Guia de pesquisas modais para coletar insights do usuário

Vantagens das pesquisas modais em comparação com as pesquisas tradicionais

Veja como as pesquisas modais oferecem vários benefícios em relação aos métodos tradicionais de pesquisa:

Taxas de resposta mais altas

• Os usuários já estão engajados com o produto ou serviço quando o modal aparece.
• As pesquisas modais normalmente exigem menos cliques e menos tempo para serem concluídas em comparação com as pesquisas tradicionais, reduzindo a fadiga do respondente.

Feedback contextual

• O feedback é fornecido no contexto da interação do usuário, facilitando a identificação de áreas de melhoria.
• Os modais podem ser acionados em pontos específicos da jornada do usuário, permitindo um feedback diretamente relacionado à experiência do usuário.

Redução da fadiga de pesquisa

• As pesquisas modais geralmente são mais curtas e mais focadas do que as pesquisas tradicionais.
• Os modais aparecem em momentos específicos, minimizando a interrupção da experiência do usuário.

Diferentes tipos de pesquisas modais

As pesquisas modais podem ser categorizadas com base em sua finalidade. Aqui estão alguns tipos comuns:

Net Promoter Score (NPS)

• Mede a fidelidade do cliente perguntando qual a probabilidade de ele recomendar um produto ou serviço.
• Normalmente, usa uma escala de 0 a 10.

💡 Dica: Com o recurso de NPS da UserGuiding, é possível integrar perfeitamente pesquisas in-app ao seu produto, criar campanhas separadas para promotores e detratores ou segmentar usuários com base na pontuação de NPS!

Veja como a TimeSolv aumentou a taxa de conclusão da pesquisa em 10% com a UserGuiding.

Satisfação do cliente (CSAT)

• Mede diretamente a satisfação do cliente com uma interação ou experiência específica.
• Geralmente usa uma escala de classificação ou uma pergunta simples de sim/não.

Confira a fórmula aqui:

Teste de usabilidade

• Avalia a experiência do usuário de um produto ou interface.
• Geralmente inclui tarefas e perguntas sobre facilidade de uso, clareza e satisfação.

Práticas recomendadas para a elaboração de pesquisas modais eficazes

Para maximizar a eficácia das pesquisas modais e minimizar a frustração do usuário, considere as práticas recomendadas a seguir:

Encontre o momento certo

• Apresente pesquisas após uma ação específica do usuário ou em um ponto apropriado da jornada do usuário.
• Considere cuidadosamente onde exibir a pesquisa modal para minimizar a interrupção.
• Evite interromper fluxos ou tarefas essenciais do usuário.

Seja breve e agradável

• Limite o número de perguntas e garanta um tempo de conclusão rápido.
• Use linguagem persuasiva para incentivar os usuários a enviar suas respostas.
• Deixe o botão de envio em destaque e fácil de localizar.

Redação clara e concisa

• Limite a pesquisa a perguntas essenciais para evitar sobrecarregar os usuários.
• Priorize as informações que são cruciais para seus objetivos de pesquisa.
• É possível fornecer um cabeçalho claro e informativo para comunicar claramente a finalidade do questionário e definir as expectativas do usuário.

Ofereça várias opções de resposta

• Empregue uma combinação de tipos de perguntas (múltipla escolha, escalas de classificação, abertas etc.) para manter o engajamento dos usuários e oferecer opções de resposta variadas.
• Organize as perguntas em uma ordem lógica que guie os usuários pelo questionário sem problemas.
• Considere a possibilidade de agrupar perguntas relacionadas.

Torne o modal visualmente atraente

• A pesquisa deve ser agradável aos olhos e criar uma experiência positiva para o usuário.
• Invista em um design limpo e visualmente agradável que se alinhe à estética de sua marca.

Agradeça aos usuários pelo feedback

• Agradeça aos usuários por participarem da pesquisa.
• Explore a possibilidade de oferecer recompensas ou incentivos para o preenchimento da pesquisa para aumentar as taxas de participação.
• Assegure aos usuários que seus dados serão tratados de forma segura e confidencial. Comunique claramente como suas informações serão usadas.

