Utilização do webQDA para análise de comentários da plataforma booking.com
Page 2

Utilização do webQDA para análise de comentários da plataforma booking.com

Organização dos dados

Os comentários foram organizados numa folha de excel contendo as seguintes colunas (Figura 4):

  • Coluna A – Nome do Hotel
  • Coluna B – Data do comentário
  • Coluna C – Nacionalidade do hóspede
  • Coluna D – Pontuação geral
  • Coluna E – Comentário principal
  • Coluna F – Comentário positivo
  • Coluna G – Comentário negativo
Figura 4 – Organização dos dados em excel

Codificaram-se 67 referências no código “comentário principal”, 30 referências no código “comentários positivos” e 9 referências no código “comentários negativos”.

Após a codificação, foi possível triangular os dados através da criação de diversas matrizes. Triangulando os ‘comentários’ versus ‘hotéis’, obteve-se a matriz seguinte (figura 5):

Figura 5 – Quantificação dos comentários dos Hóspedes (adaptado de webQDA)

Na etapa seguinte, selecionou-se em cada um dos hotéis os ‘códigos árvore’: “principais comentários”, “comentários positivos” e “comentários negativos” e organizaram-se novas fontes específicas para cada tipologia; essa nova organização permitiu usar a ferramenta de questionamento do webQDA “palavras mais frequentes” e, assim, criar automaticamente uma nuvem de palavras para cada tipo de comentário de hóspede, que analisaremos no ponto seguinte.

Análise e discussão dos resultados

A seguir apresentam-se os resultados nas ‘nuvens de palavras’ obtidas. Estas ‘nuvens’ permitem uma visualização rápida dos resultados (um aspeto importante para o uso da metodologia e ferramentas no apoio à gestão).

A palavra mais utilizada pelos hóspedes no comentário principal foi, em todos os hotéis, “Excecional” (Figura 6):

Figura 6 – Nuvens de palavras do comentário principal

Relativamente aos comentários positivos, as nuvens de palavras obtidas foram as que se observam na  figura 7:

Figura 7 – Nuvens de palavras dos comentários positivos

Estes dados permitem depreender algumas das vantagens competitivas de uns hotéis em relação aos outros. Por exemplo, embora apareça em destaque, em todos os comentários positivos dos 3 hotéis, a palavra “tudo”, no hotel Yeatman destaca-se, por exemplo, imediatamente a seguir, a intensidade da palavra “vista” com 6 referências conforme se pode verificar na figura 8.

Figura 8 – Repetição de palavras positivas – Hotel Yeatman

Relativamente às palavras positivas no Hotel Intercontinental, realce para a palavra “Localização” com 4 referências nos comentários positivos do hotel (figura 9).

Figura 9 – Repetição de palavras positivas Hotel Intercontinental

Relativamente ao Hotel Sheraton, como se pode verificar na figura 10, o destaque nos comentários positivos foi para as palavras “Tudo” e “Limpeza” com duas referências cada.

Figura 10 – Repetição de palavras positivas – Hotel Sheraton

Procedeu-se em seguida à análise das palavras frequentes nas nuvens de palavras dos comentários negativos: 1 no Hotel Yeatman, 2 no Hotel Intercontinental e 6 no Hotel Sheraton.

Neste caso, a quantidade de referências negativas apresenta-se como um fator de alerta e merecedor de uma análise cuidada por parte dos responsáveis; no caso dos hotéis Yeatman e Intercontinental correspondem, respetivamente, a 4,3% e 9% do total de comentários; no Hotel Sheraton, os 6 comentários negativos num total de 22, correspondem a 27,3%, o que se considera relevante em termos do grau de satisfação dos clientes (figura 11).

Figura 11 – Nuvens de palavras de comentários negativos

Se é verdade que num universo de 23 comentários, a tarefa de analisar 1 comentário negativo é simples, o mesmo não acontece ao analisar um período mais longo de comentários (em várias linguas) em qualquer um dos hóteis.

Nas figuras seguintes analisaremos a repetição de palavras negativas em cada um dos hotéis.

No hotel Yeatman, uma vez que somente teve um comentário negativo, a repetição de palavras não é relevante. De qualquer forma deixamos o comentário:

“apenas a temperatura do quarto deveria ser possível aumentar um pouco mais. A minha esposa, friorenta, gostaria de um pouco mais calor. No entanto, pra mim estava bom.” Ref.1

No hotel Intercontinental, nos dois comentários negativos, podemos perceber pela figura 12 que a reclamação tem a ver com a cozinha.

Figura 12 – Repetição de palavras negativas – Hotel Intercontinental

Relativamente ao Hotel Sheraton conforme se pode verificar na figura 13, nos 6 comentários negativos, destacam-se várias palavras.

Figura 13 – Repetição de palavras negativas – Hotel Sheraton

Referenciaram-se dois comentários relativos à cama:

“cama dura, estacionamento e café da manhã não inclusos!” (Ref.3)

“Tive de mudar de quarto devido ao colchão da cama ser muito rijo” (Ref.6)

E  dois comentários que referenciam o pequeno almoço:

“o pequeno almoço a fruta fresca era muito limitada” (Ref.2)

“o preço deveria incluir pequeno almoço, pois 18€ por pessoa considero um exagero” (Ref.5)

Share

Notícias Relacionadas

Na investigação qualitativa com IA, a incerteza não deve ser eliminada, mas tornada visível, porque a dúvida, a ambiguidade e até as ausências nos dados podem constituir informação relevante.
A investigação qualitativa tem sido frequentemente caracterizada por um paradoxo: ao mesmo tempo que se propõe aberta à complexidade, à ambiguidade e à emergência dos fenómenos sociais, acaba, muitas vezes, por reproduzir trajetórias…
Sem uma educação transformadora, capaz de dialogar com estas tradições filosóficas e com os avanços tecnológicos, a sociedade não acompanhará o ritmo da IA. A tecnologia avançará, a sociedade, não. Arriscamo-nos a perder soberania, amplificar desigualdades, reforçar colonialismos digitais e apagar…