Você sabe fazer análise de dados qualitativos?
Esse modelo faz parte da rotina de times de Produto e consiste em uma habilidade importante para Product Managers e Product Designers que precisam rodar experimentos com os usuários e adotar uma estratégia de Data Analytics para tomar decisões.
Descubra o que é a análise de dados qualitativos, a diferença entre dados qualitativos e quantitativose as as principais características dos dados qualitativos. Aprenda também quando fazer a análise dos dados coletados durante a pesquisa, como fazer isso de forma eficiente e 5 ferramentas que podem ajudar na etapa da pesquisa qualitativa.
O que é análise qualitativa
A análise qualitativa ou análise de dados qualitativos corresponde à interpretação feita a partir de dados obtidos por meio de diferentes métodos de pesquisas qualitativas, como:
- Pesquisas e entrevistas com usuários;
- Pesquisa com grupo focal (que deve discutir um tema ou um problema e pode ser feita por meio de brainstorming);
- Estudos etnográficos;
- Testes de usabilidade;
- Observações a respeito dos comportamentos dos usuários ou do mercado;
- Dados de pesquisas e estudos do setor;
- Feedbacks e avaliações dos clientes.
Assim, a pesquisa qualitativa pode envolver a interação direta com os usuários. A partir das informações obtidas com esse modelo, o time faz a análise qualitativa dos dados, que envolve desde a categorização até o cruzamento de dados para insights mais valiosos.
Diferença entre dados qualitativos e quantitativos
Enquanto os dados qualitativos correspondem àqueles que você não consegue mensurar ou quantificar, os dados quantitativos são expressos em números.
Por exemplo, supondo que o seu produto tenha registrado que 50 usuários fizeram login em determinado período do dia, esse é um dado quantitativo.
Já se você fez entrevistas com os usuários e compilou as respostas ou recolheu feedbacks dos clientes em relação a uma funcionalidade, esses são exemplos de dados qualitativos.
Embora sejam dados com características diferentes, eles são complementares e, quando aliados, ajudam os times de Produto a terem uma visão mais global a respeito de determinado aspecto ou problema.
Características dos dados qualitativos
Os dados qualitativos são mais subjetivos e representam a experiência individual do usuário (ou a experiência de um determinado grupo de pessoas), que oferece uma resposta em uma entrevista ou fornece um feedback ou avaliação em uma loja de aplicativos, por exemplo.
Pensando no contexto de Produto, essas informações podem dizer respeito a sensações, sentimentos, hábitos, preferências e impressões dos usuários.
Os dados qualitativos são descritivos de um determinado contexto, e não numéricos, como os dados quantitativos. Assim, essas informações constroem uma história e fazem parte de uma narrativa contada pelos usuários em uma entrevista, por exemplo.
Exemplos de dados qualitativos nas empresas
Empresas de diversos setores utilizam dados qualitativos para enriquecer suas decisões estratégicas e entender melhor seus clientes. Dados qualitativos podem incluir feedback de clientes, entrevistas, grupos focais e comentários nas redes sociais.
- Netflix – Analisa comentários de usuários para ajustar recomendações e desenvolver novas séries e filmes.
- Starbucks – Utiliza feedback dos clientes sobre experiências em lojas para modificar produtos e serviços.
- Airbnb – Coleta histórias e avaliações de hóspedes para entender melhor as expectativas e melhorar a hospitalidade.
- Nike – Realiza grupos focais para testar novos designs e tecnologias em produtos esportivos.
- Apple – Monitora reviews de produtos e feedback em lançamentos de produtos para orientar melhorias e inovações futuras.
Quando fazer análise de dados qualitativos
A análise de dados qualitativos é recomendada quando o time precisa levantar e validar hipóteses a respeito de determinado aspecto. As pesquisas qualitativas podem ser feitas para aprofundar o conhecimento do time sobre o comportamento dos usuários no produto, entender o público-alvo, identificar necessidades do mercado e dos clientes, entre outros aspectos.
A análise qualitativa pode ser feita para entender os porquês dos comportamentos dos usuários, enquanto a pesquisa quantitativa é comumente utilizada para entender o que está acontecendo.
