A análise qualitativa vai além dos números para compreender os sentimentos por trás de feedbacks, pesquisas, discursos. Te mostramos como explorar novas perspectivas de dados usando IA e Power Platform.
A análise qualitativa ajuda as organizações a tomarem decisões estratégicas com base no que os números não conseguem descrever: as emoções das pessoas.
A cada dia, mais organizações descobrem o poder dos dados para tomar decisões ágeis e atingir os melhores resultados.
Porém, na ânsia de avaliar métricas e números, muitos gestores voltam as atenções apenas para os dados quantitativos, se esquecendo dos dados qualitativos, tão importantes quanto os primeiros.
Para as organizações alcançarem o sucesso é necessário usar todos os dados que coletam com sabedoria e uma estratégia bem fundamentada.
Assim, dados quantitativos, medidos e expressos em números, devem ser combinados com os dados qualitativos, que expressam sentimentos, percepções, intenções.
Não se deve ignorar o enorme potencial dos dados qualitativos. Eles são essenciais para desenvolver produtos e serviços cada vez melhores e para aprimorar a experiência de usuários e colaboradores.
Pensando nisso, mostraremos neste artigo o que é e como funciona a análise de dados qualitativos, e como usar inteligência artificial e a Power Platform no processo. Vamos lá!
A análise qualitativa é o processo de organização, análise e interpretação de dados qualitativos, comuns em descrições, pesquisas de satisfação e clima, narrativas, observações e entrevistas.
Seu objetivo é capturar temas e padrões que aparecem nesses dados, e assim, identificar ações para melhorar produtos, serviços, e acima de tudo, experiências.
A análise qualitativa permite uma compreensão mais profunda dos significados e percepções das pessoas através de seus discursos falados ou escritos.
Por isso, pode ser de grande importância para analisar sentimentos que não ficam evidentes nos números.
Pensando no contexto de produto, dados qualitativos dizem respeito a sensações, hábitos, preferências e impressões dos usuários.
Além disso, esse tipo de análise ajuda a capturar a diversidade de experiências, considerando o ambiente social, cultural e histórico que influencia o público. E com isso, permite uma interpretação mais abrangente dos dados.
De forma sucinta, podemos dizer que a análise qualitativa se refere aos dados que não podemos mensurar ou quantificar. Já a análise quantitativa lida com dados expressos em números.
Assim, a análise quantitativa usa métodos estatísticos e matemáticos para analisar dados numéricos e buscar relações e respostas.
Isto é, ela pode responder a perguntas como “qual foi o faturamento da empresa no período x?” ou “quais variáveis impactam no desempenho ou resultado de determinado processo?”.
A análise qualitativa se baseia em técnicas interpretativas para compreender a subjetividade e complexidade do que se quer estudar.
Por exemplo, “o que os clientes estão achando do novo canal de atendimento?”, ou “quais são as prioridades dos colaboradores nos próximos meses?”, são perguntas que ela pode responder.
Análise qualitativa e análise quantitativa são abordagens distintas de pesquisa que diferem em seus métodos, objetivos e dados utilizados.
Porém, ambas têm suas vantagens e, para uma visão mais ampla, são frequentemente combinadas.
Objetivos da pesquisa, natureza dos dados e perguntas da pesquisa são os fatores que interferem na escolha de uma ou outra abordagem.
Na Fábrica de Dashboards você acelera projetos de dados para obter visuais personalizados, que transformam a maneira como seu departamento faz análises, levando a decisões ágeis e eficientes.
Existem diversos tipos de dados qualitativos nas empresas, sendo possível coletá-los e analisá-los para obter insights e compreender aspectos não quantificáveis relacionados aos negócios.
Alguns exemplos de dados qualitativos nas empresas incluem:
A análise de dados qualitativa tem uma ampla gama de aplicações em diversos campos e setores. Aqui estão algumas das principais:
Pesquisas acadêmicas e científicas usam com frequência a análise qualitativa. Seu objetivo é investigar questões complexas e explorar fenômenos sociais, comportamentais e humanos.
Ela permite uma compreensão mais profunda das perspectivas do público-alvo e contribui para o desenvolvimento de teorias e conhecimento.
A análise de dados qualitativos é usada para compreender as necessidades, preferências e comportamentos dos consumidores.
Ela ajuda a obter insights sobre motivações de compra, percepções de marca, experiências do cliente e identificação de tendências emergentes.
