Texto de melhores práticas do iQ

Sobre as melhores práticas do Text iQ

Ao executar a análise de texto, existem etapas a serem executadas antes, durante e após a coleta de dados para garantir que sua análise seja abrangente. Esta página contém as melhores práticas sobre como coletar e interpretar dados do Text iQ na Qualtrics.

Projetando uma pesquisa para Text iQ

Ao coletar dados para realizar análise de texto, é importante ter seu design de pesquisa correto. As dicas nesta seção ajudarão você a criar sua pesquisa para capturar dados de texto consistentemente de alta qualidade.

• Ao criar uma pergunta de entrada de texto, considere por quanto tempo você deseja que a resposta seja e escolha a variação da pergunta correspondente. Por exemplo, se você quiser uma resposta longa de um entrevistado, selecione a variação da redação. Se você quiser apenas uma resposta de frase única, escolha a variação de uma única linha.
• Evite usar a resposta forçada em perguntas de entrada de texto. Nem todo entrevistado tem algo a dizer, então, se solicitado a fornecer uma resposta de texto, ele geralmente adicionará “N/A”, “Não”, “Não” etc., que não agrega valor ao seu conjunto de dados.
• Não faça várias perguntas em uma única pergunta de entrada de texto. Por exemplo, “Do que você gostou? O que você não gostou?” deve ser dividido em 2 perguntas separadas para uma análise mais fácil e precisa.
• Evite a fadiga da pesquisa limitando o número de perguntas de entrada de texto em sua pesquisa. As perguntas de entrada de texto podem exigir muito esforço do entrevistado. Quanto mais perguntas de entrada de texto você tiver em uma pesquisa, mais provável é que um entrevistado saia da pesquisa.
• Pense em usar fluxos de pesquisa baseados em Text iQ, em que você possa realizar análises de texto e sentimento em tempo real, à medida que o entrevistado responde à pesquisa. Com isso, você pode fazer perguntas de acompanhamento na pesquisa dinamicamente usando lógica de ramificação e lógica de exibição, ou mesmo acionar um tíquete da Qualtrics com base na resposta de entrada de texto.

Criação de tópicos de texto

Em geral, a criação de tópicos no Text iQ é um processo iterativo. À medida que mais respostas são coletadas, você pode precisar alterar as consultas de tópico existentes ou criar novas para capturar os comentários apropriados. No entanto, com o passar do tempo e suas consultas ficarem mais refinadas, menos trabalho é necessário para mantê-las no futuro.

Ao criar seus tópicos no Text iQ, há três abordagens que você pode usar: de cima para baixo, de baixo para cima e automática. Essas abordagens não se excluem mutuamente, portanto, considere usar uma combinação de todas elas ao desenvolver seus tópicos.

• Top-down: nesta abordagem, você começa a criar tópicos com base no que acha que verá nas respostas. Isso pode ser feito por meio da criação de consultas sobre o que você espera ver nas respostas e usando os pacotes iniciais, que incluem tópicos com consultas pré-criadas desenvolvidas por especialistas no assunto Qualtrics e são específicas a diferentes setores. Se os pacotes iniciais não se adequarem perfeitamente ao seu setor, você pode escolher e escolher tópicos específicos de diferentes pacotes iniciais para incluir em sua análise.
• Bottom-up: nesta abordagem, em vez de criar tópicos imediatamente, leia as respostas para entender as tendências e criar tópicos que se ajustem a essas tendências por meio da criação de consultas que capturarão as respostas adequadas.
• Automático: nesta abordagem, você conta com a Qualtrics para informar a criação de tópicos. À medida que as respostas são coletadas, a Qualtrics analisará suas respostas para ajudar a orientar quais tópicos criar. A Qualtrics também pode recomendar tópicos para você com base nas suas respostas.

Depois de criar seus tópicos, considere agrupar conceitos semelhantes usando hierarquias de tópicos. Isso é especialmente útil quando você tem um modelo de tópico mais complicado. Para cada tópico, o Text iQ analisará o sentimento no nível do tópico, fornecendo uma compreensão mais detalhada das suas respostas de texto.

Embora nem todos os comentários exijam um tópico, se você notar que um grupo de comentários não se encaixa em um tópico existente, crie um novo tópico para capturar essas respostas. Como alternativa, se os comentários não estiverem sendo marcados com um tópico existente quando deveriam estar, altere a consulta para incluir palavras-chave que podem ter sido perdidas antes para capturar as novas respostas. Você pode visualizar os comentários não identificados clicando na barra Comentários sem um tópico.

Obtendo insights dos dados do Text iQ

Depois de desenvolver seus tópicos, você pode começar a realizar análises para obter insights e tomar medidas. E ao realizar análises em dados do Text iQ, lembre-se de que o Text iQ é o mais poderoso agregado. Embora a opinião possa não ser 100% precisa para cada resposta da pesquisa devido a nuances sutis nos comentários, os dados agregados podem fornecer insights significativos para melhorar seu programa. Mais informações sobre a análise de opinião podem ser encontradas na página de suporte Análise de opinião.

