Análise de feedback de clientes: Como analisar avaliações?

De acordo com as estatísticas, 88% dos executivos de alto escalão consideram os dados de feedback uma ferramenta crítica para a tomada de decisões. No entanto, coletar feedback dos clientes não faz sentido sem a subsequente análise. Ao mergulhar mais profundamente nas percepções de primeira mão que você recebe e interpretá-las inteligentemente, você pode tomar decisões baseadas em dados.

Neste artigo, explicaremos por que e como analisar as avaliações dos clientes. Também forneceremos ideias, técnicas e ferramentas úteis para a análise automatizada de feedback do cliente. Então, continue lendo para obter o máximo das avaliações dos seus clientes para o seu negócio.

Tipos de Feedback do Cliente para Análise 

O feedback do cliente é dividido em dois tipos principais: dados quantitativos e qualitativos. 

Dados quantitativos consistem em valores numéricos ou percentuais, respondendo a perguntas como 'quantos' ou 'com que frequência.' É conveniente criar gráficos e gráficos para visualizar as estatísticas obtidas. Os tipos incluem:

• Pontuações de satisfação do cliente (CSAT)
• Classificações
• NPS (Net Promoter Score)
• Respostas fechadas

Essas pesquisas não exigem que os respondentes gastem muito tempo, por isso são normalmente lançadas via pop-ups. Aliás, em breve você terá a opção de coletar NPS com o Claspo. Certifique-se de aproveitar esta oportunidade para pesquisar seus clientes. De acordo com um estudo, 75% dos consumidores estão dispostos a recomendar uma empresa que fornece um excelente serviço ao cliente para seus amigos e família. 

Dados qualitativos, por outro lado, são mais ricos e descritivos, envolvendo um nível mais profundo de pesquisa do cliente. Eles podem chegar ao pesquisador em vários formatos, como:

• Respostas abertas
• Postagens nas redes sociais
• Solicitações de atendimento ao cliente (gravações de chat ou chamadas de áudio)

Este tipo de dado aborda questões como 'por que' e 'o que causou isso.' Sua análise ajuda a identificar os motivos por trás do comportamento do público-alvo, entender seus valores e mais.

Usando nossos pop-ups, você pode criar uma pesquisa estendida com várias respostas fechadas e um campo onde o usuário pode deixar uma resposta estendida.

Experimente este modelo

A janela com essa pesquisa estendida está disponível como uma lista suspensa com respostas fechadas. Isso economiza espaço e permite adicionar mais opções. Com o Claspo, você pode começar a coletar feedback dos clientes sem esforço e iniciar rapidamente o processo de análise de dados.

Etapas da Análise de Feedback do Cliente

Depois de coletar feedback dos clientes, é hora de analisá-lo. O processo envolve várias etapas sequenciais. Vamos dar uma olhada mais de perto nelas.

1. Organização e Categorização

O feedback dos clientes vem de diferentes canais. Portanto, antes de tudo, você precisa centralizar os dados. Use plataformas especializadas para coletar feedback de todos os canais e analisá-los em um só lugar. Integre seu CRM com a plataforma escolhida para conectar avaliações específicas aos clientes que as forneceram.

Classificando feedbacks inicialmente

Imagine que o feedback que você recebe é um sótão desorganizado, considerando que as avaliações dos clientes vêm de diferentes canais. Você precisa organizá-lo. Sem uma categorização inicial, analisar um grande número de avaliações pode ser avassalador. Foque no que importa. Nem todo feedback é igual. Separe as informações perspicazes, como:

• Descubra necessidades ocultas ao desenterrar pontos de dor dos clientes que você não conhecia.
• Identifique áreas de melhoria ao identificar o que está funcionando e o que precisa ser corrigido.

Por exemplo, se você ver respostas de clientes sobre um erro que aparece durante o checkout devido à incapacidade de selecionar o endereço de entrega correto, é um feedback perspicaz que requer resposta urgente e correção.

