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Investir em experiência do cliente é essencial, mas como justificar esses investimentos para stakeholders focados em números? A resposta está em conectar CSAT com resultados financeiros mensuráveis.

Taxa de resposta baixa é um dos maiores desafios em programas de satisfação. Sem respostas suficientes, seus dados não são representativos e suas decisões podem ser equivocadas.

Nos últimos ciclos eleitorais, tanto no Brasil quanto no exterior, vimos uma crise de confiança atingir o setor de pesquisas. A dissonância entre algumas projeções e os resultados das urnas gerou debates acalorados sobre a validade das metodologias tradicionais.

O valor real está em interpretar corretamente esses números e transformá-los em insights acionáveis. Muitas empresas cometem erros críticos na análise que levam a decisões equivocadas. Vamos explorar como interpretar seus resultados adequadamente.

O Customer Satisfaction Score é uma ferramenta poderosa, mas seu sucesso depende de aplicá-la nos momentos adequados.

Encontrar o equilíbrio certo na frequência de pesquisas é uma arte. Pesquise pouco e você perde insights valiosos. Pesquise demais e você irrita clientes, reduz taxas de resposta e prejudica a percepção da sua marca. Vamos explorar como encontrar esse ponto ideal.

Scores baixos de CSAT não são fracassos - são oportunidades disfarçadas. Cada avaliação negativa é um cliente sinalizando exatamente onde você precisa melhorar. O que separa empresas medianas de excepcionais é como respondem a essas sinais. Vamos criar um framework prático para agir sobre CSAT baixo.

Mesmo com as melhores intenções, muitas empresas cometem erros que comprometem completamente seus dados de CSAT. Esses erros transformam uma métrica valiosa em números sem significado que levam a decisões equivocadas. Vamos explorar os erros mais comuns e como evitá-los.

A pergunta que você faz é tão importante quanto quando e como você pergunta. Perguntas mal formuladas geram dados confusos, baixas taxas de resposta e insights equivocados. Vamos explorar as melhores práticas de copywriting para pesquisas CSAT.

Além de CSAT e NPS, existe uma terceira métrica que vem ganhando destaque: o Customer Effort Score (CES). Entender as diferenças e quando usar cada métrica pode transformar sua capacidade de melhorar a experiência do cliente.

Da mensuração em larga escala da Pesquisa Survey à imersão profunda da Etnografia, passando pela dinâmica da interação coletiva no Focus Group, a precisão da causalidade na Pesquisa Experimental e a busca por consenso de especialistas no Delphi, cada método revela uma faceta única e complementar da realidade.

A Pesquisa Delphi é uma técnica de previsão e tomada de decisão que se baseia na opinião estruturada de um grupo de especialistas. O método é iterativo e anônimo.

Pesquisa Experimental se destaca por sua capacidade única de ir além da correlação e estabelecer relações de causalidade.

Originária da antropologia, ela busca entender o mundo a partir da perspectiva do "nativo", ou seja, do próprio participante.

A essência do grupo focal não está apenas nas palavras de cada indivíduo, mas na forma como eles se influenciam mutuamente, constroem consensos, expressam divergências e reagem uns aos outros. Essa riqueza de dados interativos é o que torna o focus group uma ferramenta poderosa para a pesquisa de opinião e de mercado.

A Entrevista em Profundidade oferece uma abordagem diametralmente oposta: ela busca a compreensão detalhada e contextualizada das experiências, percepções e motivações individuais.

O survey transcende a mera aplicação de perguntas; ele é um processo metodológico rigoroso que, quando bem executado, permite a mensuração de atitudes, comportamentos, crenças e dados demográficos com precisão estatística.

Em um mundo cada vez mais movido por dados, a escolha da metodologia correta não é apenas uma questão de preferência, mas uma decisão estratégica que determina a validade, a confiabilidade e o impacto dos resultados.

Pesquisa Ágil e Pesquisa rápida vem surgindo no repertório do pesquisador e representam uma tendência crescente: a criação de ciclos curtos de coleta e análise de dados, focados em obter insights rápidos e específicos de um determinado público.

O universo da automação em pesquisa Survey é vasto e repleto de possibilidades. A escolha da forma de interação mais adequada deve ser uma decisão estratégica, orientada pelo seu objetivo de pesquisa, pelo perfil do seu público-alvo e pelo seu orçamento.

Abrir uma empresa de pesquisa política requer mais do que apenas um interesse em política; exige uma compreensão aprofundada de metodologia, estatística, ética e, claro, os aspectos práticos de gestão de negócios.

Descubra como a SPHINX Brasil fortalece a coleta e análise de dados com integração e coleta multicanal via web, QR codes, dispositivos móveis e muito mais.

A automação revolucionou a pesquisa social, permitindo que os pesquisadores alcancem públicos vastos e diversos de maneira rápida e eficiente.

A capacidade de coletar, analisar e sintetizar dados de diversas fontes e disciplinas é o que confere a uma organização uma verdadeira vantagem competitiva. Trata-se de construir uma cultura orientada a dados, onde cada decisão, desde a mais tática até a mais estratégica, é informada por evidências robustas e insights

A tomada de decisão estratégica eficaz na era atual exige uma compreensão profunda e proativa dos riscos e do cenário regulatório.

Sabemos que a IA é o parceiro ideal para nossas tarefas relacionadas à pesquisa e isso inclui também a criação de uma primeira versão do projeto. Alguns clientes nos abordam sobre um banco de exemplos de questionários, para diferentes fins: avaliação de clima, satisfação de clientes, avaliação de competências, etc.