Widgets no Text iQ

O Text iQ contém alguns widgets para você iniciar sua análise. Isso inclui um gráfico de bolhas para explorar widgets de alteração de sentimento, tópico e sentimento do tópico para mostrar como os tópicos e sentimentos mudaram ao longo do tempo e um widget de nuvem de palavras para visualizar palavras-chave. Consulte Widgets no Text iQ para obter mais informações.

Análise em dashboards

Analise os dados do Text iQ nos painéis de CX e EX para revelar insights e agir e melhorar as experiências da organização. Embora cada configuração do painel e os dados do Text iQ sejam diferentes, os recursos abaixo fornecem informações gerais para você começar.

• Text iQ nos dashboards CX: Uma página introdutória sobre o uso de dados do Text iQ em um dashboard CX.
• Texto iQ (EX): Uma página introdutória sobre o uso de dados do Text iQ em um projeto EX.
• Widget de gráfico de bolhas Text iQ (CX + EX): o widget de gráfico de bolhas Text iQ é útil para entender quais tópicos contêm mais comentários, bem como o sentimento geral do tópico. O tamanho da bolha indica o número de comentários anexados ao tópico e os anéis ao redor das bolhas quebram o sentimento do tópico.
• Widget de tabela do Text iQ (CX): o widget de tabela do Text iQ permite que você reporte as métricas dos principais tópicos, como contagem de tópicos, sentimento do tópico e importância relativa para cada um de seus tópicos de texto em um formato fácil de ler, além de tendências esclarecedoras, como modificação de contagem de tópicos e mudança de opinião.
• Widget de principais impulsionadores (CX+ EX): O widget de motivadores principais permite ver a correlação entre 1 métrica de resultado e 1 ou mais motivadores potenciais. Por exemplo, a métrica resultante pode ser Satisfação geral com potenciais estímulos de diferentes Pontuações de sentimento do tópico.
• Widget de ticker de resposta (CX +EX): o widget de ticker de resposta exibe informações de resposta individual em uma lista de rolagem e pode apresentar a pontuação de opinião correspondente da resposta no widget para fornecer contexto adicional.
• Widget de nuvem do Word (CX + EX): no widget de nuvem de palavras, as palavras usadas com mais frequência são exibidas com maior frequência do que as menos usadas. Isso pode ser útil para compreender palavras-chave que aparecem em comentários.

Uso de filtragem para análise

Os filtros
de dashboard (CX | EX) permitem que você aprofunde seus dados para encontrar tendências que você não conseguiria ver com os dados de forma agregada. 2 filtros úteis de Text iQ são o filtro Tópico e o filtro Rótulo de sentimentos sobre o tópico. Esses filtros, juntamente com os widgets mencionados acima, ajudam a gerar insights em dados de texto aberto, detalhados detalhadamente abaixo.

Use o widget de gráfico de bolhas para entender quais tópicos contêm mais comentários e quais são os mais positivos e negativos. Clique em uma bolha específica para adicionar um filtro de página para esse tópico. Como alternativa, use o filtro Etiqueta de sentimentos sobre o tópico para mostrar apenas comentários marcados como muito negativos, negativos, positivos, muito positivos, neutros ou mistos para um tópico específico em questão.

Depois de filtrar para um tópico ou rótulo de sentimento de tópico relevante, revise seu widget de nuvem de palavras para ver quais palavras aparecem com mais frequência em relação ao filtro. Abaixo, a nuvem de palavras é filtrada para mostrar o tópico Menu.

Além disso, revise o widget de ticker de resposta para ler as respostas individuais e ver quais preocupações específicas devem ser abordadas. Por exemplo, o widget de ticker de resposta abaixo exibe somente respostas negativas para Menu.

Identificando tendências nos dados do Text iQ

A visualização de tendências com dados do Text iQ ajuda a identificar onde você melhorou e o que poderia usar mais atenção. Além do widget de tabela de Text iQ (CX), o widget de gráfico simples (CX & EX) é útil na visualização de tendências. Dois exemplos de tendências com o widget Gráfico simples podem ser vistos abaixo:

Exemplo: visualizar a pontuação do NPS ao longo do tempo e adicionar um filtro para Tópico para entender como diferentes tópicos afetam a pontuação do NPS.

Exemplo: Visualize a contagem e a opinião de tópicos ao longo do tempo para ver como eles apresentaram tendências.

Notificações do painel de instrumentos com Text iQ

As notificações do painel de instrumentos podem alertá-lo quando houver uma alteração significativa nas métricas do painel, permitindo que você e sua equipe ajam com essas alterações de forma correspondente. As notificações de detecção de tendências destinam-se especificamente a rastrear tendências de popularidade em tópicos do Text iQ. Se determinados tópicos aparecerem novamente em feedback aberto, essa notificação poderá alertá-lo sobre essas alterações.

Análise no Stats iQ

Você pode analisar seus dados de Text iQ no Stats iQ. Isso é útil para correlacionar seus dados de texto com outros dados quantitativos. Consulte Analisando o Text iQ no Stats iQ para obter mais informações.