Aprender / Guias / Guia de análise qualitativa de dados
5 métodos qualitativos de análise de dados para sua pesquisa
Os dados qualitativos revelam insights valiosos que podem ser usados para melhorar a experiência do usuário e do cliente. Mas como exatamente medir e analisar dados que não são quantificáveis?
Existem diferentes métodos de análise de dados qualitativos para ajudar você a entender o feedback qualitativo e insights dos clientes, dependendo de suas metas de negócios e do tipo de dado coletado.
Resumo
Antes de escolher um método qualitativo de análise de dados para sua pesquisa, você precisa considerar as técnicas disponíveis e explorar seus casos de uso para entender como cada tipo pode ajudá-lo a entender melhor seus usuários.
Este guia traz cinco opções de métodos de análise qualitativa e ajudará você a escolher o(s) método(s) certo(s) com base nos seus objetivos.
5 métodos qualitativos de análise de dados explicados
A análise de dados qualitativos (QDA) é o processo de organizar, analisar e interpretar dados de pesquisa qualitativa — informações conceituais não numéricas e feedback do usuário — para capturar temas e padrões, responder a perguntas de pesquisa e identificar ações para melhorar seu produto ou site.
O primeiro passo do processo de pesquisa (após o planejamento) é a coleta de dados qualitativos. Você pode usar um software de análise de comportamento — como o Hotjar — para capturar dados qualitativos com contexto e conhecer o verdadeiro motivo por trás do comportamento do usuário, seja coletando feedback do cliente por escrito com o Surveys ou agendando entrevistas com os usuários aprofundadas com o Engage.
Use as ferramentas do Hotjar para coletar feedback, descobrir tendências de comportamento e entender o "porquê" das ações dos usuários.
1. Análise de conteúdo
A análise de conteúdo é um método de pesquisa qualitativa que examina e quantifica a presença de certas palavras, assuntos e conceitos em mensagens de texto, imagem, vídeo ou áudio. O método transforma informações qualitativas em dados quantitativos para ajudar você a tirar conclusões confiáveis sobre o que os clientes pensam da sua marca e como melhorar sua experiência e opinião.
Você pode realizar a análise de conteúdo manualmente (o que pode consumir muito tempo) ou usar ferramentas de análise como o Lexalytics para revelar padrões de comunicação, descobrir diferenças nas tendências de comunicação (individuais ou de grupo) e fazer conexões mais amplas entre conceitos.
Como a análise de conteúdo pode ajudar sua equipe
A análise de conteúdo geralmente é usada por profissionais de marketing e especialistas em atendimento ao cliente, ajudando-os a entender o comportamento do cliente e medir a reputação da marca.
Por exemplo, você pode realizar uma pesquisa com o cliente com perguntas abertas para descobrir as preocupações dos usuários — nas suas próprias palavras — sobre a experiência com seu produto. Em vez de processar centenas de respostas manualmente, as ferramentas de análise de conteúdo ajudam você a analisar e agrupar os resultados com base nas emoções expressas nos textos.
Outros exemplos de análise de conteúdo incluem:
Analisar menções à marca nas redes sociais para entender a reputação da sua marca.
Analisar o feedback dos clientes para avaliar (e depois melhorar) a experiência do usuário (UX) e do cliente.
Pesquisar páginas dos sites da concorrência para identificar vantagens competitivas e propostas de valor.
Interpretar entrevistas com clientes e resultados de pesquisas para determinar as preferências dos usuários e definir a direção para desenvolvimento de novos produtos ou recursos.
A análise de conteúdo foi crucial para o nosso crescimento quando eu estava na Hypercontext.
[Isso nos deu] uma melhor compreensão dos tópicos [do blog] que geravam mais inscrições de novos usuários. Também pudemos nos aprofundar nas postagens para entender melhor os formatos [que funcionavam].
2. Análise temática
A análise temática ajuda a identificar, categorizar, analisar e interpretar padrões em dados de estudos qualitativos e pode ser feita com ferramentas como Dovetail e Thematic.
Embora as análises de conteúdo e temática pareçam semelhantes, seu conceito é diferente:
A análise de conteúdo pode ser aplicada tanto a dados qualitativos ou quantitativos e foca na identificação de frequências, palavras e assuntos recorrentes.
A análise temática só pode ser aplicada a dados qualitativos, e foca na identificação de padrões e temas.
Como a análise temática pode ajudar sua equipe
A análise temática pode ser usada por praticamente qualquer pessoa: desde profissionais de marketing de produtos, passando por gerentes de relacionamento com clientes, até UX researchers.
Por exemplo, as equipes de produtos usam a análise temática para entender melhor os comportamentos e necessidades dos usuários e melhorar a UX. Analisar o feedback dos clientes permite identificar temas (por exemplo, uma navegação ruim ou interface móvel com bugs) apontados pelos usuários e obter insights práticos sobre o que realmente esperam do produto.