Ao utilizar métodos qualitativos, como entrevistas e análise de feedbacks, é possível identificar as expectativas dos clientes e dos colaboradores, suas experiências e desafios enfrentados.
Com essas informações, gestores podem aprimorar o atendimento ao cliente, melhorar o ambiente de trabalho e tomar medidas para aumentar a satisfação geral.
Governos podem usar a análise qualitativa para avaliar programas e políticas sociais. Assim, é possível compreender como eles são implementados, como as pessoas os percebem e quais são seus verdadeiros impactos na sociedade.
Ela permite identificar os fatores que influenciam o sucesso ou fracasso de iniciativas e contribui para a tomada de decisões.
Na análise qualitativa, os gráficos são menos comuns em comparação com a análise quantitativa, já que a abordagem qualitativa se concentra em dados não numéricos.
No entanto, existem algumas formas de visualização que podem ajudar a apresentar e explorar os resultados da análise qualitativa.
A seguir, você verá alguns tipos de gráficos comumente usados para análise qualitativa de dados.
Os mapas conceituais são diagramas que mostram as relações entre conceitos, categorias ou temas.
Eles permitem visualizar a estrutura conceitual dos dados e auxiliam na compreensão das conexões entre diferentes elementos-chave identificados na análise qualitativa.
É um gráfico que mostra as sobreposições e interseções entre categorias ou temas identificados durante a análise qualitativa.
O diagrama de Venn permite visualizar as relações entre os elementos dos dados e identificar áreas de convergência ou divergência.
As nuvens de palavras são representações visuais que mostram as palavras mais frequentes ou significativas em um conjunto de dados qualitativos.
As palavras são exibidas em tamanho proporcional à sua frequência. E assim, fornecem uma visão geral rápida dos principais temas ou tópicos emergentes.
Assim como nas análises de dados quantitativos, também existem técnicas para explorar, compreender e interpretar os dados qualitativos.
Essas técnicas podem ser combinadas e adaptadas conforme as necessidades e objetivos específicos da análise. E a escolha de uma ou outra dependerá da natureza dos dados e do contexto da pesquisa qualitativa.
Abaixo, trouxemos algumas das técnicas de análise de dados qualitativa mais comuns.
Essa técnica envolve a identificação, codificação e categorização dos elementos de um texto, como palavras, frases ou trechos, para identificar temas e padrões emergentes.
O pesquisador realiza a leitura cuidadosa dos dados, codifica as informações relevantes e busca por insights e tendências.
Profissionais de marketing e especialistas em atendimento ao cliente a usam com frequência. Ela ajuda as empresas a entenderem o comportamento do cliente e a medir a reputação da marca.
Essa técnica envolve a identificação e análise dos temas presentes nos dados, permitindo uma interpretação mais profunda do fenômeno em estudo.
Praticamente qualquer pessoa pode usar a análise temática: de profissionais de marketing de produtos a gerentes de relacionamento com o cliente. E por isso, é uma das técnicas mais usadas na análise de dados qualitativos.
Essa técnica se concentra na análise das estruturas e usos linguísticos presentes nos dados qualitativos.
O pesquisador examina construções linguísticas, contexto de produção e significado social dos discursos, buscando compreender como ideias, valores e poder são expressos e negociados.
Equipes de marketing costumam usar com frequência a análise do discurso.
Essa técnica é usada para analisar narrativas e histórias pessoais dos participantes de uma pesquisa ou observação.
O pesquisador identifica elementos do enredo, personagens, temas e estrutura narrativa para compreender experiências e perspectivas por meio das histórias contadas.
A análise narrativa fornece às equipes de produto informações valiosas sobre as experiências, sentimentos e comportamentos dos clientes.
Se você está achando tudo isso meio complicado, saiba que é possível fazer análise qualitativa com inteligência artificial, por meio dos Serviços Cognitivos do Azure, e com as ferramentas da Power Platform.
Assim, além de economizar tempo, é possível desbloquear insights ainda mais valiosos para tomar decisões estratégicas baseadas em evidências.
A Power Platform se destaca nesse contexto por reunir ferramentas simplificadas, garantindo que não apenas times técnicos, como usuários de negócio possam desenvolver suas análises.
Já o Azure Cognitive Services proporciona as ferramentas de inteligência artificial que você precisará para análises ágeis e mais precisas.
