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Como usar a análise qualitativa de dados para entender o comportamento do cliente em 5 passos

O que e como as pessoas se sentem faz parte de qualquer experiência — e quanto mais conectadas emocionalmente ao seu produto, maiores são as chances delas comprarem, usarem e recomendarem a outras pessoas.

Mas como medir a conexão emocional dos usuários com sua marca e produto? É aí que entra a análise qualitativa de dados.

Última atualização

20 mar. 2024

Tempo de leitura

11 min.

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A análise qualitativa de dados envolve organizar e avaliar os feedbacks, ideias, opiniões, valores e comportamentos expressos na voz do cliente (VoC) para entender melhor a user experience (UX) e descobrir as conexões emocionais das pessoas com sua marca e produto.

Assim, você aprende o que elas querem do seu produto — e como e quando o usarão — para proporcionar uma experiência incrível ao usuário.

Neste guia, decodificamos a análise qualitativa e fornecemos um processo passo a passo, para que você possa fazer sua análise de dados qualitativos com confiança e eficiência.

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Como a análise de dados qualitativos ajuda a entender os usuários

A análise qualitativa de dados (QDA) é o processo de analisar e interpretar dados qualitativos coletados por meio de grupos focais, entrevistas com perguntas abertas, observações pessoais e dados de pesquisas secundárias armazenados em áudio, vídeo, texto e outros formatos.

A análise de dados qualitativos é baseada em uma filosofia interpretativa, onde você analisa os dados tanto no nível descritivo (superficial) quanto interpretativo (mais profundo) para contar uma história coerente, conectando e estabelecendo uma relação entre pontos de dados com base em temas e tendências.

Esses dados são normalmente baseados em texto, descritivos e não estruturados. Analisá-los ajuda você a entender a mentalidade e comportamento do cliente, o que consequentemente ajuda as equipes a desenvolver produtos melhores.

Tudo se resume a explicar o "porquê". Podemos mostrar todos os números que quisermos, mas se não conseguimos explicar por que os números são bons ou ruins, isso não ajuda muito.

Lauren White
Gerente de projetos de growth, Intergrowth

Como coletar dados qualitativos de clientes

Antes de analisar os dados qualitativos, você precisa coletar os dados necessários para obter insights sobre os sentimentos e significados por trás do comportamento do cliente. A boa notícia é que há várias maneiras de fazer isso. Por exemplo, você pode coletar dados qualitativos das seguintes formas:

  • Observando o comportamento do usuário.

  • Realizando entrevistas.

  • Criando grupos focais de usuários.

  • Distribuindo pesquisas com clientes.

E não é só isso: você pode usar vários softwares de QDA para simplificar a coleta de dados. Por exemplo, as ferramentas de pesquisa e widgets de feedback oferecem aos clientes a opção de expressar livremente suas opiniões, enquanto um software de gravação de sessões ajuda você a entender melhor como os usuários interagem com seu site. (Continue lendo: discutiremos acoleta de dados qualitativos com mais detalhes daqui a pouco neste artigo).

Benefícios da análise qualitativa de dados

"A análise de dados qualitativos nos ajuda a entender melhor por que uma determinada ação do consumidor está acontecendo", diz Brian Monschein, vice-presidente de pesquisa da Voxpopme.

Nós concordamos. ✋

Um dos maiores benefícios da análise qualitativa é poder explorar o que motiva um certo comportamento do usuário — por exemplo, por que alguém abandona o carrinho, perde uma etapa do onboarding do produto ou não renova a assinatura.

Outros benefícios da análise de dados qualitativos são:

  • Respostas mais esclarecedoras:em vez de fazer perguntas aos usuários com respostas do tipo "sim" ou "não", a pesquisa qualitativa permite que as pessoas expressem livremente seus pensamentos e pontos de vista sem nenhuma restrição predefinida. Elas podem pensar com calma e abordar cuidadosamente as perguntas antes de responder. Além disso, como essas informações são baseadas em seus pensamentos pessoais, ideias e experiências passadas, é mais provável que você receba respostas autênticas.

  • Maior flexibilidade: A análise qualitativa de dados foca em obter o maior número possível de percepções a partir de uma amostra relativamente pequena. Isso a torna mais flexível do que a análise de pesquisa quantitativa, pois permite maior espontaneidade. Os métodos qualitativos, em sua maioria, fazem perguntas abertas que não são formuladas exatamente do mesmo jeito para todos os clientes, sendo possível adaptar cada interação como for melhor para obter os insights.

Como resultado dessas vantagens, o processo de análise se desenvolve de forma mais natural, fornecendo dados ricos e contextuais para informar melhor a direção e mensagens do seu produto.

Desafios da análise de dados qualitativos

Como os dados qualitativos podem ser subjetivos e são coletados de fontes como pesquisas com clientes e entrevistas individuais, você pode enfrentar desafios como um tamanho limitado de amostra e vieses de observação que podem limitar a utilidade dos dados qualitativos.

Outros desafios da pesquisa qualitativa são:

  • Problemas de amostragem: o tamanho limitado da amostra é um dos principais desafios dos dados qualitativos, e realizar pesquisas qualitativas extensas com centenas de participantes pode estar fora de questão devido aos altos custos. Além disso, participar do estudo é uma escolha — alguns usuários podem simplesmente optar por não responder às suas perguntas.