Além disso, esse método é eficiente para compreender cenários específicos, entender o contexto do usuário e identificar melhorias objetivas na jornada.
Embora esse modelo de pesquisa seja bastante eficiente para obter insights valiosos que podem ser aplicados para melhorias no produto, o ideal é aliar a análise dos dados qualitativos com a análise das informações quantitativas. Com isso, a empresa consegue tirar conclusões mais confiáveis e relevantes para os seus processos e objetivos.
Aplicações da análise de dados qualitativos
A análise de dados qualitativos é fundamental em várias áreas para extrair insights profundos das interações humanas e percepções. Ela é utilizada para melhorar a experiência do cliente, desenvolver produtos, formular políticas públicas e entender dinâmicas de mercado.
Aqui estão algumas aplicações importantes da análise de dados qualitativos:
- Melhoria da experiência do cliente em serviços e produtos.
- Desenvolvimento de produtos baseado em feedback detalhado do usuário.
- Formulação de políticas públicas com base em entrevistas e grupos focais.
- Análise de mercado para entender tendências e comportamentos de consumidores.
- Saúde pública, usando entrevistas para melhorar os serviços de saúde.
- Desenvolvimento de software, utilizando o feedback para aprimorar interfaces e funcionalidades.
- Educação, para avaliar e melhorar métodos de ensino através de feedback de alunos e professores.
5 passos para fazer a análise de dados de uma pesquisa qualitativa
Depois de escolher o método da pesquisa qualitativa e ter acesso aos dados, é hora de analisá-los. Há algumas etapas da análise qualitativa, como:
1. Centralize os dados
Se a sua análise compreende dados de diferentes fontes, é importante centralizar as informações em um único lugar para facilitar o processo.
2. Segmente e categorize os dados
Depois de recolher as informações, é hora de categorizar os dados. Observe características comuns aos dados e pense em grupos que podem ser criados a partir desses achados, incluindo os dados nos grupos correspondentes.
A importância das categorias em análise de pesquisa qualitativa está em facilitar esse processo, já que a pesquisa pode envolver um grande volume de informações.
3. Identifique padrões
Com os dados devidamente categorizados, busque os padrões que apareceram nas respostas, observações e descobertas.
4. Cruze os dados
Esse passo é importante para fazer associações entre os dados e obter insights mais relevantes para a sua análise e enriquecer o processo. Você pode buscar explicações para as informações encontradas ou levantar hipóteses que podem ser testadas mais tarde.
5. Visualize os dados
Para uma compilação mais eficaz das informações, é interessante contar com ferramentas de data visualization para ter mais clareza e enriquecer a análise. Esse método também ajuda muito na hora de compartilhar os dados e os insights com outros membros do time e pedir feedback.
Essas técnicas de análise de dados não são uma regra, você pode adaptá-las de acordo com os insights obtidos ou com os objetivos da pesquisa. Mas, no geral, essas etapas trazem mais clareza para as suas análises e permitem avaliar um bom volume de dados.
5 ferramentas para fazer pesquisa qualitativa
Há algumas ferramentas para PMs específicas para fazer análises de dados e que ajudam a mapear o comportamento dos usuários, assim como coletar e tratar um grande volume de dados qualitativos, como feedbacks e respostas, e quantitativos. Conheça algumas delas a seguir!
1. Sense Data
A SenseData é uma ferramenta muito conhecida de Customer Success, que reúne dados valiosos sobre a jornada dos seus clientes, aumentando a previsibilidade de cancelamentos e permitindo identificar o comportamento dos usuários para otimizar estratégias de cross-sell e up-sell.
2. Hotjar
A Hotjar é uma plataforma criada para agilizar a coleta e a análise de dados, tornando o processo visual e colaborativo. A ferramenta é equipada com funcionalidades para recolher feedbacks dos usuários, rodar pesquisas com eles, identificar as principais necessidades dos clientes e entender o comportamento dos usuários no seu produto.
3. Gainsight
A Gainsight é uma ferramenta focada em Customer Success e na experiência dos usuários com o produto. Com ela, é possível mapear as necessidades dos clientes e visualizar o comportamento dos usuários em cada ponto de contato da jornada.