Personalize as perguntas

• Adapte o conteúdo do questionário com base no comportamento do usuário, dados demográficos ou outros fatores relevantes para aumentar a relevância.
• Exiba uma barra de progresso ou uma dica visual semelhante para informar os usuários sobre o progresso deles no questionário, reduzindo a duração percebida.

Exemplos de pesquisas modais

1. UserGuiding

A curta pesquisa NPS da UserGuiding faz maravilhas no Zoom. Você pode exibir a pesquisa em qualquer página que desejar, mas acionar o modal após uma reunião ou gerar um resumo da reunião com a IA do Zoom seriam as opções mais ideais para obter o efeito máximo.

Sabe aqueles momentos frustrantes em que você não tem certeza de quais recursos seus usuários realmente desejam? Com a UserGuiding, você pode transformar essas incertezas em insights práticos.

Como no exemplo acima, você pode priorizar seu roteiro e oferecer uma experiência personalizada com base no feedback real do usuário.

2. Google Meet

‎A pesquisa modal do Google Meet é um exemplo perfeito de NPS. Essa pesquisa é acionada logo após o término da reunião, o que facilita para os usuários fornecerem feedback honesto.

3. Reddit

Uma solicitação de feedback é acionada quando o usuário decide voltar à versão anterior do Reddit com essa pesquisa.

4. Evernote

A pesquisa in-app modal do Evernote é excelente para coletar feedback detalhado com apenas alguns cliques. O usuário tem a oportunidade de avaliar vários aspectos do Evernote (recursos atuais, velocidade do aplicativo, experiência do usuário) com um sistema de classificação simples.

5. Canva

A pesquisa modal do Canva é uma ótima inspiração se você estiver pensando em integrar pesquisas de priorização de recursos ao seu produto.

Dependendo do nível de estudo do usuário, o Canva personaliza seus modelos para o painel do usuário e, portanto, cria uma ótima experiência!

Técnicas de análise de dados de pesquisas modais

Análise quantitativa

Estatísticas descritivas

Calcular e interpretar medidas de tendência central (média, mediana, moda) e de dispersão (desvio padrão, intervalo) para entender a distribuição e a variabilidade dos dados numéricos.

Por exemplo, o cálculo da pontuação média de satisfação do cliente pode fornecer informações sobre o sentimento geral.

Análise de frequência

Determine a frequência de ocorrência de cada categoria de resposta para identificar escolhas ou tendências populares.

Por exemplo, a análise da frequência de diferentes faixas de pontuação do NPS pode ajudar a classificar os clientes em promotores, passivos ou detratores.

Análise de correlação

Explorar relações entre diferentes variáveis, incluindo itens de escala Likert e outros dados numéricos.

Por exemplo, correlacionar as classificações da escala Likert para a satisfação do cliente com a frequência de compra pode ajudar a identificar padrões ou dependências e revelar as percepções do usuário.

Análise qualitativa

Análise de texto

Examine as respostas abertas para descobrir temas, padrões e sentimentos subjacentes dos clientes.

Por exemplo, a análise do feedback do cliente sobre um novo produto pode identificar áreas de melhoria ou novas oportunidades.

Análise de conteúdo

Categorizar e codificar sistematicamente os dados de texto para identificar os principais conceitos e padrões. Isso pode ser usado para quantificar dados qualitativos e integrá-los a descobertas quantitativas.

Por exemplo, você pode codificar o feedback do cliente em categorias de sentimento positivo, negativo ou neutro.

💡 Dica: O uso de emoticons em sua pesquisa pode ajudá-lo a categorizar o feedback e analisar facilmente o sentimento do cliente.

Análise de sentimento

Determine o sentimento geral expresso nos dados de texto para entender as atitudes e opiniões dos clientes. Isso pode ser útil para monitorar a reputação da marca e identificar áreas que precisam ser melhoradas.

Por exemplo, você pode analisar os comentários nas redes sociais sobre o seu produto para avaliar o sentimento geral.

Visualização de dados

Gráficos de barras

• Comparar visualmente dados categóricos e frequências para identificar diferenças entre grupos ou categorias.
• Por exemplo, a comparação dos níveis de satisfação entre diferentes segmentos de clientes.

Gráficos de pizza

• Ilustrar as proporções de diferentes categorias em um todo.
• Por exemplo, mostrando a distribuição das pontuações do NPS (promotores, passivos, detratores).

