Transforme feedback não estruturado de clientes em insights acionáveis em escala
O feedback de clientes chega de pesquisas, reviews, tickets de suporte e redes sociais. Sem codificação adequada, insights valiosos se perdem no ruído.
Feedback de múltiplos canais
Dados demais para analisar manualmente
Insights enterrados em texto não estruturado
O Survey Coder Pro processa feedback de qualquer fonte, categorizando automaticamente temas e sentimento para destacar o que mais importa para seus clientes.
Processe feedback de qualquer canal em uma plataforma
Detecção e categorização automática de temas
Análise de sentimento em todos os tipos de feedback
Pontuação de prioridade para insights acionáveis
Tudo o que você precisa para entender seus clientes
Carregue feedback de pesquisas, reviews, tickets ou qualquer fonte de texto.
A IA descobre e organiza temas automaticamente a partir dos seus dados.
Entenda o tom emocional em todas as categorias de feedback.
Codifique milhares de respostas em minutos, não dias.
Exporte para Excel, SPSS, R ou Python para análise adicional.
Detecção e filtragem automática de spam e respostas de baixa qualidade.
"Finalmente temos uma visão única do feedback dos clientes em todos os pontos de contato. A categorização por IA é notavelmente precisa."
James Kim
VP de Sucesso do Cliente, TechScale Inc
Casi cualquier herramienta de feedback hoy te muestra un word cloud con los términos más mencionados. Eso es decoración, no análisis. La pregunta que importa para el equipo de producto, CX o marketing no es "qué palabras aparecen más" — es:
Para responder eso necesitás códigos estructurados, no keywords. Y necesitás que esos códigos sean estables entre olas para que las comparaciones sean reales.
El score sube o baja, pero sin codificar las preguntas abiertas el equipo no sabe por qué. Codificar las menciones permite cruzar drivers contra el score: "los detractores en este trimestre mencionan 'demoras delivery' 3× más que en el anterior" es el tipo de insight accionable que el equipo de operaciones puede usar.
Volumen masivo (10.000+ tickets/mes en empresas medianas). Sin codificación temática estandarizada, el equipo de producto solo ve los tickets que escalan a P1. Codificar todos los tickets revela tendencias en problemas chicos repetitivos que individualmente no escalan pero juntos representan 40% del costo de soporte.
Las reviews de App Store, Play Store, Google Maps, Trustpilot o Mercadolibre son verbatims públicos con sesgo positivo (la mayoría puntúa 4-5 estrellas) y negativo extremo (1 estrella). El término medio donde está el insight requiere codificación temática para separar señal de ruido.
Un equipo de CX en e-commerce LATAM con ~12.000 verbatims trimestrales (NPS + post-compra + tickets cerrados) pasó de 2 personas codificando 4 días por trimestre a 1 persona codificando 3 horas. El cambio no fue solo de velocidad: el codebook se mantuvo idéntico entre olas, así que las comparaciones trimestrales pasaron a ser confiables. Antes los cambios entre olas podían ser drift del codebook; ahora son cambios reales del consumidor.
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