Bancos e Finanças

    Codificação de comentários de NPS e satisfação em bancos

    Do "por que você deu essa nota?" a uma tabela de motivos por segmento, canal e produto: a IA propõe o livro de códigos, codifica cada comentário e sua equipe revisa só as respostas duvidosas.

    O que complica a aberta em um banco

    Um mesmo comentário mistura canal, produto e atendimento. Se o livro de códigos não separa essas camadas, a tabela não serve para decidir.

    Um detrator fala ao mesmo tempo do app, de uma tarifa e da agência: com um código só por resposta, metade do motivo se perde.

    O NPS relacional é medido todo mês ou todo trimestre e, se o livro de códigos muda entre as ondas, a tendência deixa de ser comparável.

    Cartão, empréstimo, conta e app têm vocabulário próprio (anuidade, token, Pix agendado), e um codificador novo leva tempo para aprender.

    Reclamações chegam em volume e precisam ser agrupadas sempre do mesmo jeito para o comitê de experiência.

    Como uma aberta de banco funciona no Survey Coder Pro

    Você gera o livro de códigos a partir das respostas, ou carrega o que o banco ou o seu cliente já usa. A IA codifica cada comentário com todos os códigos que se aplicam e marca os casos duvidosos para uma pessoa revisar.

    Nets que separam canal (app, agência, central de atendimento), produto (cartão, empréstimo, conta) e atendimento.

    O mesmo livro de códigos é reutilizado em cada onda do NPS relacional ou transacional.

    Comentários em português, espanhol ou inglês na mesma base, codificados com um único livro de códigos.

    Se você subir o .sav, o livro de tabulação cruza os motivos por segmento ou produto com testes de significância.

    Casos de Uso em Bancos

    Aplicações específicas para o setor financeiro

    Análise NPS Banco Digital

    Codifica comentários de promotores e detratores identificando drivers de satisfação em canais digitais.

    Feedback App Móvel

    Analise reviews e comentários do seu app bancário para priorizar melhorias de UX.

    Experiência em Agências

    Estudos de satisfação em pontos de atendimento físicos com análise de tempos de espera e serviço.

    Categorização de Reclamações

    Agrupamento estável de reclamações por motivo para acompanhamento interno e melhoria contínua.

    Onboarding de Clientes

    Analise feedback do processo de abertura de contas e produtos.

    Avaliação de Fintech

    Estudos comparativos de serviços fintech vs banco tradicional.

    Exemplo ilustrativo

    Exemplo: motivos da nota de NPS de um banco

    Pesquisa relacional com clientes pessoa física. Quem dá nota de 0 a 6 responde o porquê; veja uma parte da base depois de codificada.

    Pergunta aberta

    Qual é o principal motivo da nota que você nos deu?

    Respostas e códigos atribuídos

    RespostaCódigos
    “O app trava bem na hora de fazer o Pix, e o token demora pra chegar.”
    Falhas no appToken / senha
    “Cobraram a anuidade do cartão sem avisar e ninguém na central soube explicar.”
    Cobranças e tarifas inesperadasAtendimento da central
    “Fui na agência atualizar o cadastro e fiquei quase duas horas na fila.”
    Espera na agência
    “A taxa do empréstimo pessoal tá mais alta que nos outros bancos.”
    Taxa de empréstimo
    “Bloquearam meu cartão por segurança quando eu tava viajando e desbloquear foi uma novela.”
    Bloqueio por segurançaProcessos demorados
    “A gerente foi super atenciosa, mas o problema do débito automático continua.”
    Gerente atenciosa (positivo)Problema não resolvido
    “Tudo certo, só que o app não deixa agendar boleto pra depois do vencimento.”
    Função que falta no app

    Trecho do livro de códigos

    Net / código% de quem respondeu
    NET Canais digitais41%
    Falhas no app22%
    Função que falta no app13%
    Token / senha9%
    NET Custos34%
    Cobranças e tarifas inesperadas24%
    Taxa de empréstimo14%
    NET Atendimento e resolução29%
    Problema não resolvido15%
    Atendimento da central11%
    Espera na agência8%
    NET Segurança e processos17%
    Bloqueio por segurança9%
    Processos demorados10%

    Pergunta multicódigo: uma resposta pode receber vários códigos, então os percentuais somam mais de 100%. Um net conta cada pessoa uma única vez, mesmo que ela tenha vários códigos do grupo.

    Exemplo criado para esta página: não são dados de nenhum cliente e os percentuais são ilustrativos.

    Para institutos de pesquisa de mercado

    • Trackers de NPS bancário com várias ondas: a onda nova herda o livro de códigos e só entram os códigos que aparecem pela primeira vez.
    • Você entrega ao banco um .sav ou um Excel com os códigos como colunas por respondente, pronto para o processamento deles.
    • Se o banco já tem livro de códigos, você carrega e a IA codifica com ele, não com um inventado.
    • Sua equipe de codificação revisa só as respostas duvidosas em vez de ler a base inteira, e decide cada caso.

    Para times de CX e insights de bancos e financeiras

    • Os comentários do NPS mensal ficam codificados sem um analista ler um por um a cada fechamento.
    • Mesmo livro de códigos todo mês: se "cobranças inesperadas" sobe, é porque subiu, não porque mudou a forma de codificar.
    • Você exporta em Excel ou .sav e cruza no seu BI com segmento, produto ou canal.
    • Se subir o .sav, sai um livro de tabulação com banner e testes de significância por segmento.

    Perguntas frequentes

    Serve para NPS relacional e também para NPS transacional?

    Sim. O mais comum é um livro de códigos por tipo de pesquisa, porque os motivos de uma transação (uma ida à agência, uma ligação) não são os mesmos da relação com o banco. Cada um é reutilizado nas suas ondas.

    Podemos usar o livro de códigos que o banco já tem?

    Sim. Você carrega e a IA codifica com esses códigos. Se aparecerem motivos que o livro não cobre, eles são propostos como códigos novos e sua equipe decide se entram.

    Como separar o canal do motivo?

    Com nets. Um comentário pode receber ao mesmo tempo um código de canal ("app") e um de motivo ("tarifa inesperada"), e a tabela mostra os dois separados ou cruzados.

    E os comentários ambíguos ou muito curtos?

    A IA marca como duvidosos e eles vão para a fila de revisão. Sua equipe decide o código final; nada é dado como certo sem que uma pessoa possa ver.

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