Gráficos de linhas

• Visualize tendências e mudanças ao longo do tempo.
• Por exemplo, acompanhar as mudanças na satisfação do cliente ao longo do tempo.

Gráficos de dispersão

• Explorar as relações entre duas variáveis numéricas.
• Por exemplo, a plotagem dos índices de satisfação do cliente em relação à frequência de compra.

Histogramas

• Exibir a distribuição de uma variável numérica.
• Por exemplo, visualizar a distribuição das pontuações do NPS.

Nuvens de palavras

• Enfatizar as palavras mais frequentes em dados de texto para identificar temas ou tópicos importantes.
• Por exemplo, criar uma nuvem de palavras do feedback do cliente para identificar recursos ou problemas comumente mencionados.

Ferramentas para execução e análise de pesquisas modais

UserGuiding

A UserGuiding é uma plataforma abrangente de adoção de produtos que também oferece pesquisas in-app modais que se integram perfeitamente à interface do seu produto. Você pode obter feedback valioso do usuário no momento certo.

Ao colocar esses modais estrategicamente no seu produto, você pode obter insights que informam diretamente as melhorias do produto e aumentam a satisfação do usuário.

Além disso, a UserGuiding oferece opções avançadas de segmentação para entregar pesquisas a segmentos específicos de usuários com base em comportamento, dados demográficos ou outros critérios. No entanto, ela pode ter tipos de perguntas de pesquisa limitados em comparação com plataformas de pesquisa dedicadas.

SurveyMonkey

Embora tenha sido projetado principalmente para pesquisas tradicionais, o SurveyMonkey pode ser adaptado para implementações modais. Os usuários se beneficiam de uma ampla variedade de tipos de perguntas, lógica avançada e recursos robustos de relatórios.

No entanto, a ampla funcionalidade da plataforma pode ser um exagero para pesquisas modais simples, o que pode levar a custos mais altos e a uma curva de aprendizado mais acentuada em comparação com ferramentas especializadas.

Hotjar

Focado principalmente na análise do comportamento do usuário, o Hotjar também oferece funcionalidade básica de pesquisa. Sua integração com gravações de sessões de usuários e mapas de calor fornece insights valiosos sobre as interações dos usuários com a pesquisa.

No entanto, os recursos de pesquisa do Hotjar são limitados em comparação com as plataformas de pesquisa dedicadas, e talvez não seja a melhor opção para pesquisas complexas ou de grande escala.

Typeform

Embora não seja exclusivamente uma plataforma de pesquisa, o foco do Typeform no design e na experiência do usuário o torna um forte concorrente para a criação de pesquisas modais memoráveis.

No entanto, os usuários que buscam análises e recursos avançados de pesquisa podem achar seus recursos limitados em comparação com plataformas de pesquisa dedicadas.

Google Forms

O Google Forms é uma ferramenta gratuita e fácil de usar para criar pesquisas e formulários básicos. Ele oferece uma interface simples e integração com o Google Workspace, tornando-o acessível a uma ampla gama de usuários.

Embora seja adequado para pesquisas modais simples, o Google Forms não possui recursos avançados, como lógica de perguntas complexas, ramificação e análises detalhadas. Ele é mais adequado para pesquisas de pequena escala com requisitos básicos.

Qualtrics

O Qualtrics é adequado para pesquisas em larga escala e projetos de pesquisa complexos. No entanto, seu conjunto abrangente de recursos tem um preço mais alto e uma curva de aprendizado mais acentuada, o que o torna menos ideal para pequenas empresas ou para quem busca uma solução mais simples.

Conclusão

As pesquisas modais alcançam taxas de resposta mais altas por meio do engajamento dos usuários durante a interação com o produto ou serviço, minimizando a fadiga do respondente com perguntas mais curtas e focadas que aparecem em momentos estratégicos da jornada do usuário.

A criação de pesquisas modais eficazes envolve práticas recomendadas, como programá-las após ações específicas do usuário, mantê-las concisas e visualmente atraentes e empregar uma linguagem clara.

A análise de dados de pesquisas modais inclui técnicas quantitativas, como estatísticas descritivas, e métodos qualitativos, como análise de texto e de sentimentos.