  • Viés de observação: os insights que você obtém da análise de dados qualitativos estão sujeitos a interpretações equivocadas e ao viés do observador, que pode influenciar os resultados. Por exemplo, os usuários podem mudar seu comportamento ou desempenho ao serem observados (o chamado efeito Hawthorne). Inclusive, você também pode influenciar inconscientemente os participantes com suas crenças e expectativas (algo conhecido como efeito de expectativa do observador).

Infelizmente, esses desafios inevitáveis significam que sua amostra qualitativa nunca fornecerá uma visão geral representativa de todas as diferentes pessoas que visitam seu site ou interagem com sua marca, o que é importante lembrar ao interpretar os resultados dos testes.

Qual a diferença entre análise de dados qualitativos e quantitativos?

Afinal, do que se trata toda essa discussão sobre pesquisa qualitativa x quantitativa com usuários? Quem bom que você perguntou. 😉

Não se trata de "dados qualitativos ou quantitativos", mas sim de "dados qualitativos e quantitativos" — você precisa de ambos para entender bem seus usuários e proporcionar uma melhor experiência do cliente. Entenda por que:

  • Os dados qualitativos respondem por que e como, aproveitando as opiniões, motivações e observações dos clientes para explorar ideias mais aprofundadas sobre como melhorar a experiência do usuário ou cliente, suas mensagens e a marca.

  • Por outro lado, os dados quantitativos respondem o que, onde e quando, fornecendo fatos concretos sobre o comportamento do usuário com base em pontos de dados numéricos mensuráveis.

Por exemplo, você pode usar ferramentas quantitativas como o Google Analytics com o Heatmaps do Hotjar para ver quantos usuários visitaram seu site, a porcentagem de conversão em leads ou vendas e quantos rolaram abaixo da dobra da página do seu produto (todos dados quantitativos).

Mas você precisa usar ferramentas e métodos qualitativos como pesquisas, widgets de feedback e entrevistas para entender por que alguns visitantes convertem e outros não, descobrir seus maiores pontos de dor e quais recursos do produto são considerados mais úteis (todos dados qualitativos).

Na experimentação, os dados qualitativos são mais úteis como limitadores… e como geradores de hipóteses… eu uso eles para diagnosticar problemas com a user experience e gerar possíveis soluções. A partir daí, realizo um experimento (que é onde entram os dados quantitativos).

Alex Birkett
Fundador da Omniscient

5 passos para analisar dados qualitativos com eficiência

Aqui está um guia passo a passo para ajudar você a analisar dados qualitativos.

1. Selecione um método de pesquisa qualitativa

Cada método de análise de dados qualitativos tem um determinado ângulo e impacto na forma como você organizará e entenderá os resultados. Portanto, escolha o método que melhor se adapte à sua equipe, recursos e objetivos. Conheça alguns métodos de pesquisa qualitativa:

  • Análise de conteúdo

  • Análise temática

  • Análise de narrativa

  • Análise de teoria fundamentada

  • Análise de discurso

Como escolher o método mais adequado? Use uma abordagem que priorize o cliente: considere o que você está tentando aprender sobre seus clientes, por que deseja saber isso e como usará os insights descobertos. Depois, escolha o tipo de método que o ajudará a atingir suas metas.

Por exemplo, se estiver analisando dados para desenvolver teorias "fundamentadas" em dados quantitativos, você pode escolher a análise de teoria fundamentada. Mas se quiser explorar as narrativas vividas pelas pessoas com relação a um fenômeno ou evento, utilizar métodos de análise de narrativa pode ser uma opção melhor.

Nota: saiba mais sobre as diferentes metodologias de análise de dados qualitativos na seção Métodos deste guia.

2. Colete e organize os dados qualitativos dos usuários

O próximo passo é coletar os dados qualitativos e prepará-los para análise. Aqui estão algumas ferramentas e métodos que você pode usar:

  • Observações: observe e monitore como os usuários se comportam em seu ambiente natural — por exemplo, com a ajuda das ferramentas de Observe do Hotjar — e faça anotações detalhadas destacando tendências de comportamento do usuário.

  • Entrevistas: realize entrevistas individuais informais e não estruturadas com os usuários e faça perguntas abertas sobre os motivos, opiniões e motivações por trás de suas escolhas e comportamento (ex. Como você acha que este produto poderia ajudá-lo? Você pode descrever como usaria este produto?). Uma dica importante para mandar bem nas entrevistas com usuários: dê espaço. Faça pausas longas e deliberadas para que a pessoa saiba que você está interessado em saber mais sobre as experiências e opiniões dela.

  • Pesquisas: distribua enquetes e questionários dentro ou fora do seu site para coletar respostas (abertas ou fechadas) dos visitantes. As ferramentas de Ask do Hotjar ajudam você a coletar feedback qualitativo diverso e acionável de forma eficaz.