A partir da combinação dessas tecnologias, te mostramos três maneiras distintas de automatizar as análises de dados qualitativos:
Vamos ver?
Em nosso primeiro exemplo, usamos quatro ferramentas do ecossistema de produtos Microsoft para fazer uma análise de sentimento a partir de feedbacks de clientes registrados em um aplicativo do Power Apps.
São elas o SharePoint, o Power Apps, o Azure Cognitive Service e o Power Automate.
Assim, deve-se seguir os seguintes passos:
Assista ao processo prático no vídeo do início deste artigo.
Você já deve ter ouvido falar da nova era da gestão de pessoas: o RH 4.0.
Cada vez mais a tecnologia nos permite estar conectados através do chamado Modern Workplace, que aumenta a produtividade das organizações.
No entanto, essa nova forma de gerir profissionais vai além da tecnologia: é preciso ouvir e enxergar as pessoas.
Afinal, muitas empresas já sabem que os funcionários são seus primeiros clientes.
Por isso, vamos te mostrar, pela perspectiva de RH, algumas das ferramentas que vêm cumprindo um importante papel na missão de aumentar a eficiência dos negócios e a qualidade de vida de seus colaboradores. São elas o SharePoint, o Power Automate e a Inteligência Artificial.
Nesse processo de análise qualitativa, criamos um formulário interno para a gestão de feedbacks dos colaboradores usando IA e automatização da coleta de dados.
O passo a passo foi o seguinte:
Assista ao tutorial para aplicá-lo em sua empresa: Automatizando análises de dados qualitativos de RH com inteligência artificial.
Tomar decisões baseadas em dados não é mais uma opção. É uma necessidade para as organizações que não podem falhar em suas estratégias, precisam otimizar custos, aumentar sua produtividade e sua eficiência.
Mas isso pode ser desafiador quando tratamos de pesquisas qualitativas e informações não numéricas.
Métodos de pesquisa como entrevistas em profundidade, grupos focais e questionários abertos podem gerar informações difíceis de quantificar e analisar. Além do risco de vieses pessoais interferirem na análise estratégica.
Pensando nisso, fizemos uma demonstração prática de como podemos usar tecnologias da Indústria 4.0, como a Inteligência Artificial, para automatizar e facilitar o tratamento de um banco de dados em formato de texto.
Você verá que é possível aliar os Serviços Cognitivos do Azure ao Power BI para construir um dashboard visual e intuitivo.
O visual permitirá agrupamentos matemáticos das opiniões dos consumidores, além do fácil cruzamento de diversas variáveis.
Essas ferramentas te ajudarão a classificar automaticamente as opiniões dos seus consumidores como boas, ruins ou neutras.
E se forem respostas grandes? Também mostramos que é possível extrair automaticamente as palavras-chave de um texto longo.
A partir das palavras-chave, geramos uma Nuvem de Palavras inteligente no Power BI que dimensiona o tamanho de cada palavra conforme sua relevância. Além disso, ela permite filtrar por conceitos bons, ruis e neutros.
Mostramos ainda como você pode segmentar as opiniões por marca, linha de produto ou por variáveis demográficas dos respondentes.
Confira o passo a passo desse processo, na prática: Automatizando análises de dados qualitativos no Power BI.
Em um mercado cada vez mais competitivo, inovação é a ordem do dia. Mas para que ela aconteça, além de analisar números e métricas, é imprescindível a análise qualitativa de dados.
Isso acontece porque esse tipo de análise oferece uma riqueza de insights e perspectivas que ajudam a impulsionar a inovação e o desenvolvimento de produtos e serviços cada vez mais alinhados às expectativas do público-alvo.
A interpretação de dados qualitativos é essencial para se obter bons resultados em diversos setores da organização. As informações apuradas ajudam a estabelecer estratégias e a tomar decisões mais assertivas ao afunilar ainda mais a compreensão sobre seu público.
No entanto, a análise de dados qualitativos pode ser ainda mais vantajosa quando combinada com a pesquisa quantitativa. A união dessas duas ferramentas melhora o entendimento sobre os dados fornecendo mais contexto às análises.
E por isso, não é por acaso que o Data Analytics está na linha de frente das empresas que mais crescem no mercado.
A análise qualitativa pode revolucionar seu negócio. Veja mais benefícios de traduzir os dados da sua organização em informações valiosas: Data & Analytics: faça sua empresa prosperar analisando dados.
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