Blog
Novidades, guias e dicas do Kicue.
Página 2 / 6
Quantas perguntas uma pesquisa deve ter? O tamanho certo para evitar abandono
Quantas perguntas uma pesquisa deve ter? A resposta curta: use como referência '5 minutos / cerca de 15 perguntas' e corte tudo a partir do objetivo. Por que mais perguntas derrubam a taxa de resposta e a qualidade, os 5 passos para definir o tamanho certo e como cortar para evitar abandono, com base em estudos como Galesic & Bosnjak (2009) e na prática de campo.
Leia maisGuia de teste de conceito — Medir a aceitação antes do lançamento
Como avaliar novos produtos, novas funcionalidades e textos publicitários por pesquisa antes do lançamento com o teste de conceito. Organizamos, com a sensibilidade da prática, a escolha entre monádico, monádico sequencial e comparativo, os indicadores padrão de intenção de compra, novidade, apelo e singularidade, a leitura do Top Box, a importância da comparação com normas (benchmarks) e a construção do estímulo (texto do conceito). A porta de entrada da pesquisa pré-lançamento, que antecede PSM, conjoint e MaxDiff.
Leia maisGuia de pesquisas de segmentação de clientes — Dividir clientes com análise de cluster
Como desenhar uma pesquisa de segmentação de clientes que classifica clientes em segmentos com significado a partir dos dados da pesquisa. Cobrimos a diferença entre segmentação a priori e post-hoc (análise de cluster), os 4 eixos de classificação — demográfico, comportamental, de necessidades e psicográfico —, quando usar análise de cluster hierárquica, k-means ou análise de classes latentes, como decidir o número de segmentos e os 6 critérios de um segmento utilizável, organizado à luz da pesquisa sobre segmentação desde Smith (1956) e do tato de quem faz na prática.
Leia maisGuia de análise de fatores-chave (Key Driver Analysis) — O que move a satisfação e o NPS
Como usar a análise de fatores-chave (Key Driver Analysis) para identificar o que realmente move a satisfação geral e o NPS. Cobrimos a armadilha de decidir só pelo coeficiente de correlação, o problema da multicolinearidade na regressão múltipla, o valor de Shapley e os pesos relativos (Johnson's Relative Weights) que a resolvem, e o maior erro de leitura — confundir correlação com causalidade — organizado à luz da pesquisa sobre importância relativa desde Johnson (2000) e do tato de quem faz na prática. Também posicionamos a KDA como fonte da importância derivada usada na IPA (análise de importância-desempenho).
Leia maisAnálise de importância-desempenho (IPA) — Priorizar melhorias em 4 quadrantes
A análise de importância-desempenho (IPA: Importance-Performance Analysis) organiza os resultados de uma pesquisa de satisfação em 4 quadrantes — melhoria prioritária / manter / qualidade excessiva / baixa prioridade — e ajuda a decidir a ordem das melhorias. Explicamos a diferença entre pergunta direta e importância derivada estatisticamente, como escolher o ponto de corte dos eixos (média vs. mediana), o efeito teto da satisfação como a maior armadilha, e como montar o gráfico de dispersão, organizando o conhecimento acadêmico desde Martilla & James (1977) com as armadilhas do dia a dia.
Leia maisGuia de design de pesquisa de churn — Transformar motivos de cancelamento em melhorias
Design de pesquisa de churn (pesquisa de clientes que cancelaram, exit survey) para capturar estruturalmente os motivos de cancelamento em SaaS / assinaturas. Organizamos as 6 categorias típicas de motivos de cancelamento, a diferença de design entre exit e win-back, a segmentação Avoidable / Unavoidable e a conexão com o closed loop, combinando o conhecimento acadêmico de Keaveney (1995) e Tax et al. (1998) com padrões de implementação do setor SaaS.
Leia maisGuia de design de MaxDiff (Maximum Difference Scaling) — Medir prioridades
Como evitar o efeito teto em que todos os itens aparecem como 'importante' na escala Likert e medir as prioridades reais com MaxDiff (Maximum Difference Scaling, Best-Worst Scaling). Organizamos design experimental, tamanho de amostra, cálculo de scores via Bayesiana hierárquica e a divisão de uso com conjoint — apoiados no artigo original de Louviere & Woodworth (1990) e na prática dos fornecedores que implementam o método.
Leia maisGuia de métodos de amostragem em pesquisas — aleatória, estratificada, conglomerado
Organizamos os métodos de amostragem que decidem quem você seleciona em uma pesquisa, separando entre amostragem probabilística (aleatória simples, sistemática, estratificada, por conglomerados) e amostragem não probabilística (por conveniência, por cotas, bola de neve). Explicamos do ponto de vista editorial as bases acadêmicas de Kish (1965) e Lohr (2010), junto com diretrizes práticas para a era dos painéis online.
Leia maisAgregar dados de pesquisa no Excel — 5 passos de CSV ao teste qui-quadrado
Organizamos em 5 passos o fluxo prático de baixar o CSV da ferramenta de pesquisas e agregá-lo no Excel. Tratamento de problemas de codificação UTF-8, GT e tabulação cruzada com Tabela Dinâmica, teste qui-quadrado com a função TESTE.QUI (CHISQ.TEST), criação de gráficos e compartilhamento interno — explicamos o procedimento para finalizar um relatório em 30 minutos.
Leia maisÉtica em pesquisas — Informed Consent e GDPR / APPI
Quanto mais madura sua operação de pesquisas, mais inevitáveis se tornam a ética de pesquisa e a proteção de dados. Dos três princípios do Belmont Report à implementação do Informed Consent, passando pelas diferenças regionais entre GDPR / APPI / LGPD / CCPA, riscos de dados pessoais em respostas abertas, cuidados com crianças e populações vulneráveis, até diretrizes operacionais — tudo organizado a partir de fundamentos acadêmicos e diretrizes regulatórias.
Leia mais