4 desafios da análise qualitativa de dados e como superá-los

Este guia examina os quatro maiores desafios da análise qualitativa de dados — e as soluções para superar essas limitações com confiança e clareza.

Os 4 maiores desafios da análise qualitativa de dados (e como superá-los)

Muitas pessoas começam com os dados quantitativos — os fatos e números. Geralmente, eles são mais fáceis de entender e obter: basta conectar-se ao Google Analytics ou plataforma semelhante e pronto.

Mas os dados quantitativos contam apenas metade da história. Eles são bons para indicar "o quê", mas você precisa de insights qualitativos para preencher as lacunas sobre "porquê". Por exemplo, o Google Analytics pode mostrar que sua página de checkout tem uma alta taxa de rejeição, mas por que os usuários abandonam o site durante o checkout? O que os impede de comprar?

Os dados qualitativos podem responder a perguntas que os dados quantitativos não conseguem. Mas, então, o problema passa a ser interpretar esses dados qualitativos para encontrar padrões e tendências entre grandes volumes de feedback.

Aqui estão quatro dos desafios mais comuns da análise de dados qualitativos, juntamente com dicas para superar essas limitações e melhorar a experiência do usuário e produto.

1. Escolher um método e começar

A análise de dados qualitativos pode parecer esmagadora devido às muitas opções que você tem para explorar o feedback de clientes e usuários.

Primeiro, você precisa decidir quais fluxos de dados serão analisados: pesquisas na página, entrevistas, e-mails de atendimento ao cliente, avaliações, bate-papo ao vivo, etc.

Em seguida, há pelo menos cinco métodos qualitativos para escolher: análise de conteúdo, análise temática, análise de narrativa, análise de teoria fundamentada e análise de discurso.

Com tantas possibilidades, é fácil "travar" — e a pesquisa qualitativa se torna algo inviável.

As chaves para superar a paralisia por análise são avaliar suas prioridades e estabelecer um processo que atenda às necessidades específicas da sua equipe:

Determine seu objetivo

Uma das melhores maneiras de combater a sobrecarga — e economizar tempo — é definir seus objetivos. Não basta ter curiosidade sobre o que os usuários pensam. Você deve começar o processo analítico com uma noção clara de por que está fazendo esse trabalho.

Tente fazer o seguinte:

• Considere as metas da sua empresa. Se você sabe que sua organização está se esforçando para encantar o cliente ou usuário, o objetivo da análise de dados qualitativos pode ser isolar os três principais motivadores de sentimentos positivos.

• Comece com dados quantitativos. Às vezes, você pode encontrar seu objetivo começando com uma pergunta baseada nas descobertas dos dados quantitativos. Por exemplo, se as vendas de um produto específico estiverem em baixa, sua meta pode ser descobrir o motivo da queda.

Personalize o seu processo

Para algumas pessoas, a análise de dados qualitativos é um processo manual; para outras, automatizado com software. De qualquer forma, lembre-se que você sempre pode mudar a abordagem adotada. E uma dica extra: você melhora a compreensão e adesão da sua equipe ao comunicar a natureza iterativa do desenvolvimento de um processo de análise.

"Muitas pessoas resistem a novos processos porque temem sua permanência. No nosso caso, quando experimentamos uma nova ferramenta ou processo, sempre o descrevemos com termos que comunicam sua natureza experimental", diz Agustin Soler, cofundador e diretor de produtos da MURAL. "Dizemos que, se funcionar, continuamos com ele e o aprimoramos. Se não funcionar, avaliamos o que deu errado e partimos daí. Essa abordagem teve muito sucesso na minha empresa".

Se você não sabe por onde começar, experimente a análise temática. Esse método funciona com vários tipos de dados qualitativos, sendo especialmente útil para feedback do cliente. Com a análise temática, você lê e codifica os dados, identificando frases-chave relacionadas a tópicos similares. Em seguida, procura por temas — ideias mais abrangentes para agrupamento.

2. Evitar vieses inconscientes

A análise qualitativa de dados não é tão simples quanto a quantitativa, e pode ser difícil deixar as opiniões de fora. Mas, para entender melhor o usuário ou cliente, é importante deixar de lado quaisquer ideias preconcebidas.

Um desafio comum é o viés de confirmação, que nada mais é do que procurar evidências que confirmem uma opinião ou hipótese existente. Na análise qualitativa de dados, o viés de confirmação pode causar a visão de túnel: ficamos tão concentrados no que achamos que vamos ver que não enxergamos o problema real.

Outro desafio é o viés de observação, também conhecido como efeito Hawthorne. Basicamente, isso ocorre quando as pessoas mudam seu comportamento ao saber que estão sendo observadas.

Evitar vieses inconscientes na análise de dados qualitativos requer autorreflexão e, muitas vezes, a ajuda de uma equipe.

Use a reflexividade

Reflexividade significa considerar como seu histórico e experiências afetam a maneira como você percebe o mundo e como esse ponto de vista pode influenciar sua pesquisa e análise.

A reflexividade pessoal envolve a reflexão sobre sua identidade pessoal única, incluindo perspectivas socioeconômicas, raciais, de gênero e valores. A reflexividade funcional consiste em refletir sobre seu papel e seus métodos analíticos.

