Controle de qualidade
Controle de qualidade em 100% das conversas, não uma amostra
A revisão manual alcança 2–3% das mensagens, e as violações nessa amostra são encontradas por acaso. A plataforma analisa cada interação em qualquer canal: transforma todo o fluxo em texto, avalia pelos seus critérios de qualidade, sinaliza conversas problemáticas e mostra o retrato de cada atendente. O QA deixa de ser uma loteria e passa a ser completo.
O problema
O controle de qualidade clássico esbarra na capacidade humana: um supervisor consegue, na prática, revisar só uma pequena fração das conversas. Os outros 97% ninguém ouviu ou leu — grosseria, desvios de roteiro, uma oferta esquecida ou uma frase proibida simplesmente nunca entram na amostra.
Até o que é revisado é avaliado de forma desigual: supervisores diferentes interpretam "educação" e "cumprimento das regras" cada um a seu modo, não há um padrão único, e o resultado depende de qual turno e qual diálogo caiu na revisão. Não sobra nada sólido para treinar atendentes ou resolver disputas sobre notas.
No fim, a qualidade opera às cegas: um problema aparece como reclamação de cliente ou negócio perdido, não como uma violação capturada a tempo. É preciso uma forma de olhar para cada interação pelas mesmas regras, não pegar exemplos aleatórios.
Como a plataforma resolve
- 1
Traga todo o fluxo para a plataforma
Conecte a telefonia e o e-mail ou envie gravações e conversas por upload — as interações entram num único fluxo. A automação dispara em cada nova conversa, enquanto uma execução retroativa processa o arquivo que você já tem.
- 2
Transcrição automática de todo o fluxo
Uma regra de automação transcreve cada chamada com o motor que você escolher, e as interações de texto são importadas como estão. As conversas viram um corpo único de texto pronto para avaliação — sem transcrição manual e sem amostragem.
- 3
Avaliação pelos seus critérios de qualidade
Ações de IA verificam a conversa pelas suas regras: se o roteiro foi seguido, se o atendente foi educado, se frases proibidas apareceram. O resultado é registrado em métricas (sim/não, uma nota, trechos extraídos) calculadas da mesma forma em cada interação.
- 4
Tags e alertas de violações
Conversas problemáticas recebem tags automáticas ("violação de roteiro", "grosseria", "frase proibida"), e as críticas disparam uma notificação ou webhook. Uma violação não se perde no fluxo — ela sobe sozinha logo depois que a conversa termina.
- 5
Dashboard por atendente
As métricas de qualidade se consolidam em dashboards: taxa de aderência ao roteiro, frequência de violações e tom por atendente, equipe e período. Dá para ver quem falha e onde, e a busca semântica traz exemplos específicos para revisar.
O resultado
O controle de qualidade se torna completo e objetivo: cada interação é verificada pelas mesmas regras, as violações se encontram sozinhas, e as decisões sobre atendentes se baseiam em dados, não numa amostra aleatória.
- 100% das conversas revisadas — tanto chamadas quanto mensagens — em vez de uma amostra manual de 2–3%.
- Os mesmos critérios de qualidade se aplicam a cada interação de forma idêntica, sem a subjetividade do supervisor.
- As violações são capturadas automaticamente: tags e alertas sinalizam conversas problemáticas logo após o término.
- Um dashboard por atendente mostra onde a qualidade realmente falha e dá exemplos concretos para coaching.
Principais fatos
- Cobertura
- 100% das conversas são avaliadas — chamadas e mensagens — não uma amostra dos 2–3% que alguém revisou.
- Como é avaliado
- A IA verifica aderência ao roteiro, educação e frases proibidas pelos seus critérios e registra o resultado em métricas.
- Resposta a violações
- Conversas problemáticas recebem tags automaticamente, e as críticas disparam uma notificação ou webhook.
- Análise
- Dashboards consolidam a qualidade por atendente, equipe e período; a busca semântica recupera exemplos para revisar.
- Por onde começar
- Conecte a telefonia e o e-mail ou envie o arquivo por upload — uma regra de automação processa tanto o novo fluxo quanto o que você já tem.
Perguntas
Perguntas frequentes
Isso funciona só para chamadas ou para mensagens também?
Para os dois. As chamadas são transcritas automaticamente, e as interações de texto — chats, e-mails, tickets — são importadas para o mesmo fluxo. Os critérios de qualidade se aplicam a qualquer conversa da mesma forma, então a cobertura é completa em todos os canais.
Como defino meus próprios critérios de qualidade?
Os critérios são descritos em regras de automação: ações de IA verificam aderência ao roteiro, educação e a presença de frases proibidas e registram o resultado em métricas (sim/não, uma nota, trechos extraídos). Você pode calibrar as regras em conversas reais antes de ativá-las em todo o fluxo.
O que acontece quando uma violação é encontrada?
A conversa é marcada automaticamente com uma tag, e regras críticas disparam uma notificação por e-mail ou um webhook assinado para um sistema externo. Assim, conversas problemáticas aparecem logo depois de terminar, em vez de surgir mais tarde como uma reclamação.
Dá para revisar o arquivo que já existe, não só as novas interações?
Sim. Uma regra de automação se aplica a cada nova conversa, e uma execução retroativa processa o arquivo que você já tem pelos mesmos critérios — assim você tem um retrato completo da qualidade imediatamente, não só das interações futuras.
Como isso ajuda a trabalhar com os atendentes?
As métricas de qualidade se consolidam em dashboards por atendente, equipe e período: dá para ver a taxa de aderência ao roteiro, a frequência de violações e o tom. A busca semântica recupera exemplos específicos de conversas problemáticas, fáceis de usar como base para o coaching.
Casos de uso
Produto
Pronto para começar?
Transforme cada conversa em dados, conhecimento e ação
Comece analisando suas conversas — sem risco e sem bots. A plataforma transforma seu arquivo em dados e base de conhecimento, e os agentes de voz com IA entram quando você estiver pronto.
Plano Free, sem cartão necessário.