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E-BOOK ESPECIAL
PESQUISA DE
SATISFAÇÃO 
ERA DA IA:NA
UM ENSAIO PARA O FUTURO
3PESQUISA INTELIGENTE | 2024
A busca por entender a satisfação 
do cliente é uma jornada que se 
inicia no século 20. As primeiras 
investidas nesse campo surgiram nos 
anos 60, impulsionadas pelo abrupto 
aumento da oferta de produtos e serviços. 
Essa proliferação de opções trouxe um 
desafio: o aumento da competição pela 
preferência do consumidor – cenário 
em que as empresas se viram diante 
da necessidade de levar ofertas que 
realmente atendessem às necessidades 
dos consumidores. Entram em cena as 
tradicionais pesquisas realizadas através 
de questionários. 
Logo após a virada do milênio, o 
mundo passa a viver as rápidas mudanças 
marcadas pela ascensão da era digital, 
que trouxeram uma nova compreensão 
da satisfação do consumidor. Com o 
acesso a um volume colossal de dados, 
as companhias passaram a contar com 
ferramentas poderosas para analisar 
comportamentos. Softwares de CRM 
por Nayara de Deus
(Customer Relationship Management), por exemplo, permitiram 
centralizar e analisar dados de clientes, desde informações de 
contato até histórico de compras e interações com a empresa. 
Na mesma toada, ferramentas de análise de dados web, 
como o Google Analytics, forneceram insights sobre o compor-
tamento on-line dos usuários, possibilitando a otimização de 
sites e campanhas de marketing digital. Além disso, plataformas 
de gerenciamento de mídias sociais, como Hootsuite e Sprout 
Social, possibilitaram o monitoramento da reputação da marca 
e o engajamento com usuários em tempo real.
Pronto. O que há décadas era feito com pranchetas, 
telefones e entrevistadores, ganhou notas de entretenimento 
quando o cliente pôde, por exemplo, avaliar sua jornada com 
a escolha de quantidade de estrelas e o amplo uso de escalas 
padronizadas em diferentes formatos de fácil interpretação. 
Essa nova realidade permitiu o desenvolvimento de 
soluções e métricas específicas para que as empresas se 
aproximassem do cliente de maneira inédita, compre-
ilustrações: pure solution/Shutterstock
PUBLISHER
Roberto Meir 
DIRETOR-EXECUTIVO
DE CONHECIMENTO
Jacques Meir 
jacques@gpadrao.com.br
DIRETORA-EXECUTIVA
Lucimara Fiorin
lucimara@gpadrao.com.br 
NÚCLEO DE CONTEÚDO
HEAD DE CONTEÚDO
Larissa Sant’Ana
larissa.santana@gpadrao.com.br
REPÓRTER
Nayara de Deus
HEAD DE ARTE
Camila Nascimento
camila@gpadrao.com.br
DESIGNER
Isabella Pisaneski
REVISÃO
Elani Cardoso
MARKETING
GERENTE DE MARKETING
Ivan Junqueira
COORDENADORA
Mariana Santinelli
4 PESQUISA INTELIGENTE | 2024 5PESQUISA INTELIGENTE | 2024
endendo seus desejos e necessidades com profundidade e, o 
principal, de forma descomplicada. Agora, com a ascensão da 
Inteligência Artificial (IA) generativa, é claro que esse universo 
ganharia novos capítulos. Mas, como a IA vem incidindo nesse 
eixo? Quais são as perspectivas dos questionários com o apri-
moramento dessas ferramentas? Aliás, será que eles deverão 
permanecer na era da Inteligência Artificial? Para responder a 
estas e a outras perguntas, contamos com a INDECX, especialista 
em pesquisa de satisfação e monitoramento da experiência. 
AVANÇOS E 
LIMITAÇÕESIA:
Segundo Rafael Nascimento, diretor de Operações da 
INDECX, hoje, a Inteligência Artificial emerge como aliada 
estratégica especialmente na análise de dados. 
“No segmento de Pesquisas, ela já vem aprimorando 
muito esse processo. Na INDECX, conseguimos ler milhares 
de comentários em poucos segundos utilizando a IA generativa. 
