Hear the sentiment
em tone, emotion, energy.

Uma abordagem diferente para análise de sentimento de voz.

A análise de sentimento começou como um problema de texto: pontue uma avaliação positiva ou negativa, calcule a média das palavras, prossiga. Empresas e pesquisadores agora a tratam como uma forma central de entender clientes, participantes e mercados, transformando reações subjetivas em dados estruturados e mensuráveis. Mas a maioria do sentimento que importa acontece em uma chamada, não em uma página. A forma como a voz de um interlocutor se aperta no meio da sentença, a pausa antes de uma resposta difícil, o tom que sobe logo após seu preço ser apresentado. Ferramentas apenas de texto nunca veem nada disso.

Por que a análise de sentimento para nas palavras

As primeiras ferramentas de sentimento funcionavam com regras de palavras-chave: uma palavra como “terrível” pontuava negativa, “ótimo” pontuava positiva, e a ferramenta calculava a média das duas. Essa abordagem perdia sarcasmo, hedge e a forma como o tom pode transformar um elogio em uma reclamação. A maioria das ferramentas ainda é construída apenas para texto, o que significa transcrever uma gravação separadamente antes que a análise possa até começar, uma ferramenta a mais emendada ao fluxo de trabalho, um lugar a mais para o sinal se perder entre a gravação e o relatório.

Lendo a voz, não apenas a transcrição

Speak AI trata uma conversa da forma como um líder de CX perspicaz ou um pesquisador faria, em velocidade de máquina. Cada gravação é transcrita no seu idioma, com mais de 100 suportados, e então o próprio áudio é analisado: as palavras, o tom e a energia emocional por trás delas, e o tom de voz e o ritmo que sinalizam frustração antes de um interlocutor jamais mencionar a palavra. O sentimento é pontuado no nível da sentença e do interlocutor, para que você veja exatamente onde uma conversa muda e quem a mudou, e você pode fazer perguntas em toda a sua biblioteca com AI Chat usando Claude, ChatGPT e Gemini.

O que as equipes pedem em suas conversas

• “Quando o sentimento se tornou negativo nesta ligação e o que aconteceu logo antes?”
• “Quais entrevistas tiveram as respostas mais positivas sobre preços este mês?”
• “Mostre-me cada ligação em que um cliente mencionou um concorrente com tom negativo.”
• “Quais representantes mantêm o sentimento positivo por mais tempo, e o que eles fazem diferente?”
• “Resuma o tom emocional das entrevistas de saída deste trimestre.”

De uma pontuação de sentimento a uma decisão

O resultado é análise de sentimento sobre a qual sua equipe pode agir, não apenas um gráfico. Picos de frustração surgem antes de uma chamada de churn acontecer em vez de depois. Correlação palavra-sentimento mostra que menções de “preço” tendem negativo enquanto “integração” tende positivo, e painéis que você pode personalizar e marca branca acompanhe como o sentimento se move entre um palestrante, um projeto ou um trimestre, para que este mês seja medido em relação ao mês passado em vez de uma intuição. Uma empresa de consultoria de saúde executou sessões com pacientes através deste fluxo de trabalho, reduzindo o tempo de processamento de 8 horas para 0,3 com pontuação de empatia incorporada a cada sessão, e economizou $190K+ em 10.000+ horas.

E como o tom raramente vive sozinho, o mesmo mecanismo lê sentimento em chamadas, reuniões e entrevistas de dentro do Claude, ChatGPT e Cursor através do servidor MCP, então a pergunta e a resposta vivem no mesmo lugar.