Pesquisa de satisfação e rigor estatístico: como escolher a escala correta (Likert, NPS etc.)

Em um mercado cada vez mais orientado por dados, aplicar uma pesquisa de satisfação bem estruturada é fundamental para obter insights confiáveis sobre a experiência do cliente. No entanto, muitas organizações negligenciam um aspecto essencial: a escolha da escala de resposta. Essa decisão influencia diretamente a qualidade das análises e a capacidade de tomar decisões baseadas em evidências. Entre as opções mais comuns estão a escala de Likert, o Net Promoter Score (NPS) e escalas numéricas simples. Mas qual é a mais adequada para o seu objetivo?

Neste artigo, vamos explicar como a escolha da escala impacta os resultados, comparar os modelos mais usados e mostrar como garantir rigor estatístico em todas as etapas da sua pesquisa de satisfação.

Por que a escala de resposta é tão importante?

A escala de resposta define como os participantes expressarão sua opinião. Isso afeta:

• A precisão estatística da análise

• A comparabilidade dos dados ao longo do tempo

• A clareza na interpretação dos resultados

• O nível de profundidade que se pode atingir nos cruzamentos com outras variáveis

Uma escala mal escolhida pode enviesar os resultados, reduzir a taxa de resposta e comprometer a validade da pesquisa.

Comparando os principais modelos de escala

Escala de Likert

A escala de Likert é uma das mais utilizadas em pesquisas de satisfação. Ela apresenta uma afirmação e solicita ao respondente que indique seu grau de concordância ou discordância. Exemplo clássico:

“Estou satisfeito com o atendimento”

( ) Discordo totalmente

( ) Discordo parcialmente

( ) Concordo parcialmente

( ) Concordo totalmente

Vantagens:

• Permite mensuração de nuances nas opiniões

• Ótima para análises comparativas

• Ideal para pesquisas com múltiplas dimensões

Desvantagens:

• Exige atenção à formulação das perguntas

• Pode sofrer com a tendência ao centro (respostas neutras), por isso, o ideal é propor um número par de opções de respostas, o que obrigará o respondente a se posicionar com mais clareza

Net Promoter Score (NPS)

O NPS mede a probabilidade de um cliente recomendar a empresa a amigos ou colegas. A pergunta principal é:

“Em uma escala de 0 a 10, o quanto você recomendaria nossa empresa?”

Com base na nota, os respondentes são classificados como:

• Promotores (9–10)

• Neutros (7–8)

• Detratores (0–6)

Vantagens:

• Simples e rápida de responder

• Fácil de comparar entre empresas e setores

• Alta aplicabilidade em pesquisas recorrentes

Desvantagens:

• Não revela motivos por trás da nota

• Pode não captar toda a experiência do cliente

Escalas numéricas e customizadas

Além das escalas padrão, é possível criar escalas específicas, como notas de 0 a 5 ou classificações de "ruim" a "excelente". São úteis em contextos específicos, mas exigem cuidado metodológico para garantir a comparabilidade estatística.

Como escolher a melhor escala para sua pesquisa?

A escolha depende de fatores como:

• Objetivo da pesquisa: Medir a experiência geral ou avaliar pontos específicos?

• Público-alvo: Qual é o perfil dos respondentes? Eles têm familiaridade com escalas mais complexas?

• Profundidade analítica desejada: Você pretende realizar cruzamentos com outras variáveis ou apenas obter uma visão geral?

• Frequência de aplicação: A pesquisa será recorrente ou pontual?

Não existe uma única resposta certa — o mais importante é alinhar a escala ao propósito da pesquisa e garantir que ela seja validada estatisticamente.

O papel do rigor estatístico

Independentemente da escala escolhida, a confiabilidade dos resultados depende do rigor na amostragem, na elaboração do questionário e na análise dos dados. A coleta precisa ser representativa, o questionário deve passar por testes de consistência e as análises precisam respeitar as propriedades psicométricas das escalas.

Na Colectta, unimos expertise em estatística e pesquisa de campo para oferecer soluções sob medida, com foco em resultados acionáveis e metodologicamente sólidos.

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