Feedback de clientes analisado
Envie um lote de comentários soltos e receba os temas que aparecem neles, o sentimento ligado a cada tema e uma ordem de prioridade, para que um tema raro mas cheio de irritação apareça acima de reclamações leves e frequentes. Você paga por uso, sem assinatura.
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Analisa lotes de feedback em texto livre — respostas abertas de NPS, pesquisas de satisfação, formulários de cancelamento, caixas de sugestão — e devolve a estrutura escondida: temas recorrentes, sentimento por tema e o que pede ação primeiro. Feito para quem coleta opinião e não dá conta de ler tudo.
O campo “comentários” é onde a verdade mora
A nota do NPS diz o quanto o cliente está satisfeito; a resposta aberta diz o porquê — e é justamente a parte que ninguém tabula, porque tabular texto na mão é lento e subjetivo. O resultado típico: a empresa acompanha a nota religiosamente e engaveta os comentários. A análise automática destrava esse arquivo morto: cada resposta é lida, associada a temas e somada ao quadro geral, e o porquê finalmente aparece ao lado do quanto.
Temas que emergem ou categorias suas
Dá para trabalhar dos dois jeitos. Sem categorias definidas, a análise deixa os temas emergirem do próprio material — útil na primeira rodada, quando você ainda não sabe do que os clientes falam. Com categorias suas (atendimento, preço, prazo, qualidade), cada resposta é encaixada nelas, e os resultados ficam comparáveis entre trimestres.
A recomendação: primeira análise exploratória, depois congele as categorias e acompanhe a série.
Do resultado à decisão
O retorno prioriza: tema, volume aproximado de menções, sentimento predominante e exemplos textuais — as frases dos próprios clientes, que são o que convence diretoria. Peça o formato que a sua rotina consome: sumário executivo, tabela por categoria ou lista de ações sugeridas com o feedback que as sustenta.
Casos de uso
NPS com 900 respostas abertas
Uma operadora de planos odontológicos de Belo Horizonte roda NPS semestral. As 900 respostas abertas — que antes ninguém lia — mostram que a dor número um não é preço, é a dificuldade de agendar pelo app. O roadmap do semestre mudou por causa do campo aberto.
Formulário de cancelamento de SaaS
No fluxo de cancelamento da TecnoSul Soluções Digitais há uma pergunta: “o que faltou?”. A análise mensal dos textos separa preço, recurso ausente e problema técnico — e descobre que um terço dos cancelamentos cita o mesmo relatório que não existe.
Pesquisa interna de RH
Ana Paula Ferreira, de RH, coleta feedback anônimo de 200 funcionários. A análise agrupa os comentários por tema e sentimento sem que ninguém precise ler resposta individual — o que também protege o anonimato prometido na pesquisa.
Feedback de evento
Depois de um congresso em São Paulo com 1.500 participantes, a organização analisa as respostas do formulário pós-evento: credenciamento e comida concentram as críticas; conteúdo e networking, os elogios. O relatório do patrocinador sai no dia seguinte, com citações reais.
Perguntas frequentes
Qual a diferença para o resumo de avaliações?
O parentesco é real, o recorte muda: aqui a entrada é feedback coletado por você (pesquisas, NPS, formulários) e a saída é analítica — temas, sentimento, prioridade —, pensada para decisão interna, não para reputação pública.
Funciona com pesquisa que mistura nota e texto?
Sim, e fica melhor: envie a nota junto de cada resposta e a análise cruza os dois — o que os detratores citam que os promotores não citam é normalmente o achado mais valioso da rodada.
As respostas dos meus clientes viram insumo de outra coisa?
Não. O lote é processado para gerar a sua análise e é isso: sem reuso, sem venda, sem treinamento com seus dados. Se a pesquisa prometeu anonimato, envie as respostas sem os campos de identificação — a análise não precisa deles.
A análise aponta o que fazer ou só descreve?
Você escolhe o nível: descrição pura (temas e proporções) ou leitura com sugestões de ação baseadas no material. As sugestões vêm ancoradas em citações — e a decisão continua sendo de quem conhece o negócio, como deve ser.
Consigo comparar a pesquisa deste ano com a do ano passado?
Sim: use as mesmas categorias nas duas análises e peça a comparação na chamada final. Tema que cresceu, tema que sumiu e sentimento que virou — é o gráfico de evolução que a diretoria pede, com base textual em vez de achismo.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/text/feedback-analyze", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "text.feedback_analyze",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Limites
max_tokens | 20000 |
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
422 | task_failed | A tarefa falhou do nosso lado. Você não paga nada por ela. |
Notas técnicas
Do resultado à decisão
Cada lote analisado custa US$ 0,0135 mais US$ 0,003 da chamada; a pesquisa trimestral inteira sai por centavos.
Onde entra na sua operação
Os pontos de encaixe mais comuns: fechar o ciclo da pesquisa de satisfação (rodou a pesquisa, a análise chega junto com as notas), o formulário de cancelamento (por que os clientes saem, em tempo real e não no post-mortem anual) e a retrospectiva de suporte (o que os tickets do trimestre dizem em conjunto). Como é API, o disparo pode ser automático ao fechar cada ciclo de coleta.
Perguntas técnicas
Quanto custa analisar uma pesquisa grande?
US$ 0,003 por chamada + US$ 0,0135 por lote analisado. Uma pesquisa que precise de quatro lotes (pelo limite de 20.000 tokens por chamada) mais uma consolidação custa uns US$ 0,08. Em dólares, por uso.