💡 Dica: buscando uma maneira de agilizar o processo de análise de grandes quantidades de dados coletados com pesquisas? Experimente a IA para Surveys do Hotjar: além de gerar uma pesquisa com base no seu objetivo em segundos, nossa IA analisa os dados brutos e prepara automaticamente um relatório resumido com as principais descobertas temáticas, citações dos entrevistados e passos acionáveis, tornando a análise de dados qualitativos muito fácil.
3. Análise de narrativa
A análise de narrativa é um método usado para interpretar histórias dos participantes da pesquisa — tais como depoimentos, estudos de caso, grupos focais, entrevistas e outros dados visuais ou de texto — com ferramentas como Delve e ATLAS.ti.
Alguns formatos não funcionam bem com a análise de narrativa, incluindo entrevistas muito estruturadas e pesquisas escritas, que não dão aos participantes muita oportunidade de contar suas histórias com suas próprias palavras.
Como a análise de narrativa pode ajudar sua equipe
A análise de narrativa oferece às equipes de produtos valiosos insights sobre a complexidade dos sentimentos, comportamentos e vidas dos clientes.
No contexto da pesquisa de marketing, a análise de narrativa envolve capturar e analisar histórias dos clientes — nas mídias sociais, por exemplo — para obter insights aprofundados sobre suas vidas, prioridades e desafios.
Isso pode incluir a análise do conteúdo diário compartilhado pelos influenciadores favoritos do seu público no Instagram ou análise das avaliações dos clientes em sites como G2 e Capterra para obter uma compreensão profunda das experiências individuais dos clientes. Os resultados dessa análise também contribuem para o desenvolvimento de personas de clientes.
💡 Dica: fazer entrevistas com usuários é uma excelente maneira de coletar dados para análise de narrativa. Embora as entrevistas possam consumir tempo, existem ferramentas que simplificam esse trabalho.
O Engage do Hotjar automatiza todo o processo, do recrutamento e agendamento até a geração das transcrições das entrevistas, que serão necessárias para a fase de análise do seu projeto de pesquisa.
4. Análise de teoria fundamentada
A análise de teoria fundamentada é um método de conduzir pesquisas qualitativas para desenvolver teorias examinando dados do mundo real. Essa técnica envolve a criação de hipóteses e teorias por meio da coleta e avaliação de dados qualitativos, e pode ser realizada com softwares de análise de dados qualitativos como MAXQDA e NVivo .
Ao contrário de outras técnicas de análise de dados qualitativos,esse método é indutivo e não dedutivo: ele desenvolve teorias a partir dos dados, e não o contrário.
Como a análise de teoria fundamentada pode ajudar sua equipe
A análise da teoria fundamentada é usada por engenheiros de software, profissionais de marketing de produtos, gerentes e outros especialistas que lidam com conjuntos de dados para tomar decisões de negócios informadas.
Por exemplo, as equipes de marketing de produtos podem recorrer a pesquisas com clientes para entender os motivos por trás das altas taxas de churn e, em seguida, usar a teoria fundamentada para analisar as respostas e desenvolver hipóteses sobre por que os usuários cancelam e como fazer com que permaneçam.
A teoria fundamentada também pode ser útil no processo de gestão de talentos. Por exemplo, os representantes de RH podem usá-la para desenvolver teorias sobre o baixo envolvimento dos funcionários e apresentar soluções com base nos resultados das pesquisas.
5. Análise de discurso
Análise do discurso é o ato de pesquisar o significado subjacente dos dados qualitativos. Isso envolve a observação de textos, áudios e vídeos para estudar as relações entre informações e seu contexto social.
Ao contrário da análise de conteúdo, esse método foca no significado contextual da linguagem: a análise de discurso esclarece o que o público pensa sobre um assunto e por que razão se sente assim.
Como a análise de discurso pode ajudar sua equipe
No contexto de negócios, esse método é usado principalmente por equipes de marketing. A análise do discurso ajuda os profissionais de marketing a entender normas e ideias em seu mercado e revela por que desempenham um papel tão importante para os clientes.
Quando as origens das tendências são descobertas, fica mais fácil desenvolver a missão da empresa, criar um tom de voz único e elaborar mensagens de marketing eficazes.
Qual método qualitativo de análise de dados você deve escolher?
Embora os cinco métodos qualitativos de análise de dados listados acima tenham como objetivo processar dados e responder a perguntas de pesquisa, essas técnicas diferem em sua intenção e nas abordagens aplicadas.
Escolher o método de análise certo para a sua equipe não é uma questão de preferência. A seleção do método mais adequado só é possível depois que você define os objetivos da pesquisa e tem uma intenção clara. Após determinar o que precisa (e por que precisa), você poderá identificar o método de análise que mais se alinha aos seus objetivos de pesquisa.
Colete dados qualitativos com o Hotjar
Use os insights da experiência do produto do Hotjar na sua pesquisa qualitativa. Colete feedback, descubra tendências de comportamento e entenda o "porquê" das ações dos usuários.
