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Identifique o chamado irritado antes que vire cancelamento.
Analisador de Sentimento do Suporte is análise de sentimento atendimento for teams that want the reasoning shown, not hidden. Plans start at $49 a month with a 14-day free trial.
Análise de sentimento tem má reputação, e merecida. As ferramentas comuns devolvem um número entre −1 e 1, erram em ironia e jargão do setor, e não oferecem jeito de verificar por que classificaram algo daquela forma. O Sentiment Pulse faz diferente: temas vêm antes de notas, cada classificação é rastreável até o trecho de texto, e o modelo diz quando está incerto.
Um sentimento de −0,3 em dez mil comentários não diz nada. O que serve é saber quais temas aparecem e como é o sentimento dentro de cada um — porque quase sempre dois temas vão em direções opostas e se cancelam na média.
Os retornos são agrupados por tema primeiro, com citações de exemplo por grupo, e só depois o sentimento é avaliado por tema. Um produto com preço criticado e suporte elogiado parece neutro num número único e completamente diferente nessa abertura.
Três classes de erro aparecem sempre, e vale nomeá-las porque nenhuma ferramenta as resolve por completo. Ironia é lida errado quase sempre. Jargão do setor inverte a polaridade — "o build falhou" é descrição factual neutra para quem desenvolve. E negações distribuídas por várias frases escapam da maioria dos modelos.
O tratamento aqui não é ser melhor, é ser honesto: textos que caem nessas classes são marcados para revisão e não contam integralmente nos agregados. Uma métrica de sentimento que expõe seus próprios casos duvidosos é utilizável; uma que os soma e cala não é.
Os retornos vêm de tickets de suporte, avaliações de loja de aplicativos, comentários de NPS, pesquisas e menções em redes. A consolidação é por tema, não por canal — porque o mesmo problema aparece em cada canal com palavras diferentes, e contá-lo separado dilui o sinal.
Os alertas disparam em deslocamento de tema, não em mudança de nota geral. Um tema novo que sai de zero a 3% do volume em 48 horas é sinal; uma nota geral que vai de −0,28 a −0,31 é ruído.
Cada nota precisa ser verificável. Na prática isso significa que o modelo guarda suas evidências em vez de devolver apenas o número.
Não entregar um número geral é uma limitação deliberada e às vezes incômoda — relatórios querem um número. Mas uma distribuição que mostra 40% positivo e 35% negativo leva a decisões diferentes de uma média de 0,05, e a distribuição é a que está certa.
Quando chegam milhares de comentários por semana, o agrupamento por tema é o valor real — ler não escala e contar sozinho não ajuda.
Temas tirados dos tickets mostram qual classe de problema está puxando o volume antes de virar tendência nas métricas.
Avaliações acompanhadas por tema ao longo das versões deixam claro qual release gerou qual reclamação.
O número está em todo relatório e os comentários ninguém lê. Aqui eles são a fonte de onde os temas saem.
Pontuação de conversas, agrupamento por tema, alertas de escalonamento e léxico editável. Cada pontuação remonta aos termos, modificadores e sinais exatos que a produziram, então você pode contestá-la em vez de apenas acreditar.
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Dá, e esse é o principal motivo para escolher isto. Cada nota lista os termos exatos, o peso base deles, o peso aplicado após negação ou intensificador, e os sinais detectados. Nenhuma nota aparece sem o raciocínio.
Os dois. Negações invertem a polaridade das palavras que governam, intensificadores a escalam, e numa frase como "X foi ótimo, mas Y estava quebrado" é a oração depois do contraste que carrega o veredito, porque é ali que está a mensagem real.
Nos planos Growth e Scale você adiciona termos próprios com pesos próprios. "Ruptura de estoque" é neutro em português, mas é sempre ruim para os seus clientes, e o modelo deveria saber disso.
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