Manter um diário reflexivo traz consciência, responsabilidade e clareza ao seu trabalho com dados qualitativos. Pergunte-se:

Ao responder a perguntas como essas no diário reflexivo, você entenderá melhor as lentes pelas quais vê as informações, o que pode ajudar você a adotar uma postura mais objetiva no seu estudo.

Peça a opinião de colegas

Uma das melhores maneiras de evitar vieses é obtendo feedback de outras pessoas. Por exemplo, ao realizar uma análise temática, você pode pedir a um colega que avalie seus códigos e temas.

Melhor ainda: você pode tornar a análise qualitativa de dados mais divertida organizando uma watch party das gravações do Recordings do Hotjar como faz a empresa de locação de imóveis Spotahome.

"Se eu assisto aos vídeos sozinho, posso deixar passar algo que um desenvolvedor perceberia. O que eu procuro é diferente do que os outros procuram", observa Sara Parcero, gerente de conhecimento do cliente da Spotahome. "Quando peço a pessoas de diferentes origens para assistirem às mesmas gravações, sei que teremos uma análise completa de todos".

3. Garantir precisão e consistência

Os dados quantitativos envolvem números, então é mais fácil ter precisão: você pode ver que mais 200 clientes compraram um produto neste mês do que no anterior.

Mas as informações qualitativas são baseadas em interpretação. Como manter a consistência ao trabalhar com várias fontes de dados — e entre membros de equipe — para produzir insights precisos?

Garantir precisão e consistência é mais fácil quando você automatiza seus processos e cria um sistema de codificação claro.

Criando um sistema de codificação

A análise temática exige que os pesquisadores desenvolvam códigos para ideias comuns no texto. Por exemplo, o comentário de um cliente dizendo: "Eu podia ter encontrado algo similar gastando menos", poderia ser codificado como "pontos de dor" ou "preço".

Para facilitar a codificação:

• Decida se você usará a codificação indutiva, dedutiva ou ambas. Com a codificação indutiva, você começa a atribuir rótulos descritivos à medida que lê os dados. Com a abordagem dedutiva, você cria os códigos primeiro e depois encontra as evidências que se encaixam. Se quiser o melhor dos dois mundos, comece com alguns códigos em potencial, mas deixe espaço para criar mais à medida que trabalha.

• Crie uma chave com exemplos e não exemplos de evidências para cada código. Essa estratégia garantirá consistência quando mais membros da equipe começarem a ajudar no processo.

Automatizando a análise

A análise manual de dados qualitativos pode levar semanas — e ainda assim produzir resultados inconsistentes. Em vez disso, experimente usar o Recordings, Feedback ou Surveys do Hotjar para coletar insights qualitativos sobre a experiência do produto e depois use ferramentas como Themathic ou Delve para desenvolver códigos e temas.

4. Lidar com grandes volumes de dados

Embora algumas empresas possam ter dificuldade em coletar feedback suficiente para um estudo significativo, muitas organizações têm o problema oposto: a enorme quantidade de dados a analisar pode ser estressante e consumir muito tempo.

Ao se deparar com montanhas de transcrições ou os resultados de 10.000 pesquisas — como no caso da Ryanair — é preciso ter uma estratégia sólida de análise.

Com essa quantidade de dados, a análise manual não é uma opção. Você precisa das ferramentas certas para o trabalho e de bastante tempo para realizá-lo.

Selecione o software certo

• Escolha ferramentas adaptadas ao seu exato método de análise. Com tantos softwares para análise de dados qualitativos no mercado, sua equipe tem muitas opções. Por exemplo, se estiver realizando a análise de sentimento, um tipo de análise temática que consiste em inferir os sentimentos dos clientes, você pode escolher uma ferramenta como o Dovetail, que oferece esse recurso.

• Escolha um software que mantenha você focado e facilite a colaboração. O Workspaces do Hotjar permite que você foque em vozes do cliente específicas para economizar tempo nos processos de coleta e análise de dados. Crie um espaço de trabalho dedicado para essa tarefa e personalize as configurações para mostrar apenas as gravações mais relevantes. Esse tipo de organização significa que você e sua equipe podem partir direto para a análise.

Planeje seu tempo desde o início

É fácil subestimar o tempo necessário para organizar, classificar, codificar, tematizar e analisar os dados. Uma boa regra geral: reserve para a análise pelo menos o mesmo tempo que dedicou à coleta de dados. Por exemplo, se você passou 10 horas conduzindo entrevistas com clientes, planeje passar pelo menos 10 horas analisando as gravações ou transcrições.

Eliminando obstáculos da análise qualitativa para descobrir insights sobre a experiência do produto

Ao analisar dados qualitativos, você provavelmente encontrará um dos desafios listados acima (ou, vamos ser sinceros, todos os quatro).

Porém, quando você ajusta seus métodos, usa as ferramentas adequadas e colabora com seus colegas de equipe, a análise de dados qualitativos se torna mais fácil e produz mais insights.

Reserve tempo para enfrentar os desafios de frente para crescer como equipe — e descobrir oportunidades e minimizar atritos para os usuários e aumentar o encantamento do cliente.