A pontuação preditiva de satisfação usa dados e modelos para estimar o grau de satisfação de uma pessoa ou segmento, mesmo que não responda a uma pesquisa. Isso permite que você “ouça todos”, não apenas os entrevistados mais barulhentos ou mais engajados. Para governos e grandes organizações, isso é fundamental: as respostas aos inquéritos são muitas vezes baixas e tendenciosas. Este artigo aborda o que é satisfação preditiva, como funciona e por que é importante.
Quando você consegue prever a satisfação em nível populacional, você obtém uma visão mais representativa e pode agir sobre os problemas antes que eles apareçam em reclamações ou rotatividade.
Principais conclusões
- Compreender os conceitos-chave e por que eles são importantes.
- Como funciona na prática e como começar.
- Por que isso é importante para sua organização e como vinculá-lo aos resultados.
O que é satisfação preditiva
A medição tradicional da satisfação depende de pesquisas: você pergunta às pessoas o quão satisfeitas elas estão e informa a média. Mas a falta de resposta é elevada e muitas vezes tendenciosa – pessoas felizes ou infelizes podem responder mais. A satisfação preditiva utiliza outros dados (dados demográficos, utilização, geografia, comportamento passado) para modelar qual seria provavelmente a satisfação de alguém. Você treina o modelo nos entrevistados e depois o aplica a todos da sua população. O resultado é uma pontuação de satisfação estimada para cada pessoa ou segmento, para que você possa relatar a satisfação de toda a população e encontrar grupos subatendidos ou em risco que não responderam.
No sector público, isto é por vezes chamado de “voz preditiva do cidadão”: estima-se o grau de satisfação dos cidadãos com um serviço ou área, mesmo quando a resposta ao inquérito é baixa.
Como funciona na prática
Você precisa de uma amostra de pessoas que responderam a uma pesquisa de satisfação (ou NPS), além de dados sobre essas mesmas pessoas e sobre toda a população (por exemplo, de registros administrativos, uso ou geografia). Você constrói um modelo que prevê a satisfação a partir dos recursos disponíveis – dados demográficos, uso de serviços, região, etc. Você valida os dados de validação e, em seguida, pontua a população completa. Os resultados podem ser comunicados como satisfação ao nível da população, por segmento ou região, e como grupos “previsivelmente em risco” que necessitam de atenção. O modelo é retreinado periodicamente à medida que novos dados e resultados de pesquisas ficam disponíveis.
A prática recomendada é combinar as pontuações previstas com os resultados reais da pesquisa onde você os tiver, para não substituir as pesquisas, mas ampliar seu alcance. Dessa forma, você obtém profundidade (dos entrevistados) e cobertura (do modelo).
Por que é importante para sua organização
Quando a resposta é baixa ou tendenciosa, a satisfação apenas com a pesquisa pode induzir em erro. A satisfação preditiva oferece uma visão mais representativa e ajuda a encontrar lacunas – por exemplo, segmentos ou regiões com baixa satisfação prevista que não estão respondendo. Isto apoia uma alocação de recursos mais justa e uma intervenção mais precoce. No governo, apoia “ouvir todos” e políticas baseadas em evidências. Para um exemplo concreto, veja nosso Estudo de caso do Índice de Satisfação Preditiva.
Para ver como construímos modelos preditivos de satisfação com os clientes, explore nosso Modelagem Preditiva de Satisfação e Voz do Cidadão serviços. Teremos prazer em discutir seu contexto e dados.
Conclusão
Compreender este tópico ajuda você a tomar melhores decisões e conectar o insight à ação. Para saber mais sobre como ajudamos clientes nesta área, explore os serviços abaixo ou entre em contato.
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