  • Grupos focais: crie uma discussão em grupo e faça perguntas que levem a conversas produtivas. Os grupos focais podem ser usados em testes de usabilidade para saber mais sobre as opiniões dos usuários sobre seu site, mas não sobre como eles o utilizam.

Após coletar os dados qualitativos, organize-os de forma consistente — por exemplo, por tipo, formato ou tema. Isso também inclui transcrever quaisquer documentos não escritos para facilitar sua análise depois. Algumas ferramentas e métodos que você pode usar para conectar e organizar seus dados são:

  • Carregar os dados num repositório de pesquisas para unificá-los com outras informações.

  • Usar um serviço de transcrição como Rev.

  • Usar uma plataforma de análise de feedback como SurveySparrow e Birdeye para automatizar a análise de feedback do cliente.

Ao final desta etapa, você deverá ter coletado, transcrito em texto e tornado seus dados facilmente acessíveis num único local. Assim, pode analisar os dados de forma consistente, facilitando seu resumo e a descoberta de insights valiosos.

3. Codifique seus dados qualitativos

Em termos de análise qualitativa de dados, a codificação envolve rotular e organizar seus dados escrevendo "códigos" de 2 a 5 palavras para resumir parágrafos de texto de uma forma que permita a identificação de temas — e relações entre eles.

Para fazer isso manualmente, pegue pequenas amostras dos dados qualitativos e atribua um conjunto de códigos ou categorias. Em seguida, rotule sistematicamente cada parte do feedback para identificar padrões e significados.

Veja um exemplo bem básico: se você estivesse procurando diferentes tipos de animais que aparecessem nos dados, seus códigos iniciais poderiam ser "cães", "lagartos" e "formigas". No processo de rotulagem, você também poderia rotular ou categorizar "cães" como "mamíferos", "lagartos" como "répteis" e "formigas" como "insetos".

A criação dessas categorias de códigos organiza e enriquece seus dados, permitindo que você faça novas conexões entre diferentes grupos de códigos. Se quiser obter uma amostra maior de dados, certifique-se de revisar e refinar seus códigos para obter precisão e consistência.

Se a codificação manual não parece algo divertido para você, também pode usar uma solução de codificação automatizada para simplificar o processo — experimente um software de análise temática como MAXQDA ou NVivo para economizar tempo. Essas ferramentas darão uma visão geral dos temas que aparecem nos dados qualitativos e ajudarão você a se aprofundar no material para uma análise mais detalhada.

Quer você codifique seus dados manualmente ou utilize uma ferramenta, não se esqueça de validar os dados: verifique a precisão da sua pesquisa e considere a confiabilidade de cada método para produzir dados precisos e consistentes. Isso garante que seus dados não apresentem falhas, o que acaba proporcionando insights mais significativos.

Nota: saiba mais sobre alguns dos softwares de análise de dados qualitativos que você pode utilizar na seção Ferramentas deste guia — fique ligado!

4. Analise seus dados e desenvolva hipóteses

Agora é hora de analisar os dados qualitativos para encontrar insights relevantes (também conhecida como "a parte divertida").

Com os dados organizados e codificados, analise minuciosamente o que foi coletado para identificar temas recorrentes, frases e palavras comumente usadas pelos visitantes do seu site, assim como expressões incomuns ou inesperadas. Anote também os tópicos que você esperava que surgissem durante a análise, mas não surgiram.

Em seguida, use os insights dos seus dados para tirar conclusões e desenvolver hipóteses sobre os próximos passos. Pense nisso como um resumo dos aprendizados da pesquisa para validar seus próximos passos.

Por exemplo, se os clientes disseram que seu produto não é fácil de usar, destaque os desafios e obstáculos específicos que eles enfrentam na jornada do usuário para identificar quais recursos ou experiências do produto devem ser melhorados, removidos ou adicionados para melhorar a user experience.

Em outro exemplo, você pode descobrir que um site não otimizado é o principal fator por trás do churn de clientes. Utilize o que aprendeu com a pesquisa qualitativa de dados para propor e priorizar otimizações — talvez seja necessário atualizar a navegação do site para melhorar a UI ou otimizar seu web design para a experiência móvel.

A ideia principal é consolidar seus aprendizados e formular os próximos passos.

5. Compartilhe e coloque em prática o que aprendeu

O último passo da análise de dados qualitativos é reportar seus dados — para contar as histórias dos usuários e clientes — e compartilhar suas descobertas e ideias com os stakeholders.

Descreva as principais sugestões e próximas etapas e decida um curso de ação adequado com base na sua análise. Você pode criar seu roadmap proposto usando ferramentas como Miro e Trello ou elaborar um relatório tradicional. Ferramentas de visualização de dados e softwares como Tableau e Microsoft Power BI também ajudam na colaboração e comunicação multifuncional, facilitando o compartilhamento de dados e alinhamento dos próximos passos com metas de negócios centradas no usuário.

Obtenha insights ricos e aprofundados com a análise de dados qualitativos

A análise de dados qualitativos ajuda a entender o comportamento do cliente — indo além dos números e métricas quantitativas — e ajuda as equipes a descobrir insights valiosos para entender melhor o comportamento do usuário e criar produtos melhores.

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Perguntas frequentes sobre análise qualitativa de dados