Evite feedbacks não perspicazes que confirmam o óbvio. Não desperdice recursos atrás de comentários que carecem de profundidade, detalhe ou informação útil, como 'ótimo trabalho!' ou 'isso é terrível.'

Em vez disso, foque em insights acionáveis a partir do feedback dos clientes para tomar decisões baseadas em dados que melhorem seu negócio.

Princípios de Atribuição de Categoria 

Ao agrupar comentários semelhantes, você pode rapidamente entender o sentimento geral e identificar áreas para melhoria.

Agrupe comentários semelhantes por tópico. Por exemplo, feedback sobre recursos do produto pode ser categorizado como 'usabilidade' ou 'funcionalidade.' Esta organização inicial ajuda a identificar temas recorrentes e áreas que precisam de atenção. Outra variante de categorização é pelas etapas do funil de vendas, desde a publicidade e a primeira visita ao site até transações, resolução de problemas, visitas repetidas e assim por diante.

Com base na quantidade de feedback em cada categoria, você pode decidir qual problema é mais urgente e qual é um problema secundário a ser resolvido. Isso permite que você gerencie melhor seu tempo e priorize tarefas para toda a equipe. Você pode vincular categorias a diferentes departamentos da empresa — vendas, suporte ao cliente, marketing, logística, e assim por diante.

O Propósito de Adicionar Subcategorias

Você também deve criar subcategorias para estruturar uma base de dados mais detalhada e entender melhor os problemas dos seus clientes. Como etiquetas em sistemas automatizados de suporte ao cliente, as subcategorias são geralmente criadas de forma situacional. Elas podem se referir a:

• um produto específico,
• um funcionário da empresa,
• uma divisão territorial,
• o motivo do pedido, e assim por diante.

Uma resposta pode se referir a várias subcategorias simultaneamente, permitindo que você entenda melhor sua essência e passe mais rapidamente para insights práticos.

2. Montando um Quebra-Cabeça de Números e Palavras

Análise quantitativa mergulha no lado numérico das coisas, pois números dão peso às suas descobertas. Isso pode incluir feedback de NPS ou qualquer pesquisa com respostas fechadas. Também podemos calcular métricas como o CSAT para medir os níveis de satisfação. 

Plataformas para coleta e análise de feedback do consumidor normalmente fornecem painéis com ferramentas para resumir dados quantitativos. Essas ferramentas geralmente incluem gráficos e tabelas que os profissionais de marketing podem usar para comparar resultados de pesquisas ou respostas a perguntas específicas entre diferentes segmentos.

Ao agregar e analisar grandes volumes de dados de feedback, a análise quantitativa pode revelar tendências e padrões no comportamento, preferências e opiniões dos consumidores. Por exemplo, você pode analisar pontuações NPS para identificar padrões ou flutuações ao longo do tempo. Procure tendências como níveis de satisfação melhorando ou diminuindo e tente entender as razões subjacentes.

Os números pintam um quadro, mas as palavras contam a história. É por isso que precisamos de análise qualitativa, onde aprofundamos o ‘porquê’ por trás dos temas. Analisamos comentários específicos e entrevistas para entender as causas raiz dos pontos de dor dos clientes e as emoções que impulsionam seu feedback. Por exemplo, analisar os comentários sobre a ‘variedade limitada de treinos’ pode revelar o desejo dos usuários por treinos mais direcionados ou uma gama mais ampla de atividades fitness.

Muitos sistemas usam uma ‘nuvem de palavras’ para destacar tais tópicos. Uma vez que você vê a palavra mais usada pelos consumidores, você pode adicioná-la como uma tag e pesquisá-la em todas as avaliações. Em seguida, o sistema executará a análise para obter um resumo do conteúdo. Ou você pode lê-los manualmente se o texto for pequeno.