É muito importante contextualizar e "ensinar" a IA como ela deve ler os dados, como deve interpretar os resultados. Isso ajuda a IA a, ao fazer a leitura, buscar trazer interpretações que sejam relativas às informações que lhe foram dadas.

A era da campanha baseada unicamente em comícios passionais e discursos genéricos ficou para trás.

SPHINX Brasil lança Sphinx IA: inteligência artificial para criar pesquisas, analisar dados e aumentar a produtividade em tempo recorde.

O SAC, mais do que um centro de resolução de problemas, é uma mina de ouro de insights estratégicos, uma verdadeira "voz do cliente" em tempo real.

A Ouvidoria, em sua essência, é um repositório riquíssimo de informações estratégicas, uma janela privilegiada para a voz, muitas vezes não filtrada, dos nossos stakeholders.

Para um gestor de Qualidade, dominar essas aplicações significa ter um arsenal completo para influenciar positivamente a estratégia organizacional.

Em um cenário corporativo cada vez mais dinâmico e competitivo, a intuição já não é suficiente. É preciso agir com base em evidências, e é exatamente isso que a pesquisa proporciona.

A área de Marketing e Vendas é inerentemente dinâmica e multifacetada, o que exige um portfólio igualmente diversificado de aplicações de pesquisa.

As aplicações de pesquisa dentro da Inteligência de Mercado são variadas e complementares, cada uma focada em desvendar uma faceta específica do ambiente de negócios.

Pesquisa com certificação: saiba como criar questionários acessíveis com boas práticas, padrões RGAA 4.1 e WCAG 2.1, e aumentar a inclusão em suas pesquisas.

Reunimos em um e-book tudo que você precisa saber sobre os softwares de pesquisa. Ele te explica como funcionam, quais as opções e quais processos podem ser automatizados!

Na ânsia de coletar o máximo de informações possível, pesquisadores sociais podem, inadvertidamente, criar questionários ou roteiros de entrevista tão longos e/ou complexos que levam à fadiga do respondente. A fadiga do respondente é um estado de cansaço, tédio, irritação ou sobrecarga cognitiva experimentado pelos participantes durante o processo de resposta a uma survey.

A pesquisa social, especialmente aquela que envolve a interação direta com seres humanos como em surveys de campo, está intrinsecamente ligada a considerações éticas.

A pesquisa de métodos mistos, que combina a coleta e análise de dados quantitativos (QUANTI) e qualitativos (QUALI) em um único estudo ou em uma série de estudos, tornou-se cada vez mais popular nas ciências sociais. A sua promessa reside na capacidade de oferecer uma compreensão mais completa, nuançada e robusta dos fenômenos sociais do que qualquer abordagem isolada.

A interpretação inadequada de dados quantitativos em surveys representa uma ameaça fundamental à integridade científica, particularmente quando pesquisadores priorizam significância estatística sobre relevância substantiva. Este problema transcende questões meramente técnicas, envolvendo pressupostos epistemológicos sobre a natureza da mensuração social e os limites da inferência estatística.

Sabia que a pesquisa de clima é uma ótima oportunidade para coletar dados sobre a NR-1 e assim cumprir a nova regulamentação!

a transição das respostas textuais ricas e variadas para achados de pesquisa significativos é um processo complexo, repleto de desafios. Problemas na codificação e análise de dados qualitativos podem levar a interpretações superficiais, enviesadas ou à perda da riqueza contida nos relatos dos participantes.

A taxa de resposta constitui indicador fundamental da qualidade metodológica de surveys, refletindo a proporção de indivíduos contatados que efetivamente participam da pesquisa.

O viés de desejabilidade social é um fenômeno psicológico amplamente reconhecido na pesquisa social, onde os respondentes modificam suas respostas para projetar imagens mais favoráveis de si mesmos ou para conformar-se com normas sociais percebidas. Este fenômeno compromete a autenticidade dos dados coletados

O viés do entrevistador ocorre quando características, comportamentos, percepções ou erros do entrevistador influenciam, consciente ou inconscientemente, as respostas fornecidas pelos participantes de maneira não aleatória, criando distorções sistemáticas nos resultados. O reconhecimento de que a neutralidade perfeita é impossível deve motivar esforços contínuos para compreender e controlar esses vieses, ao invés de ignorá-los na esperança de que se cancelem mutuamente.

A amostragem constitui o pilar fundamental da inferência estatística em pesquisas sociais, determinando a capacidade de generalização dos resultados para populações mais amplas. Amostras não representativas ou enviesadas comprometem a validade externa dos estudos, produzindo conclusões que podem ser sistematicamente incorretas ou aplicáveis apenas a subgrupos específicos da população-alvo. Este problema metodológico representa uma das principais fontes de erro em surveys, com implicações que se estendem desde a formulação de políticas públicas até a construção do conhecimento científico.

Perguntas mal elaboradas podem comprometer irreversivelmente toda a pesquisa, introduzindo vieses sistemáticos e produzindo informações imprecisas ou distorcidas. Este fenômeno representa um dos principais desafios enfrentados por pesquisadores em ciências sociais, exigindo rigor teórico e técnico na construção dos instrumentos de coleta.

A pesquisa de campo do tipo survey, combinando perguntas quantitativas e qualitativas, é uma ferramenta poderosa para as ciências sociais. No entanto, como qualquer método de pesquisa, ela apresenta desafios e potenciais armadilhas.