Solução para o setor
Pesquisas de NPS e CSAT por voz para o suporte ao cliente
O suporte costuma medir satisfação com uma pesquisa de URA pós-chamada — "aperte um número" — que as pessoas abandonam já na primeira pergunta, ou com um CSAT por SMS que só uma minoria responde. Os dois dão uma nota nua, sem motivo, e uma amostra enviesada: chegam à pesquisa os mais satisfeitos e os mais irritados, enquanto a maioria silenciosa fica de fora. Um agente de voz com IA, em vez disso, liga de volta pouco depois do encerramento do chamado, pede uma nota na escala de CSAT ou NPS e uma pergunta aberta de "por quê" — e o cliente responde por voz, sem precisar preencher formulário, então a taxa de resposta é bem maior.
O ponto-chave é que, para o suporte, o que importa não é o número em si, mas seu motivo e sua ligação com um chamado específico. A plataforma transcreve a resposta, calcula o sentimento e extrai temas do comentário livre, vincula a nota ao ticket, ao operador e à categoria do problema — e conecta um CSAT baixo não a um "cliente insatisfeito" abstrato, mas àquela conversa exata onde algo deu errado. Um detrator é capturado por uma regra logo após a pesquisa e encaminhado ao responsável antes que o cliente já tenha ido embora em silêncio.
Quais dores do setor isso resolve
Fila e chamadas perdidas
No pico e à noite, os clientes não conseguem ser atendidos: a chamada entra em fila, cai e vira um atendimento perdido que ninguém percebe.
Qualidade avaliada no olhômetro
Só dá tempo de revisar 2–3% das conversas. Se o script é seguido, se o operador é cordial, se a questão foi resolvida na primeira chamada — tudo fica fora do radar.
Como funciona
Um roteiro passo a passo — as mesmas etapas do caso de uso completo, aplicadas ao seu setor.
- 1
Um roteiro de pesquisa curto
Você configura o roteiro do agente de voz: saudação, a pergunta de nota (NPS 0–10 ou CSAT) e uma pergunta aberta de "por quê". A nota é um campo obrigatório com validação, então o diálogo sempre chega a um número.
- 2
O agente liga depois do atendimento
O agente de IA de chamadas ativas liga pouco depois de um atendimento, compra ou visita, faz as perguntas com voz natural no idioma certo e deixa o cliente falar livremente (barge-in). A conversa é curta — um ou dois minutos.
- 3
Nota e comentário aberto
O agente registra a nota numérica como um campo e grava a resposta livre do cliente. A gravação da chamada entra direto no fluxo geral de análise da plataforma.
- 4
Sentimento e temas a partir das respostas
A plataforma transcreve a conversa e a classifica: calcula o sentimento, extrai temas e palavras-chave do comentário aberto, e as tags de IA ("reclamação sobre prazos", "elogia o atendimento") são aplicadas por significado, automaticamente.
- 5
Dashboard de tendência de lealdade
NPS/CSAT, sentimento e principais temas aparecem em dashboards: tendência por semana e mês, detalhamento por serviço e atendente, comparação de períodos — dá para ver o que está subindo e o que está caindo.
- 6
Alertas e escalonamento de negativos
Uma regra de automação identifica notas baixas e sentimento negativo e notifica o responsável por e-mail ou webhook, e o resultado da pesquisa pode ser gravado no CRM, se desejado — você chega ao cliente antes que ele vá embora.
Cenário do setor
Um detrator após um ticket encerrado: recuperação antes do churn
Um operador encerra um ticket como resolvido, e algumas horas depois o agente de IA liga de volta para o cliente com uma pesquisa curta: "numa escala de 0 a 10, o quanto você recomendaria a gente" e "o que poderia ter sido melhor". O cliente dá nota 4 e explica na resposta aberta: a questão até foi resolvida, mas teve que repetir o problema três vezes para operadores diferentes, e isso tomou o dia inteiro. A nota é registrada como um campo, e a gravação da pesquisa entra direto no fluxo geral de análise.
A plataforma marca a resposta: sentimento negativo, tag de IA "chamados repetidos / transferido entre operadores", tema "resolução demorada". Uma regra de automação captura a nota abaixo do limite junto com o sentimento negativo e encaminha o caso ao responsável — um notify por e-mail ao líder de equipe e o resultado da pesquisa registrado no CRM/helpdesk ao lado do ticket original. O responsável vê não só "detrator", mas a transcrição concreta e a ligação com o chamado onde o cliente foi levado em círculos.
No dashboard de fidelidade, essa nota entra na evolução semanal de CSAT/NPS, com detalhamento por operador, categoria de chamado e tema de reclamação. O gestor percebe que o tema "transferido entre linhas" derruba todo o segmento, não só uma conversa — e ajusta o roteamento, não um operador isolado. A pesquisa deixa de ser uma ação trimestral e passa a funcionar como um termômetro constante após cada chamado encerrado.
Principais fatos
- O que faz
- Um agente de voz com IA conduz uma pesquisa curta de NPS/CSAT depois do atendimento: nota mais uma pergunta aberta.
- O que é extraído
- A nota numérica como campo, além de sentimento, temas e palavras-chave da resposta aberta — classificados automaticamente.
- Analytics
- Dashboard de tendência de NPS/CSAT e sentimento por semana, serviço e atendente, com comparação de períodos.
- Reação a negativos
- Uma regra de automação identifica notas baixas e notifica o responsável por e-mail ou webhook; o resultado da pesquisa pode ser gravado no CRM.
- Formato
- Conversa por voz no idioma certo (BCP-47), curta (um a dois minutos), com possibilidade de interromper o agente (barge-in).
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