Importância da Análise de Sentimento

A análise de sentimento vai além das palavras, analisando interações dos usuários para descobrir sentimentos e opiniões ocultos.

Essa abordagem é impulsionada por:

• Machine Learning (ML): Algoritmos de ML são treinados com grandes quantidades de dados de texto, permitindo que reconheçam padrões e identifiquem tons emocionais.
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): O NLP ajuda a preencher a lacuna entre a linguagem humana e a compreensão da máquina. Ele decompõe o texto em componentes, permitindo que a IA compreenda o contexto e o sentimento por trás das palavras.

A Inteligência Artificial é o maestro, usando ML e NLP para fornecer uma análise de sentimento perspicaz. A análise de sentimento vai além de um simples polegar para cima ou para baixo. Veja como ela aprofunda:

• O método de análise granular vai além da categorização básica positivo/negativo. Ele analisa um espectro de emoções, incluindo as mistas.
• A técnica de análise baseada em aspectos ajuda a entender algoritmos quando o feedback do cliente não é expressado claramente de forma positiva ou negativa. Ela analisa os detalhes de um caso para determinar se é um problema ou um elogio. Por exemplo, a técnica pode ajudar a reconhecer feedback como ‘O smartphone reinicia sem qualquer notificação ou solicitação.’    
• Detecção de emoções ajuda a reconhecer emoções em feedbacks complexos, mesmo quando o sistema lida com julgamentos não óbvios. Por exemplo, o processamento padrão de texto não funcionaria para uma frase como ‘Este vestido parece insano em mim, embora quase tenha quebrado a conta bancária do meu marido!’. Sem contexto, algoritmos classificariam tal análise como negativa. No entanto, a detecção de emoções, impulsionada por classificadores baseados em ML, pode interpretar tais nuances e fornecer uma imagem mais precisa do sentimento do cliente.
• Análise de intenção ajuda a determinar o objetivo do cliente. O cliente está interessado em comprar um produto ou apenas navegando? Esta informação é crucial para otimizar estratégias de marketing e criar experiências de cliente direcionadas.

Empresas podem obter uma compreensão completa dos sentimentos e motivações dos seus clientes usando vários tipos de análise de sentimento.

3. Visualizando e Tirando Conclusões

Analisamos os dados coletados, identificamos temas e pintamos uma imagem clara do sentimento do cliente. Agora, é hora de transformar essas percepções em ação. Ferramentas de visualização de dados, como gráficos, tabelas e infográficos, transformam conjuntos de dados complexos em formatos de fácil digestão. Seu relatório final deve ser uma história que transforme insights dos clientes em recomendações acionáveis. Aqui está o que seu relatório deve incluir:

• Sumário — forneça uma breve visão geral das principais descobertas e recomendações.
• Segmentação de clientes — destaque tópicos recorrentes em segmentos específicos de clientes.
• Recomendações práticas — sugira passos para abordar preocupações dos clientes e melhorar o produto ou serviço para cada tema.

Um relatório bem-escrito une a lacuna entre insights dos clientes e impacto nos negócios, permitindo que as partes interessadas compreendam as necessidades dos clientes e tomem decisões baseadas em dados sobre melhorias.

4. Transformando Insights dos Clientes em Ação

A jornada não termina na análise – é sobre transformar insights em ação. Veja como maximizar o impacto do seu ciclo de feedback do cliente.

