Entre os critérios de sucesso para um projeto de pesquisa de satisfação, a apresentação de resultados é uma arte difícil que exige múltiplas qualidades. Além do rigor metodológico e da relevância na escolha das informações selecionadas, é fundamental apresentar os resultados de forma organizada, atrativa e didática. Para enfrentar esses desafios, o pesquisador pode usar ferramentas de visualização de dados.
I – Estrutura típica de uma pesquisa de satisfação
Conforme mostrado na figura abaixo, as pesquisas de satisfação geralmente seguem uma estrutura bem definida que inclui uma avaliação da satisfação geral e, em seguida, avaliações parciais por temas principais, que agrupam um certo número de atributos específicos de satisfação.
A pesquisa também pergunta aos consumidores ou usuários sobre os motivos de sua satisfação, sejam eles positivos ou negativos. Além disso, geralmente são feitas perguntas para definir a identidade do entrevistado (idade, gênero, categoria social, etc.), mas também para entender seu contexto de consumo/uso (local, horário, marca, etc.).
II – Representação dos resultados de uma pesquisa de satisfação
Em relação a essa estrutura padrão, o analista realiza seus tratamentos de acordo com três objetivos principais: descrever, comparar e explicar.
No primeiro objetivo, trata-se, em particular, de apresentar as características da amostra e indicar o nível de satisfação, global e por tema, depois por atributos. Por fim, a descrição diz respeito aos motivos de satisfação ou insatisfação.
No segundo objetivo, o analista compara os níveis de satisfação com base em variáveis de contexto e identidade.
No último objetivo, procuramos em particular determinar quais satisfações parciais influenciam a satisfação geral e quais razões explicam a satisfação e a insatisfação.
Este conjunto de análises é bastante volumoso e exige um trabalho de restituição de alta qualidade que combine rigor, precisão, espírito de síntese e pedagogia.
O trabalho de relatórios geralmente segue o seguinte processo:
a) Escolha das análises a serem devolvidas
Ela é realizada principalmente de acordo com os objetivos da investigação, mas também de acordo com o nível de detalhamento esperado. Frequentemente, o analista escreve um plano de tratamento, que lista todas as análises previstas de forma estruturada.
b) Escolha dos indicadores corretos
Para cada análise, sempre temos a opção de apresentar a taxa de resposta, os números e/ou as porcentagens, a média ou a mediana, o teste estatístico ou não. As escolhas são baseadas no nível de tecnicidade necessário (ocultar ou exibir a estatística) e sempre favorecemos a parcimônia em vez da abundância.
c) Escolha da melhor renderização gráfica
Escolher o gráfico certo é uma arte difícil, mas existem algumas regras básicas. Por exemplo, um gráfico de pizza (setores) é preferível quando o número de categorias de resposta é limitado, um gráfico de barras quando o número é grande (>5) ou um medidor para dados numéricos. O uso de ícones de preenchimento permite personalizar a apresentação de análises descritivas de uma forma mais visual e, portanto, mais impactante.
Para análises comparativas , gráficos de barras empilhadas são adequados quando o número de categorias não é muito alto. Para questões do tipo “escala”, o uso da média permite simplificar as restituições, para a análise descritiva de tabelas de escala ou para análises cruzadas. Gráficos face a face são recomendados para comparar a distribuição de respostas entre duas modalidades. Por fim, mapas de calor ou bolhas agrupadas fornecem uma representação visual muito interessante de especificidades, quando o número de categorias é alto.
Também é recomendável fornecer níveis de alerta, por exemplo, para pontuações abaixo da média ou abaixo de um valor alvo. Os alertas podem ser materializados pela coloração diferente dos indicadores ou pelo aparecimento de um pictograma apropriado.
d) Definição de uma boa estrutura de consulta
Uma boa apresentação de resultados também deve ser bem estruturada. O analista deve propor um plano baseado nos principais temas do estudo (ou nas principais questões de pesquisa) e criar páginas para cada um deles. Para uma pesquisa de satisfação, a estrutura do relatório online poderia ser, por exemplo, a seguinte:
- amostra
- satisfação geral e por temas principais
- satisfação detalhada em cada nível de atributo para o tema 1
- satisfação detalhada em cada nível de atributo para o tema 2
- satisfação detalhada em cada nível de atributo para o tema 3 etc.
- motivos de satisfação
- motivos de insatisfação
- análise de importância/desempenho
- análise comparativa baseada em uma ou mais variáveis de contexto-chave
As análises comparativas serão bastante facilitadas pela implementação de opções de visualização de dados.
e) Definição de opções de visualização de dados
O analista aqui se torna um designer. Ele ou ela deve antecipar quais ações serão mais relevantes para o usuário da plataforma de relatórios on-line e, em particular, os filtros mais relevantes a serem implementados. Em nosso exemplo abaixo, as análises gerais e detalhadas de satisfação, importância e motivo podem ser filtradas em cada categoria das variáveis de identidade e contexto.
Na visualização de dados abaixo – de uma pesquisa de satisfação de uma amostra de turistas – o banner no topo da tela é usado para colocar as variáveis de contexto: tipo de acomodação, gênero, ano e semestre da pesquisa. Ao clicar neles, o leitor pode aplicar um filtro e consultar os resultados propostos sobre uma subpopulação que lhe interessa particularmente.
Observe também que foram programados alertas que variam a cor dos gráficos de indicadores para intenção de retorno ou satisfação, por exemplo. Pictogramas também aparecem ao lado das médias para a percepção de férias ideais.
Conclusão
- Os métodos para relatar os resultados de pesquisas de satisfação são uma área em que o progresso recente tem sido considerável. As principais inovações dizem respeito principalmente a três aspectos:
a ergonomia das ferramentas de processamento, que democratiza o acesso a um conjunto mais amplo de métodos e aumenta a produtividade do analista, - desenvolver análises mais inteligentes que ilustrem mais rapidamente insights críticos de dados,
- a elaboração de roteiros de resultados que permitem uma interação envolvente com o leitor e que lhe dão maior autonomia em sua experiência de consulta.
Texto traduzido e adaptado de: https://www.lesphinx-developpement.fr/blog/comment-restituer-resultats-enquete-de-satisfaction/
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