Como usar o índice das duas respostas mais positivas (top 2 box score) ao analisar pesquisas

Qual é a probabilidade de clientes potenciais comprarem seus produtos? Sua clientela está satisfeita? E sua marca, ela é atrativa?

Cada uma dessas perguntas pode evocar uma variedade de respostas, o que dificulta sua interpretação. Para simplificar os dados das respostas, você pode usar o top 2 box score ou índice das duas respostas mais positivas, uma técnica de análise que permite destacar valores cruciais de uma maneira fácil de interpretar.

Nós discutiremos como o índice das duas respostas mais positivas ajuda na sua análise de pesquisas. Além disso, falaremos das várias formas em que ele aparece. Assim, da próxima vez que estiver escrevendo perguntas ou conferindo respostas, você usará seu conhecimento desse índice para aproveitar ao máximo sua pesquisa.

Mas, primeiro, o que exatamente é o índice das duas respostas mais positivas?

O índice das duas respostas mais positivas (chamado em inglês de top 2 box score) é uma maneira de resumir as respostas positivas de uma pergunta de escala Likert. Ela combina as duas respostas mais altas (ou mais positivas) para criar um só número. Dado o seu cálculo simples e o valor que agrega à análise da sua pesquisa, os índices das duas respostas mais positivas são usados de diversas maneiras na pesquisa de mercado. A lista inclui tudo desde teste de anúncios e desenvolvimento de produtos até monitoramento da marca.

Para te ajudar a entender o processo de calcular esse índice de maneira mais concreta, vamos usar um exemplo.

Suponhamos que você é profissional de marketing em uma empresa de alimentos para animais de estimação. Você quer testar algumas ideias de anúncio com seu mercado-alvo: tutores de animais. Na pesquisa, você quer entender a probabilidade de tutores de animais comprarem seu produto depois de verem um anúncio.

Para obter uma resposta, você usa a seguinte pergunta de intenção de compra com uma escala de cinco pontos:

Se o produto estivesse disponível hoje, qual seria a probabilidade de você comprá-lo?

Depois de coletar as respostas, os dados podem ficar assim:

Como profissional de marketing, você tem mais interesse em descobrir a porcentagem de pessoas que tenderão mais a comprar seu produto depois de ver o anúncio. Então, nesse exemplo, as respostas do índice das duas respostas mais positivas são as duas primeiras respostas: Extremamente provável e Muito provável, Para calcular o índice das duas respostas mais positivas, basta adicionar as duas porcentagens:

15% (Extremamente provável) + 25% (Muito provável) = 40% (índice das duas respostas mais positivas)

Dica profissional: na Análise da SurveyMonkey, você pode criar facilmente um índice das duas respostas mais positivas combinando opções de resposta.

Agora que você sabe como calcular o índice das duas respostas mais positivas, vamos falar sobre os motivos para usá-lo.

1) Ele simplifica sua análise. Em vez de conferir mais de cinco números, você só terá uma para olhar.

2) É rápido e fácil fazer comparações. Se estiver comparando resultados entre diferentes marcas ou estímulos (por exemplo, ao fazer um teste de conceito), o índice das duas respostas mais positivas permitirá comparar os resultados lado a lado com mais eficiência.

Vamos voltar ao nosso exemplo anterior da empresa de alimentos para animais de estimação. Imagine que você fez perguntas não só de intenção de compra, mas também de atratividade e credibilidade. Com o índice das duas respostas mais positivas, você pode dizer adeus ao excesso de gráficos difíceis de interpretar e dar boas-vindas a tabelas de desempenho limpas e simples.

3) As tendências ficam mais fáceis de identificar. Ao monitorar métricas ao longo do tempo, o índice das duas respostas mais positivas ajuda a identificar tendências nos dados.

Por exemplo, digamos que você esteja monitorando a atratividade da sua própria marca em comparação às dos seus principais concorrentes. Você usa pergunta de escala de cinco pontos para medir a percepção relativa sobre cada marca. Monitorando os resultados trimestralmente, você vê a tendência de cada marca lado a lado.

O índice das duas respostas mais positivas permite capturar sua análise ao longo de um período usando um só elemento visual.

Existem algumas variações do índice das duas respostas mais positivas. Estas são algumas das formas mais comuns de variação:

Use o índice da resposta mais positiva quando você tiver interesse apenas na resposta mais positiva possível. Por exemplo, se estiver tentando melhorar a retenção de clientes e estiver pensando em usar uma pergunta de avaliação com estrelas para medir a satisfação de clientes, você pode achar mais interessante aumentar a porcentagem de clientes que dão 5 estrelas com o tempo.

Como você avaliaria nossos serviços?

Para calcular o índice da resposta mais positiva, basta encontrar a porcentagem de respondentes que selecionaram a melhor resposta. Então, se 20% dos respondentes selecionarem 5 estrelas, seu índice da resposta mais positiva seria simplesmente 20%.

Use um índice das três respostas mais positivas para perguntas de escala Likert que usam uma escala de mais de cinco pontos. O cálculo é parecido com o do índice das duas respostas mais positivas, mas neste você soma as três mais positivas.

Em geral, qual foi seu nível de satisfação ou insatisfação com o atendimento recebido?

Ao tentar agregar as respostas negativas de uma pergunta de escala Likert, você pode usar um índice das duas respostas mais negativas, em vez de positivas. Por exemplo, veja esta pergunta de fidelidade à marca do nosso modelo de pesquisa de conversão de marca:

Qual é a probabilidade de você mudar para outra marca na sua próxima compra?

Para criar uma métrica que quantifique seus clientes fiéis, use um índice das duas respostas mais negativas. Isso envolve simplesmente somar as duas piores respostas (“Pouco provável” e “Nada provável”).

Às vezes, você pode querer se aprofundar no índice das duas respostas mais positivas. Veja o detalhamento do seguinte índice das duas respostas mais positivas de uma pergunta de intenção de compra com dois conceitos de produto diferentes:

Produto A
Índice das duas respostas mais positivas: 40%
Extremamente provável: 15%
Muito provável: 25%

Produto B
Índice das duas respostas mais positivas: 40%
Extremamente provável: 30%
Muito provável: 10%

Nesse caso, os índices dos dois produtos são iguais, e você pode tirar a mesma conclusão. No entanto, o produto B tem o dobro de respostas “Extremamente provável”, o que expressa uma intenção de compra muito maior do que o produto A.

Esse exemplo mostra que você nem sempre pode depender de agregar o índice das duas respostas mais positivas de forma isolada, principalmente quando as comparações estiverem próximas. Usar um índice ponderado das duas respostas mais positivas (ou de apenas a única resposta mais positiva), é possível obter mais clareza e evitar ter de testar novamente os anúncios ou procurar por um tamanho de amostra maior.

Um índice ponderado das duas respostas mais positivas é calculado da seguinte maneira:

(Índice da resposta mais positiva * peso da resposta mais positiva) + (índice da segunda resposta mais positiva * peso da segunda resposta mais positiva) = índice ponderado das duas respostas mais positivas

A parte um tanto subjetiva da equação são os próprios pesos. Algumas regras básicas ao determinar os pesos são:

O índice das duas respostas mais positivas é fundamental para todos que querem fazer uma pesquisa de mercado. Seja para coletar resultados relacionados a teste de anúncios, feedback de produtos ou consciência de marca, o índice das duas respostas mais positivas aumentará sua eficiência ao analisar a pesquisa e ajudará a tomar as decisões certas.