Análise de sentimento nas conversas

A análise de sentimento utiliza IA (Inteligência Artificial) para identificar sinais de satisfação, neutralidade, insatisfação ou tensão ao longo das conversas.

Principais funcionalidades

• classificação de sentimento;
• detecção de mudança de sentimento;
• sinalização de clientes insatisfeitos;
• destaque para supervisores;
• utilização do sentimento em automações;
• análise histórica;
• indicadores agregados por equipe.

Como utilizar

1. Acompanhe os sinais associados às conversas.
2. Revise o histórico quando houver indicação de insatisfação.
3. Defina a resposta e corrija interpretações inadequadas antes de agir.

Ao terminar, confira o resultado com um caso fictício antes de incorporar a configuração à rotina da equipe.

Exemplo prático

Exemplo ilustrativo. Uma cliente relata repetidas tentativas de resolver uma cobrança. No exemplo, o texto recebe um sinal de possível insatisfação; a conversa vai para revisão prioritária; uma pessoa lê o histórico antes de assumir o caso. Se a classificação não fizer sentido, ela é corrigida sem rotular a cliente permanentemente.

A mensagem fictícia “Já tentei resolver esta cobrança várias vezes” recebe um sinal de possível insatisfação. O atendimento vai para revisão prioritária, com leitura do histórico e conferência do contexto pela equipe.

Ilustração didática, não é uma captura do produto. Um sinal textual não é um diagnóstico da pessoa. Abrir imagem ampliada.

Boas práticas e limites

Ironia e contexto ausente podem produzir erros. Um sinal textual não é diagnóstico nem rótulo permanente da pessoa.

Perguntas frequentes

Um sinal negativo comprova insatisfação?

É uma indicação para leitura do contexto. A equipe deve conferir a conversa antes de definir uma ação.