• Engaje-se na conversa. Responda a todos os feedbacks nas redes sociais, fóruns e em seu site. Isso mostra aos clientes que você valoriza a opinião deles. Uma impressionante 81% dos consumidores escrevem avaliações sobre negócios locais ocasionalmente, e impressionantes 41% priorizam empresas que respondem. A mensagem é clara: respostas oportunas e relevantes aos comentários são cruciais para atrair clientes.
• Execute campanhas de email automatizadas. Esta etapa não é possível para comentários nas redes sociais, mas é necessária para a coleta de feedback direcionado. Por exemplo, você realizou uma pesquisa pós-compra usando um popup do Claspo e possui os dados de contato dos respondentes. Você precisa enviar a eles um email automatizado. Para isso, é necessário configurar uma integração entre o Claspo e um CRM, ESP ou CDP para transferir automaticamente os dados sobre o preenchimento do formulário de feedback. Isso permite segmentar os clientes com base em suas pontuações e enviar emails automatizados direcionados. Agradeça aos promotores pelo feedback positivo e aborde diretamente as preocupações dos detratores.
• Promova a inovação e melhoria. Os insights podem orientar o desenvolvimento de produtos, aprimoramento de serviços e estratégias de marketing de conteúdo. Por exemplo, usando NLP, a Stitch Fix analisa os feedbacks para criar descrições de produtos específicas para cada cliente.
• Meça e adapte. Acompanhe o impacto das mudanças impulsionadas pelos feedbacks. Defina métricas e KPIs relevantes para medir a adoção do produto, a satisfação do cliente e outras áreas-chave. Essa medição contínua permite que você refine continuamente sua abordagem e garanta que o ciclo de feedback gere resultados reais.

Ao implementar essas etapas, você pode transformar o feedback do cliente de dados passivos em uma ferramenta poderosa para o crescimento.

Em nosso blog, publicamos regularmente artigos com conteúdo interessante e dicas úteis sobre como otimizar vários processos empresariais, incluindo trabalhar com feedbacks de clientes. Inscreva-se em nossa newsletter para se manter atualizado com as últimas tendências de marketing.

Como Analisar Avaliações de Clientes: 7 Ferramentas para Experimentar

Analisar o feedback dos clientes é uma tarefa difícil. Por muito tempo, foi principalmente um trabalho manual tedioso que demandava muito tempo e esforço. Felizmente, as tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial agora tornam possível processar centenas e milhares de pedidos em um minuto.

Algumas empresas combinam métodos manuais e baseados em IA para uma análise rápida e precisa. Ferramentas automatizadas podem ajudá-lo a completar muitas tarefas simplesmente carregando seus dados. Vamos examinar as melhores ferramentas disponíveis para a análise de feedback de clientes.

1. Brandwatch

Brandwatch pode analisar o tom emocional das avaliações, mostrando se os clientes são fãs entusiastas ou estão escondendo decepções. Ele usa uma combinação de aprendizado de máquina, sistemas baseados em regras e bases de conhecimento para categorizar menções online como positivas, negativas ou neutras.

Os algoritmos não se concentram apenas em palavras-chave, mas também levam em conta o contexto do que é escrito e até detectam sarcasmo. O Brandwatch transforma dados de sentimento em insights acionáveis. Você pode acompanhar o sentimento ao longo do tempo, identificar tendências emergentes e configurar alertas para picos de sentimento negativo.

Possibilidade de uso gratuito. A plataforma não oferece opções gratuitas, e você precisa agendar uma demonstração para obter informações sobre os planos pagos.

2. Lexalytics

Lexalytics Semantria é uma plataforma de análise de texto que oferece análise de sentimento juntamente com outros recursos como extração de entidades e categorização de tópicos. A plataforma usa aprendizado de máquina para analisar texto e atribuir pontuações de sentimento, indo além da correspondência básica de palavras-chave para capturar o tom e nuance geral da linguagem.

O Lexalytics também oferece um serviço chamado Spotlight que analisa feedback textual não estruturado coletado em redes sociais, avaliações ou pesquisas. O sistema identifica os principais temas e sentimentos dos respondentes. Painéis de controle podem ser criados e exportados para PowerPoint, etc.

Possibilidade de uso gratuito. O acesso à plataforma não é gratuito. Os preços são apresentados na demonstração. Há uma demonstração das capacidades analíticas do sistema.