Estamos observando essa movimentação, mas ela ainda não 
atua na coleta. O cliente ainda precisa dizer alguma coisa; as 
empresas precisam perguntar algo para ele”, avalia, Rafael. 
Para o executivo, a famosa análise SWOT, ferramenta de 
gestão estratégica que ajuda a identificar as Forças (Strengths), 
Fraquezas (Weaknesses), Oportunidades (Opportuni-
ties) e Ameaças (Threats) de um negócio, também 
ganhou reforços importantes com a IA.
“A partir da análise automática de feedbacks, a 
nova versão de IA da nossa plataforma, por exemplo, 
consegue destacar pontos-chave da experiência 
dos consumidores e, a partir daí, elabora uma 
análise SWOT de forma rápida, precisa e mais 
abrangente, eliminando a necessidade de horas 
de análise manual”, aponta.
O especialista ainda chama a atenção para o 
papel significativo da Inteligência Artificial no processo 
da pesquisa de satisfação em frentes importantes: 
✹ Análise de sentimento 
Realizada via programas de processamento de linguagem natural, capazes de analisar 
emoções expressas em feedbacks escritos, identificando o sentimento do consumidor – se 
positivo, negativo ou neutro em relação a uma marca, produto ou serviço.
✹ Feedback em real time
A velocidade de sistemas de coleta modernos com IA pode fornecer insights dos 
feedbacks em tempo real, colaborando para que as companhias identifiquem e respondam 
rapidamente a problemas ou a oportunidades de melhoria.
✹ Personalização da experiência
Algoritmos de recomendação personalizada podem adaptar as pesquisas de satisfação com 
base no histórico de interações do cliente, tornando as perguntas mais relevantes, a fim de 
vencer a fadiga do consumidor, cada vez mais resistente à participação.
✹ Automação de respostas e ações
Sistemas de automação e chatbots podem processar respostas de pesquisas, fornecer 
agradecimentos personalizados e, ainda, acionar ações corretivas com base nos feedbacks 
recebidos.
✹ Previsões futuras 
Dados de satisfação do cliente podem ser usados por modelos preditivos para a 
compreensão de comportamentos futuros como a intenção de compra ou a probabilidade 
de recomendar a empresa.
✹ Integração de dados multicanal
A “omnicanalidade” é favorecida, já que a capacidade de integrar dados de diferentes 
canais, sejam eles redes sociais, sejam e-mails, avaliações on-line ou outros, permite uma 
ampla visão dos níveis de satisfação do consumidor.
Mas, mesmo com todas as transformações já promovi-
das pela Inteligência Artificial no universo das pesquisas de 
satisfação, Rafael Nascimento é taxativo:
“Estamos em um momento de mudanças no mercado 
de pesquisas, avaliando, testando e entendendo para onde 
ele vai, porque uma coisa é certa: há novas ferramentas 
por vir. O setor ainda vai mudar muito.”
6 PESQUISA INTELIGENTE | 2024 7PESQUISA INTELIGENTE | 2024
A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
NOS CALL CENTERS
Agora, os Call Centers podem usar Inteligência Artificial para 
melhorar as jornadas de várias maneiras, reduzindo o tempo 
de resolução de demandas de usuários e o uso do tempo de 
funcionários de forma mais estratégica.
A IA conversacional oferece experiências personalizadas 
para milhões de consumidores onde – e quando – eles quiserem. 
Tudo isso porque as pessoas continuam mantendo a maior parte 
de suas comunicações por meio de conversas de mensagens. 
Nessa perspectiva, a INDECX já combina IA conversacional 
para o reconhecimento de fala e análise de voz integradas, para 
a entrega de uma visão holística de todo o tráfego de conversas 
de Call Centers. 
Rafael Nascimento destaca alguns benefícios da aplicação 
da tecnologia no setor:
• Automação de tarefas repetitivas.
• Personalização da experiência através da análise 
de dados e do aprendizado de máquina.
• Eficiência operacional, conquistada graças à 
identificação de pontos críticos do atendimento, 
como longos tempos de espera ou falta de 
informações que prejudicam a jornada.