4. Amplitude
A Amplitude é uma das plataformas mais utilizadas de Product Analytics para coletar dados de produto e fazer análises qualitativas e quantitativas para otimizar a performance da sua solução e a experiência dos usuários. Com a plataforma, você consegue mapear o comportamento das pessoas no seu produto, com atualizações em tempo real das interações.
5. FullStory
A plataforma da FullStory permite combinar análises quantitativas e qualitativas sobre o comportamento dos seus usuários, com o objetivo de aumentar o engajamento no produto, otimizar as conversões e identificar pontos de fricção na jornada do cliente.
A ferramenta permite coletar todos os dados a respeito das interações dos usuários com o seu produto, ajudando as empresas a digitalizarem seus processos.
Ética na análise de dados qualitativos
A análise de dados qualitativos no desenvolvimento de produtos digitais implica uma série de considerações éticas que são fundamentais para garantir a integridade e a confiança nos processos de pesquisa e desenvolvimento.
A ética na pesquisa é orientada por princípios que buscam proteger os direitos dos participantes, garantir a confidencialidade e a privacidade das informações e minimizar qualquer potencial de dano.
- Consentimento informado e voluntariedade: É essencial que todos os participantes da pesquisa sejam plenamente informados sobre o propósito, os métodos e os potenciais riscos e benefícios do estudo.
- Privacidade e confidencialidade: Os pesquisadores devem tomar medidas para garantir que as informações pessoais sejam mantidas em segredo e que o acesso a esses dados seja limitado a pessoas autorizadas.
- Transparência e responsabilidade: É fundamental que os procedimentos e os resultados da pesquisa sejam comunicados de maneira clara e transparente. Isso inclui a divulgação de qualquer conflito de interesse e a garantia de que os resultados sejam relatados de forma honesta e precisa.
- Cumprimento legal e normativo: Além de seguir as diretrizes éticas, a pesquisa deve estar em conformidade com todas as leis e regulamentos aplicáveis. Isso inclui a obtenção de todas as aprovações éticas necessárias antes de iniciar a pesquisa.
Perguntas frequentes sobre análise de dados qualitativos
Quais são os principais desafios enfrentados ao realizar análise de dados qualitativos e como superá-los?
Os principais desafios na análise de dados qualitativos incluem lidar com a subjetividade e a complexidade dos dados, que podem variar muito e ser abertos a múltiplas interpretações.
Para superar esses desafios, é crucial adotar métodos rigorosos e consistentes de coleta e análise de dados, utilizar ferramentas de codificação para organizar e sintetizar as informações, e promover a triangulação de dados, utilizando múltiplas fontes ou métodos para verificar os resultados.
A formação de equipes multidisciplinares também pode ajudar a garantir uma análise mais equilibrada e menos enviesada.
Existem exemplos específicos de como as empresas usaram com sucesso dados qualitativos para guiar decisões estratégicas importantes?
Sim!
Por exemplo, a Starbucks usou feedback de clientes para aprimorar produtos e a experiência em loja, levando à criação de novas ofertas de produtos e serviços. A Netflix também analisa comentários e avaliações de usuários para ajustar seu algoritmo de recomendações e desenvolver conteúdo original que ressoe melhor com seu público.
Essas estratégias ajudam as empresas a se adaptarem às preferências do consumidor e inovarem de maneira mais eficaz.
Como garantir a objetividade e reduzir o viés na interpretação dos dados qualitativos durante a análise?
Para garantir a objetividade e reduzir o viés na análise de dados qualitativos, é essencial adotar procedimentos claros e padronizados de coleta e análise de dados.
A inclusão de múltiplos analistas pode ajudar a oferecer perspectivas diversas e diminuir a subjetividade individual. Além disso, a utilização de software específico para análise qualitativa pode auxiliar na organização e codificação dos dados de maneira sistemática, minimizando interpretações enviesadas.
A revisão por pares dentro do processo analítico também contribui para uma maior validação e confiabilidade dos resultados interpretativos.
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