro fator, o frio.

O simples fato de dois fatores serem paralelos não significa que eles sejam relacionados. A análise de correlação ajuda a identificar a relação entre seus dados.

Ao confundir correlação com causalidade, você conecta dois dados a um motivo terciário.

Os resultados do seu questionário contam uma história. No entanto, ao escolher os dados de forma muito criteriosa, ou seja, ao escolher os principais dados que validam sua hipótese, você pode perder a visão geral.

Ao tentar provar algo com uma pesquisa, pode ser frustrante quando os dados não batem. Os clientes podem não concordar com uma afirmação importante ou os dados podem não ter relevância estatística. Independentemente da sua descoberta, você não pode selecionar os dados a serem usados de forma extremamente criteriosa.

Se escolher quais dados usar nos cálculos, você influenciará na precisão dos resultados da pesquisa.

A SurveyMonkey sabe, melhor do que ninguém, que criar questionários e coletar resultados pode ser extremamente empolgante. No entanto, ao calcular os resultados de forma apressada, você pode deixar passar dados importantes ainda não fornecidos.

Para ter um alto nível de confiança nos dados, é preciso ter grandes conjuntos de respostas. Ao calcular os resultados antes do tempo, você arrisca ter menos respostas do que o necessário para alcançar relevância estatística.

Imagine que os resultados da sua pesquisa mostrem que 100% dos clientes têm interesse no novo recurso de um produto. Embora esse número pareça incrível, se apenas uma pessoa respondeu à pesquisa, qual é o nível de confiança de que as respostas realmente refletem sua base geral de clientes?

Os tipos de pergunta usados na pesquisa determinam os tipos de dados que você recebe e a qualidade deles. A qualidade dos dados da pesquisa refletem a qualidade das perguntas.

Confira algumas dicas:

Ao melhorar a qualidade das suas pesquisas, você naturalmente começa a coletar dados de melhor qualidade.

A análise de dados de pesquisas envolve diversos aspectos, desde entender os principais resultados até segmentar os dados e gerar relatórios.

A SurveyMonkey tem ferramentas de análise de dados de pesquisa e modelos que facilitam o alcance do seu público-alvo e a coleta de respostas confiáveis.

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NPS, Net Promoter e Net Promoter Score são marcas registradas da Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company e Fred Reichheld.