“A IA, sem dúvidas, ressignificou o setor. 
A tecnologia pode transformar todas as 
gravações do Call Center em texto. Você 
consegue sintetizar tudo isso em relatórios 
que te entregam as principais reclama-
ções por região, por produto, dentre 
muitos filtros, sem nem perguntar nada 
para o cliente. Até porque, em algum 
ponto da jornada, ele já mencionou sua 
queixa”, explica o gestor.
APLICAÇÃO 
NA PRÁTICA
A INDECX possui uma ferramen-
ta conversacional com tecnologia de 
Inteligência Artificial generativa similar 
à do ChatGPT,da OpenAI. Esse tipo de 
solução permite compreender melhor as 
dores e a satisfação, e auxilia em análises e 
na investigação da compreensão da voz do cliente em cenários 
específicos ou gerais.
“A ferramenta consegue, ainda, gerar gráficos e efetuar 
cálculos complexos, analisando a base de resposta de forma 
rápida e bastante fiel”, reforça Nascimento.
IA E LGPD
Claro que, com a Lei Geral de Proteção de Dados, uma 
pergunta não poderia ficar sem resposta. Como assegurar a 
proteção das informações dos consumidores com o alto volume 
de tráfego e a coleta de dados desse tipo de plataforma?
Rafael Nascimento recomenda, antes de tudo, a utilização 
de um LLM (Large Language Model ou Modelo de Linguagem) 
confiável e seguro.
“Call Centers garantem a privacidade de suas centrais com 
parceiros sérios. Para garantir a privacidade de e-mails, empresas 
utilizam ferramentas sérias para isso. Essa dinâmica deve ser a 
mesma para garantir a privacidade dos dados transacionados 
via IA”, analisa.
O executivo alerta para o uso inconsequente de muitas 
ferramentas novas que sequer discriminam, com transpa-
rência, o destino dos dados das empresas que as utilizam, 
cenário que requer atenção.
“Quando falamos em Inteligência Artificial, nós 
a tratamos, muitas vezes, como um bicho de sete 
QUANDO FALAMOS EM INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL, NÓS A TRATAMOS, 
MUITAS VEZES, COMO UM BICHO DE 
SETE CABEÇAS, MAS ELA NÃO É. TEM 
CARACTERÍSTICAS COMO QUALQUER 
OUTRA FERRAMENTA. POR ISSO, NÃO 
ARRISQUE USAR QUALQUER UMA
8 PESQUISA INTELIGENTE | 2024 9PESQUISA INTELIGENTE | 2024
cabeças, mas ela não é. Tem características como qualquer 
outra ferramenta. Por isso, não arrisque usar qualquer uma. 
Nós usamos majoritariamente o LLM da OpenAI e, às vezes, o 
Bedrock, da Amazon, justamente por questão de segurança.”
O QUE NÃO DEVE SAIR DE MODA, 
MESMO COM A IA?
Na avaliação da INDECX, as metodologias de pesquisa, em si, 
não deverão ser extintas tão cedo, mesmo com a modernização 
da tecnologia.
“Estamos muito atentos às movimentações de San Fran-
cisco, nos EUA, que são os vanguardistas das soluções em 
Inteligência Artificial. Sabemos que, certamente, teremos que 
pivotar nosso negócio, mas, hoje, a IA ainda não é uma varinha 
de condão. Para obter insights, o cliente ainda precisa dizer 
alguma coisa.”
O especialista arrisca alguns palpites sobre o 
futuro da ferramenta no universo das pesqui-
sas de satisfação. “Se a gente puder fazer um 
ensaio futurístico, poderíamos falar em análise 
de redes neurais, de expressões faciais? Pode 
ser que venham ferramentas nesse nível, que 
dispensem perguntas.”
Enquanto o mundo não vê essas predi-
ções aplicadas na prática, confira os principais 
métodos de pesquisa que devem continuar a 
ser utilizados, com orientações úteis de como 
aplicá-los de maneira eficiente, de acordo com 
os objetivos de negócio.