Infelizmente, você não pode testar seu próprio comentário; só é possível ver como o texto pré-carregado é processado. Mas pelo menos você pode ter uma ideia do que esperar ao analisar feedbacks.

3. Dovetail

Dovetail foca-se na análise de avaliações de clientes e pesquisa de usuários. Pode ser um local centralizado para armazenar e coletar dados de pesquisa, consolidando notas de entrevistas, vídeos, imagens e mais. A plataforma oferece recursos para marcar e categorizar dados de pesquisa, facilitando a identificação de padrões e tendências nas percepções dos clientes. 

Basta adicionar as avaliações coletadas, por exemplo, no Google Docs, na plataforma para obter uma análise de feedback do cliente. O sistema extrairá o texto do documento e analisará seu conteúdo. Em seguida, clique no botão Resumo para ver um resumo da pesquisa. O sistema identificará áreas problemáticas e destacará os aspectos positivos mais frequentemente mencionados nos comentários. 

Também ajuda os pesquisadores a combinar o feedback dos clientes em narrativas convincentes para comunicar efetivamente as descobertas da pesquisa às partes interessadas. Para este fim, o sistema possui uma biblioteca de modelos de relatórios.

Possibilidade de uso gratuito. Estas são as ferramentas básicas disponíveis no plano gratuito. Planos pagos expandem as opções para resumir resultados, usar diferentes tipos de gráficos, adicionar múltiplos projetos, etc. No entanto, mesmo o acesso gratuito lhe dará muito material para refletir e construir hipóteses sobre como melhorar a experiência do cliente.

4. Ipsos Synthesio

Ipsos Synthesio é uma plataforma de inteligência do consumidor impulsionada por IA, focada no monitoramento de mídias sociais e pesquisa de mercado. O Synthesio coleta dados de uma ampla gama de fontes online, incluindo: 

Em seguida, analisa esses dados para fornecer insights sobre menções de marcas, demografia do público e sentimento. Usa IA para tarefas como modelagem de tópicos, que ajudam a identificar tendências emergentes e categorizar conversas automaticamente. 

A plataforma fornece painéis e relatórios personalizáveis que permitem acompanhar métricas-chave ao longo do tempo, comparar sentimentos entre diferentes segmentos e identificar áreas para melhoria.

Possibilidade de uso gratuito. Não há uso gratuito. Informações sobre planos pagos podem ser encontradas solicitando uma demonstração.

5. MonkeyLearn

MonkeyLearn é uma plataforma baseada em nuvem que fornece análise de feedback de clientes em texto. Permite aos usuários construir e treinar modelos de aprendizado de máquina para tarefas como análise de sentimento sem a necessidade de codificação. O sistema possui classificadores que classificam o feedback em categorias específicas, como sentimento, tópico, intenção, prioridade e mais. 

Há também uma ferramenta extratora que extrai informações valiosas do texto, incluindo palavras-chave, características, nomes, datas, preços e mais. A plataforma permite construir gráficos e relatórios e fornece ferramentas para limpar, rotular e visualizar dados de texto. Também oferece análise de NPS e CSAT. 

Possibilidade de uso gratuito. O MonkeyLearn oferece uma ferramenta online gratuita para análise de sentimentos. Pode ajudar a obter uma compreensão geral do tom das avaliações. 

No entanto, funciona de forma mais precisa se você carregar uma avaliação de cada vez, então se faz sentido é uma grande questão.

6. SurveyMonkey

SurveyMonkey é uma plataforma amplamente reconhecida para a criação de pesquisas online que também fornece ferramentas para análise e relatórios de feedback. Ela gera automaticamente gráficos e tabelas para representar visualmente seus dados. 

Você pode analisar como diferentes grupos de respondentes responderam às suas perguntas e criar cruzamentos para comparar respostas por demografia, localização, etc. Isso ajuda a segmentar seu público e identificar tendências dentro de grupos específicos.

Possibilidade de uso gratuito. Você pode criar formulários de pesquisa gratuitos limitados a 10 perguntas e coletar até 25 respostas por pesquisa. Portanto, a análise será limitada a esse número de respondentes.

7. Thematic

Thematic usa IA para detectar automaticamente temas recorrentes no feedback textual dos clientes. Esses dados podem vir de várias fontes, como pesquisas, avaliações, emails ou conversas nas redes sociais. A plataforma pode analisar dados de texto não estruturados. Ela não apenas conta palavras-chave, mas também analisa o sentimento e o contexto nas avaliações. Thematic transforma os tópicos identificados em relatórios acionáveis com visualização na forma de dashboards.

Possibilidade de uso gratuito. O serviço fornece uma versão de teste gratuito. Você precisa solicitar uma demonstração para esse propósito.

Essas plataformas automatizam todo o processo de análise, economizando tempo, recursos e esforço significativos em comparação com os métodos manuais. Mas funcionam mais efetivamente com grandes volumes de dados e quando você precisa rastrear a dinâmica das mudanças no sentimento dos clientes, etc. Se você tem dezenas, não centenas, de avaliações de clientes, pode usar o Chat GPT para analisá-las.

Usando o Chat GPT para Análise de Feedback de Clientes

O ChatGPT é útil para categorizar rapidamente as avaliações em negativas e positivas. Além disso, a IA identificará prontamente os temas principais mais comuns entre as avaliações de diferentes pessoas. Com sua ajuda, você pode ver o panorama geral, medir o humor predominante entre os clientes e destacar questões que merecem atenção. O algoritmo para trabalhar com o ChatGPT pode ser o seguinte.

Passo 1: Forneça contexto e feedback. Neste passo inicial, copie todas as avaliações e instrua a IA com o comando ‘Lembrar dessas avaliações sobre uma empresa’. Faça o upload do feedback copiado para o sistema. Se você tiver uma grande quantidade de texto, será necessário dividi-lo e fazer o upload em partes. Mesmo nesta etapa, a inteligência artificial começará a fornecer suas conclusões, mas isso não é o que precisamos.

Passo 2: Formule condições para analisar o feedback. Aqui está um exemplo de solicitação que enviamos para o ChatGPT:

‘Por favor, analise o feedback dos clientes e faça o seguinte:

Depois disso, o Chat GPT gerará uma análise das avaliações dos clientes com a qual você já poderá trabalhar. Primeiro, o sistema categorizará o feedback em negativo e positivo e dará um resumo curto com uma lista de tópicos e o número de vezes que foram mencionados.

Em seguida, a IA entrará em mais detalhes sobre os problemas que os clientes encontraram e os aspectos positivos populares das interações dos clientes com a empresa.

Passo 3: Gerar recomendações. Se você está com pouco tempo e precisa formular rapidamente conclusões com base na análise de feedback, pode mais uma vez recorrer ao Chat GPT para obter ajuda. Nós fizemos um pedido simples: ‘Me dê um relatório com base na análise’. A IA resumiu suas descobertas e gerou recomendações sobre como melhorar a situação. 

No geral, muitos de seus conselhos são óbvios, mas talvez alguns deles forneçam insights valiosos.

Por que a Análise de Feedback do Cliente é Importante?

O sucesso de uma empresa depende da eficácia de sua interação com os clientes. 80% dos consumidores acreditam que a experiência do cliente de uma empresa é tão importante para eles quanto seus produtos e serviços. A pedra angular disso é uma compreensão profunda do público-alvo, seus pontos problemáticos, suas aspirações, as especificidades do uso dos produtos da empresa e assim por diante. Colete e analise o feedback dos clientes para aprender sobre tudo isso. A análise de avaliações de clientes fornece as seguintes vantagens.

