De Planilhas Manuais a 200 Milhões de Interações Analisadas por IA

O cenário antes da transformação: planilhas, amostragem e decisões no escuro#

Esta é uma das operadoras com maior capilaridade no país, atendendo clientes de diversos segmentos — financeiro, telecomunicações, varejo e utilities. Com operações distribuídas em múltiplos sites e milhares de posições de atendimento, a empresa processava um volume massivo de interações diárias entre chamadas de voz, chats e e-mails.

Apesar da escala e da sofisticação operacional, o processo de monitoria de qualidade ainda era predominantemente manual. Coordenadores de qualidade selecionavam aleatoriamente entre 1% e 3% das interações, ouviam cada gravação na íntegra, preenchiam formulários de avaliação em planilhas Excel e consolidavam resultados em relatórios mensais.

O problema não era falta de competência — era falta de escala. Com milhões de interações por mês, avaliar 3% significava que 97% dos contatos nunca eram analisados.

"Nossas decisões de qualidade eram baseadas em uma fotografia borrada e desatualizada da operação", reconhece o gerente de planejamento. "Precisávamos de um raio-X em tempo real."

As consequências invisíveis da monitoria por amostragem#

Problemas sistêmicos não detectados: quando um novo script era implantado, levavam-se semanas para identificar se os operadores estavam seguindo as novas diretrizes.

Viés na amostragem: a seleção manual tendia a privilegiar horários de pico ou operadores específicos, criando uma visão distorcida da realidade.

Custo oculto de retrabalho: sem visibilidade sobre as causas-raiz de reclamações, a empresa investia recursos em treinamentos genéricos que não atacavam os problemas reais.

Risco regulatório acumulado: em operações para o setor financeiro, o descumprimento de scripts regulatórios em ligações não monitoradas representava uma exposição jurídica significativa.

A decisão: migrar para análise completa com Feel2Go#

Após avaliar o cenário competitivo de soluções de speech analytics, a empresa iniciou um projeto piloto com o Feel2Go da Link2Go em uma de suas operações de maior volume. O piloto durou 45 dias e cobriu 100% das interações de uma operação com 800 posições de atendimento.

A arquitetura da solução#

Fase 1 — Integração e calibração (semanas 1-3): conexão com os sistemas de gravação e telefonia, ingestão do histórico de interações para treinamento dos modelos.

Fase 2 — Operação assistida (semanas 4-6): a plataforma passou a analisar 100% das interações em paralelo com o processo manual existente.

Fase 3 — Operação autônoma (semana 7 em diante): o processo manual foi descontinuado. Os coordenadores passaram a atuar como analistas de dados.

Os números da transformação#

• 200 milhões de interações analisadas: voz, chat e e-mail — todas processadas automaticamente.
• De 3% para 100% de cobertura: cada contato passou a gerar dados estruturados sobre qualidade e performance.
• Redução de 38% no tempo médio de tratativa (TMT): a identificação de scripts ineficientes permitiu redesenhar processos.
• Aumento de 22% no NPS das operações monitoradas: o feedback contínuo elevou a consistência do atendimento.
• Economia de 1.200 horas/mês em trabalho manual: redirecionadas para análise estratégica.

De dados brutos a decisões estratégicas#

O impacto mais profundo foi cultural. A empresa passou de uma organização que tomava decisões baseadas em intuição para uma organização orientada por dados.

Detecção de tendências em tempo real: quando um cliente corporativo alterou suas políticas, o Feel2Go identificou em 48 horas que 40% dos operadores não estavam seguindo o novo script.

Mapeamento de melhores práticas: a análise revelou que operadores que utilizavam expressões de empatia nos primeiros 30 segundos tinham taxas de resolução 27% superiores.

Previsão de churn de operadores: padrões de mudança no tom de voz passaram a ser indicadores antecipados de desmotivação, reduzindo o turnover em 18%.

O papel da tecnologia proprietária#

"A ferramenta anterior transcrevia 'boleto' como 'voleto' e não conseguia distinguir entre 'não posso pagar' e 'não, posso pagar'", relata o coordenador de tecnologia. "No volume que operamos, erros de transcrição geram milhares de classificações erradas por dia."

O Feel2Go utiliza modelos de linguagem treinados exclusivamente em corpora brasileiros — com sotaques regionais, vocabulário técnico setorial e padrões de conversação típicos de operações de atendimento e cobrança. A taxa de acurácia supera 95%.

Transforme dados em decisões na sua operação#

Quando 100% das interações se tornam fontes de insight, cada decisão passa a ser mais precisa, cada treinamento mais direcionado e cada processo mais eficiente.

O Feel2Go da Link2Go já analisou mais de 200 milhões de interações na América Latina. Solicite uma demonstração e veja o que seus dados podem revelar.