METODOLOGIAS DE PESQUISA: 
ESCOLHENDO A QUE FAZ SENTIDO
✹ 1. NPS (Net Promoter Score)
Mensura a lealdade do consumidor por meio de uma 
pergunta direta que permite ao cliente atribuir notas de 0 a 
10 e, ainda, atribuir um comentário à avaliação.
“Antigamente, cada um usava uma metodologia para 
saber o nível de satisfação com um produto, serviço ou 
marca. Alguns questionários continham três perguntas, 
outros quatro, outros cinco, com duração de 20 minutos. 
Daí a importância do NPS e sua visão mais simplificada. 
ESTAMOS EM UM MOMENTO DE 
MUDANÇAS NO MERCADO DE 
PESQUISAS, AVALIANDO, TESTANDO 
E ENTENDENDO PARA ONDE ELE 
VAI, PORQUE UMA COISA É CERTA: 
HÁ NOVAS FERRAMENTAS POR VIR. 
O SETOR AINDA VAI MUDAR MUITO
10 PESQUISA INTELIGENTE | 2024 11PESQUISA INTELIGENTE | 2024
Por isso, hoje, é considerado a mãe de outras pesquisas do 
contexto moderno.”
✹ 2. 5-STAR
Consiste em um questionário simples, direto e amigável 
que analisa, em uma escala de cinco estrelas, qual é o nível de 
satisfação dos clientes.
“O modelo simplifica ainda mais o NPS, metodologia que 
requer um cálculo matemático que pode não ser simples para 
muitas pessoas. A avaliação por estrelas te dá exatamente uma 
média, simplificando a análise.”
✹ 3. CSAT (Customer Satisfaction Score)
Calcula a satisfação dos consumidores em escalas de 0 a 
10 e de 1 a 5, e pode ser utilizado em diferentes momentos da 
jornada do cliente.
“Ele entra, especialmente, quando queremos saber a 
satisfação com alguma coisa, seja produto, seja serviço ou o 
atendimento prestado em diferentes pontos de contato.”
Rafael Nascimento lembra 
que a eficácia do uso dessas 
metodologias pode se dar, muitas 
vezes, de forma complementar, a 
depender do touchpoint avaliado. 
Por isso, na dúvida, prefira contar 
com a ajuda de especialistas.
“Não é recomendado usá-las todas, 
de uma só vez. Contudo, elas são 
totalmente complementares ao 
longo da jornada. É possível usar o 
CES em alguns pontos de contato 
com o cliente, mas, em outros, o 
mais ideal será usar o NPS para ter 
uma visão de fidelidade relacional, 
por exemplo”, explica. 
O especialista ainda finaliza:
ATENÇÃO!
UMA PESQUISA MALFEITA É PIOR DO 
QUE PESQUISA NENHUMA. PORQUE 
NENHUMA PESQUISA NÃO ME LEVA A 
LUGAR NENHUM, MAS O INDICADOR 
DE UMA PESQUISA MALFEITA VAI 
LEVAR PARA UM LUGAR ERRADO
✹ 4. CES (Customer Effort Score)
Avalia quanto esforço o cliente deve 
fazer para realizar uma ação. Quanto 
menor for esse esforço, maiores serão as 
chances de satisfação e fidelização.
“O CES nasceu em uma situação 
na qual o NPS não pode ser aplicado. É 
recomendado em casos que requerem 
muita empatia. Por exemplo, uma pessoa 
que perdeu um ente querido e usou um 
serviço funerário. Será sempre delicado 
perguntar seu nível de satisfação.”
✹ 5. Like – Dislike
É uma métrica de pesquisa de 
experiência do cliente que apresenta 
afirmações simples e práticas para serem 
respondidas de forma simples como: sim 
ou não, gosto ou não gosto.
“Sim ou não, quente ou frio... chama-
mos de pesquisa dicotômica, que traz 
visão mais simplificada que o NPS e pode 
ser transformada em escala lúdica com 
a resposta por meio de emojis (carinhas 
sorrindo ou tristes, sinais de joinha, para 
baixo ou para cima, etc.). No entanto, ela 
é uma metodologia de apoio, geralmente 
acompanhada do NPS, do 5-STAR ou do 
CSAT como metodologia principal.”
Mídia Oficial: Realização e Organização: