Codifique 5.000 verbatims em menos de uma hora, não em 2 dias.
Pipeline com Claude que propõe um livro de códigos de nível profissional e exporta direto para SPSS, com sua equipe revisando só o que é duvidoso. Sua consistência, seus frameworks, seu prazo.
Exemplo simulado com respostas e tempos predefinidos. Contagens, velocidade, tempo estimado e confiança são ilustrativos, não resultados ao vivo nem uma medição de desempenho.
E agora, também o livro de tabelas
Agora entregamos também a tabulação: o banner que você definir —os cruzamentos que o cliente pede— aplicado a todas as perguntas, com bases, nets e significância a 95%, num Excel que se lê sem você do lado.
A codificação manual tem um custo que você já conhece.
Todo projeto de perguntas abertas em larga escala força uma escolha entre prazo, orçamento ou rigor. Geralmente você sacrifica um.
A IA faz a primeira passada. Sua equipe decide nos cinco momentos que importam.
- 01 · Sua equipeAntes de gastar um créditoVocê confirma o plano de colunas — o que é codificado e como — antes de ser cobrado um crédito. No modo express, se você sobe um .sav e todas as colunas têm alta confiança, o plano passa sozinho.
- 02 · Sua equipeAntes de codificarVocê revisa e edita o livro de códigos: une, renomeia e define o limite para abrir códigos novos. Seu cliente pode aprová-lo por um link, comentando código por código.
- 03 · Sua equipeDepois de codificarA IA marca o que é duvidoso segundo a confiança e sua equipe corrige. As propostas de mudança no livro chegam a uma caixa compartilhada, onde podem ser atribuídas a uma pessoa, aprovadas ou descartadas.
- 04 · Sua equipeEm cada ondaVocê confirma cada onda antes de gastar créditos, com o mesmo livro e os mesmos números de código; os códigos novos chegam como proposta para sua aprovação. No modo express, a onda é codificada sem pedir confirmação.
- 05 · Sua equipeSempreCada correção fica registrada — quem, antes e depois — e é usada ao codificar as próximas ondas do mesmo estudo.
Não substitui sua equipe: potencializa. Seu pessoal revisa só o que é duvidoso.
Por baixo: uma cadeia de etapas de IA com modelos Claude, da Anthropic, que gera o livro de códigos, codifica cada resposta e propõe códigos novos para sua equipe aprovar. Seus dados não treinam modelos.
Codificação de comentários NPS: exemplo de bancos e companhias aéreas
O SurveyCoder classifica comentários abertos com um livro de códigos, permite revisar as classificações e exporta os resultados para Excel ou SPSS. Agências de pesquisa e equipes de experiência do cliente podem usar seu próprio livro ou revisar um proposto pela IA e usar o mesmo livro na próxima onda.
Os comentários e códigos deste exemplo são sintéticos. As classificações foram preparadas manualmente como referência: não são resultados de clientes nem um teste de precisão da IA.
Banco · nota 4
“O aplicativo funciona bem, mas a tarifa de transferência é muito alta.”
Códigos de referência: 101 — Experiência digital e 102 — Tarifas e cobranças. Mantenha os dois temas: uma nota baixa de recomendação não torna todo o comentário negativo.
Companhia aérea · nota 3
“Meu voo atrasou e ninguém explicou o atraso.”
Códigos de referência: 103 — Atendimento e comunicação e 104 — Esperas e atrasos. Separe o atraso da comunicação para contar e revisar os dois temas.
Teste o processo com uma referência acordada
- Prepare uma amostra sem dados pessoais e defina as regras para atribuir um ou mais códigos.
- Codifique os comentários e revise as diferenças em relação a uma referência humana.
- Exporte os códigos revisados. Compare temas por grupo NPS quando o arquivo incluir a nota.
- Reutilize o livro na próxima onda e confira mudanças nas definições antes de comparar períodos.
As diferenças de temas entre promotores e detratores descrevem associações; não demonstram o que causou a nota. O SurveyCoder apoia a codificação: a coleta do feedback continua no seu sistema de pesquisas.
Estes CSVs ilustram uma entrega, não o formato exato de exportação do produto. Em um piloto, meça o tempo de preparação, revisão e os códigos aceitos com sua própria amostra. Solicitar um piloto de codificação.
O projeto de boas-vindas: uma execução real do SurveyCoder
Processamos os mesmos 75 comentários em inglês sobre varejo e o livro de códigos original do projeto de boas-vindas em um projeto QA separado. Os comentários são sintéticos; esta execução e suas exportações nativas para Excel são reais.
A execução inicial classificou 72 comentários e deixou 3 sem classificação. Uma revisão editorial assistida pelo Codex alterou 15 respostas e adicionou 7 códigos. O arquivo revisado contém os 75 comentários classificados. Compare os dois arquivos e consulte o motivo de cada alteração.
Executado em 6 de outubro de 2026 no modo STANDARD, usando 75 créditos. Demonstra o fluxo de trabalho; não é uma validação humana independente nem um teste de precisão. O livro inclui exemplos da amostra, e os dados não contêm notas de NPS.
Feito para pesquisadores, não para cientistas de dados.
Cada camada entende seu contexto: tipo de estudo, framework, setor, idioma. O resultado segue as convenções de pesquisa de mercado.
Pagamento único. Créditos nunca expiram.
Mesmos recursos em todos os pacotes. A única coisa que muda é o preço por crédito — quanto maior o pacote, menor o custo.
Codifique suas primeiras 250 respostas, de graça.
Sem cartão de crédito. Sem onboarding. Envie seu arquivo e veja o pipeline multicamada produzir um codebook profissional em minutos.