1. Identificar os Pontos Fortes e Fracos do seu Negócio

A perspectiva do cliente difere da de um funcionário, gerente ou investidor da empresa. Embora um produto possa parecer conveniente e lucrativo do ponto de vista dos negócios, ele pode não atender às necessidades e expectativas dos clientes. Ouvir as opiniões dos clientes é a única maneira de determinar seu verdadeiro potencial de mercado e identificar as melhores áreas para melhoria.

Isso se aplica não apenas à política de produtos, mas a todos os aspectos da interação da empresa com o público-alvo — publicidade, ofertas comerciais, processos de transação, suporte e comunicações subsequentes. Os feedbacks podem se referir não apenas aos produtos, mas também à própria marca — sua imagem, reputação e tom de voz.

2. Conhecendo Melhor Seus Clientes

Não importa quão eficazes sejam seus modelos de previsão, você não pode saber tudo sobre seus clientes. Isso é especialmente verdadeiro quando se trata das características socio-psicológicas de seu público-alvo. Ao analisar o feedback em detalhes, você pode aprender:

Tudo isso permite que você personalize sua estratégia de marketing com mais precisão, escolhendo métodos e mensagens de comunicação. A análise detalhada do feedback ajudará você a ‘encontrar a chave para seus corações,’ aumentando as taxas de conversão.

3. Melhorando Suas Táticas e Estratégias

Analisar o feedback dos clientes para identificar padrões e tendências. Com essas informações, você pode resolver problemas atuais e prevenir futuros. Às vezes, os dados obtidos pelo departamento de marketing permitem otimizar outros aspectos da estratégia de desenvolvimento da empresa, como recursos humanos, tecnologia, infraestrutura, etc. 

Pesquise feedbacks para entender os desafios e lacunas de conhecimento dos clientes. Crie conteúdo direcionado que aborde essas necessidades e posicione sua marca como uma líder de pensamento.

Conclusão

Analisar o feedback dos clientes permite obter uma compreensão mais profunda das necessidades, desejos e frustrações dos seus clientes. Como resultado, você tomará decisões baseadas em dados que melhoram seus produtos, serviços e a experiência geral do cliente.

Utilize os resultados da análise para priorizar melhorias. Foque em abordar os pontos de dor mais comuns dos clientes e áreas para aprimoramento. Desenvolva soluções direcionadas adaptando seus produtos, serviços e estratégias de marketing para atender melhor às necessidades específicas de vários segmentos de clientes.

Por fim, monitore regularmente o impacto das suas mudanças e continue a coletar feedback e analisar avaliações de clientes para garantir que você esteja no caminho certo. Esta estratégia permitirá que você fomente a lealdade do cliente e impulsione o crescimento sustentável do negócio. 

FAQ

O que é Análise de Feedback do Cliente?

A análise de feedback do cliente é a extração de insights valiosos a partir do feedback recebido. Graças a ela, você pode interpretar dados de primeira mão para ver a situação real e evitar suposições e adivinhações ao tomar decisões. 

Analise o feedback dos clientes para entender se as opiniões reais dos clientes correspondem às suas hipóteses e torne sua marca mais centrada no cliente.

Onde Encontrar Feedback Valioso de Clientes para Analisar?

Comece incorporando pop-ups de pesquisa em seu site ou aplicativo, estrategicamente posicionados para capturar feedback em momentos críticos, como após a compra ou antes de sair. Monitore as redes sociais para menções à marca, resenhas e discussões para entender como os clientes percebem sua marca online. Direcione segmentos específicos de clientes com pesquisas por email. Trate cada interação de suporte ao cliente como uma oportunidade de feedback, analisando logs de bate-papo, emails, gravações de chamadas e mais.

Com Que Frequência Devo Analisar o Feedback dos Clientes?

A análise consistente é crucial. Embora a frequência possa variar com base no volume de feedback que você recebe, esforce-se para analisar o feedback dos clientes pelo menos a cada trimestre. Isso garante que você fique no topo das tendências e aborde prontamente quaisquer problemas emergentes.