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A diferença entre taxa de resposta e taxa de conclusão

A diferença entre taxa de resposta e taxa de conclusão

Se você trabalha na área de pesquisas online, é provável que esteja familiarizado com termos como taxa de resposta e de conclusão frequentemente presentes em artigos e relatórios de pesquisa e saiba que quanto maior a porcentagem da taxa, melhor.

Mas o que elas realmente significam? Qual é a diferença entre elas? Vejamos a definição de taxa de resposta e de conclusão e como elas estão relacionadas ao grupo de amostra e à precisão estatística da sua pesquisa online.

Em pesquisas online, taxa de conclusão é o número de pesquisas respondidas e enviadas dividido pelo número de pesquisas iniciadas pelos respondentes. Em outras palavras, apenas os respondentes que começaram a responder a pesquisa são incluídos nessa estatística e apenas os respondentes que a concluíram aumentam a taxa de conclusão. Veja abaixo um exemplo de cálculo de taxa de conclusão.

Tenho uma pesquisa com as seguintes estatísticas:

  • Emails enviados: 1.000
  • Número de respondentes que iniciaram a pesquisa: 250
  • Número de respondentes que concluíram a pesquisa: 200

Vamos calcular a taxa de conclusão.

Taxa de conclusão = número de pesquisas concluídas/número de respondentes que começaram a responder à pesquisa

Taxa de conclusão = 80%

Observe que a taxa de conclusão não depende do número de pessoas que receberam o convite para responder a ela. Ela se baseia exclusivamente na interação dos respondentes com sua pesquisa. Por isso, a taxa de conclusão pode (e deve) ser medida em qualquer pesquisa, inclusive por email, interceptação, pop-up, incorporada e híbrida.

  1. Dados incompletos: uma baixa taxa de conclusão significa que os respondentes não estão fornecendo todas as informações de que você precisa. Ou seja, algumas perguntas terão um nível de confiabilidade inferior a outras. Por exemplo, vamos considerar que metade dos participantes esteja desistindo da pesquisa antes da última pergunta, ou seja, a última pergunta tem um tamanho de amostra menor e, portanto, a probabilidade de imprecisão é maior.
  2. Experiência de pesquisa frustrante: uma baixa taxa de conclusão passa a mensagem de que os respondentes não gostam da pesquisa. Você conseguiu convencê-los a responder à pesquisa, mas, por algum motivo, eles desistem antes de fornecer todas as informações solicitadas. Se você estiver nessa situação, é possível que sua pesquisa esteja muito longa ou as perguntas não estejam bem-organizadas, sejam pessoais ou delicadas, ou consideradas enganosas pelos respondentes.

Evite que os respondentes tenham uma experiência ruim em sua próxima pesquisa. Baixe nosso "Guia para elaborar perguntas como um profissional". Faça download dele agora mesmo →

Embora seja aparentemente semelhante à descrição de taxa de conclusão, a taxa de resposta fornece insights valiosos sobre a precisão dos seus dados coletados. Em outras palavras, a taxa de resposta se refere ao número de pessoas que concluíram a pesquisa dividido pelo número de pessoas que compõem o grupo de amostra. Veja abaixo um exemplo de taxa de resposta.

Tenho uma pesquisa com as seguintes estatísticas:

  • Emails enviados: 1.000
  • Número de respondentes que iniciaram a pesquisa: 250
  • Número de respondentes que concluíram a pesquisa: 200

Vamos calcular a taxa de resposta.

Taxa de resposta = número de pesquisas concluídas/número de emails enviados

Taxa de resposta = 20%

A taxa de reposta só pode ser calculada com um grupo de amostra definido. Ou seja, é necessário ter uma lista de contatos ou o registro do número de pessoas que foram convidadas a responder à pesquisa. Infelizmente, métodos de implementação como pop-ups e incorporações em sites dificultam a definição do número de pessoas que têm acesso à pesquisa. Portanto, a medição da taxa de resposta não é confiável. A taxa de resposta é normalmente usada apenas quando o grupo de amostra é controlado por uma lista fixa de emails, números de telefone ou endereços.

  1. Maior chance de erro: quanto menor for a taxa de resposta, menor será o grupo original da amostra. Isso pode aumentar drasticamente a margem de erro e prejudicar a confiabilidade dos resultados. Vamos considerar, por exemplo, uma lista de 278 possíveis respondentes para uma população-alvo de 1.000 pessoas. Segundo nossa calculadora de tamanho de amostra de pesquisa, com uma taxa de resposta de 100%, teríamos uma margem de erro padrão do setor de 5%. Ao diminuir a taxa de resposta para 32%, relativamente alta, teremos uma margem de erro de 10%, diminuindo efetivamente a precisão dos resultados da pesquisa pela metade.
  2. Grupo de amostra desinteressado: além de imprecisão estatística, uma baixa taxa de resposta indica que os possíveis respondentes simplesmente não estão interessados em participar da pesquisa. É preciso descobrir uma forma de atrair mais participantes. Primeiro, certifique-se de que a mensagem e a linha de assunto do email não se pareçam com spam e expressem sua identidade de marca corretamente, a fim de passar credibilidade. Além disso, oferecer um incentivo a mais pode interessar seu grupo de amostra.
  3. Viés de não resposta: uma baixa taxa de resposta pode indicar um viés de não resposta, que ocorre quando um perfil demográfico da amostra não participa da pesquisa. O viés ou erro de não resposta pode ocorrer por vários motivos. Veja alguns exemplos:
    • Você enviou o convite por email em um feriado religioso ou regional
    • Um aplicativo de email está marcando seu convite por email como spam
    • O tema da pesquisa é uma questão delicada para alguns contatos
    • O tema da pesquisa é entendiante para alguns contatos

O truque para eliminar o viés de não resposta é testar a pesquisa, identificar os problemas e resolvê-los à medida que forem ocorrendo. Nada é mais prejudicial para os resultados de uma pesquisa que vieses não detectados. Além de prejudicar a credibilidade dos dados, o viés fornece resultados enganosos, fazendo com que você tire conclusões incorretas.

Agora que você sabe a diferença entre taxa de conclusão e taxa de resposta, poderá analisar os resultados dos seus questionários com uma nova perspectiva.

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