Transforma feedback no estructurado de clientes en insights accionables a escala
El feedback de clientes llega desde encuestas, reseñas, tickets de soporte y redes sociales. Sin codificación adecuada, insights valiosos se pierden en el ruido.
Feedback de múltiples canales
Demasiados datos para analizar manualmente
Insights enterrados en texto no estructurado
Survey Coder Pro procesa feedback de cualquier fuente, categorizando automáticamente temas y sentimiento para destacar lo que más importa a tus clientes.
Procesa feedback de cualquier canal en una plataforma
Detección automática de temas y categorización
Análisis de sentimiento en todos los tipos de feedback
Scoring de prioridad para insights accionables
Todo lo que necesitas para entender a tus clientes
Carga feedback de encuestas, reseñas, tickets o cualquier fuente de texto.
La IA descubre y organiza temas automáticamente desde tus datos.
Entiende el tono emocional en todas las categorías de feedback.
Codifica miles de respuestas en minutos, no días.
Exporta a Excel, SPSS, R o Python para análisis adicional.
Detección y filtrado automático de spam y respuestas de baja calidad.
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 necesitas códigos estructurados, no keywords. Y necesitas 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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