Converter texto bruto
em temas em que você pode confiar.

Uma abordagem diferente para análise textual.

Análise textual é o processo de usar processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para transformar texto escrito, respostas de pesquisa, avaliações, transcritos, documentos, em insight: o que as pessoas estão dizendo, como se sentem sobre isso e com que frequência. Pesquisadores, profissionais de marketing e equipes de operações usam ferramentas gratuitas como Leximancer, TextStat, Voyant Tools e linguagem R há anos para encontrar temas e padrões de palavras em um corpo de texto.

Por que ferramentas gratuitas de análise textual travam no primeiro conjunto de dados real

Essas ferramentas são genuinamente úteis para uma única passada em um único arquivo. O problema começa no segundo conjunto de dados. Cada um pede algo diferente de você: exportar um CSV, aprender uma sintaxe de consulta, instalar um pacote R, ou trabalhar dentro de uma ferramenta de navegador que não foi construída para combinar fontes. Nenhuma delas conecta um lote de respostas de pesquisa às gravações de chamadas, entrevistas ou análises que falam sobre a mesma coisa. A saída para em frequência de palavras e clusters de tópicos, sem sentimento sobre como algo foi dito e sem registro estruturado que seus outros sistemas possam usar.

Lendo o texto, não apenas as palavras

A Speak AI trata cada documento, transcrição e resposta da forma como um líder de pesquisa faria, mas em velocidade de máquina. O texto é analisado no seu idioma, com mais de 100 idiomas suportados, e temas, sentimento e frequência de palavras-chave são extraídos em campos estruturados que seus sistemas podem usar. Como o mesmo mecanismo também lê áudio e vídeo, uma resposta de pesquisa, uma chamada de suporte e uma entrevista gravada sobre o mesmo assunto chegam em um único lugar em vez de três ferramentas separadas.

Então as perguntas começam. Faça perguntas em toda sua biblioteca de textos com AI Chat, usando os mesmos fluxos de trabalho de prompt de alta qualidade que as equipes costumavam montar em R ou em um notebook, agora sendo executados nativamente sobre seus documentos com ChatGPT, Claude e Gemini integrados.

O que as equipes perguntam aos seus dados de texto

• “Quais são os temas mais comuns nas respostas de pesquisa aberta deste trimestre?”
• “Quais avaliações mencionam preço, e o que exatamente os clientes disseram?”
• “Mostre-me todas as respostas que mencionam um concorrente pelo nome.”
• “Quais respostas soam frustradas e como isso se compara ao trimestre passado?”
• “Resuma as reclamações mais comuns em todos os tickets de suporte este mês.”

De uma pasta de documentos para um livro de temas que você pode mapear

O resultado é um livro de temas que se atualiza automaticamente em vez de um relatório único. Reclamações recorrentes aparecem automaticamente. Frequência de temas e sentimento se tornam painéis que você pode personalizar e marca branca, rastreado ao longo do tempo para que as respostas deste trimestre sejam medidas contra as do trimestre passado, e consultáveis por meio de Claude, ChatGPT e Cursor via servidor MCP. Uma empresa de inteligência jurídica colocou suas transcrições de chamadas de operadora e documentos de caso através deste workflow e processou 5.100+ horas e economizou $700K, em escala que ferramentas gratuitas nunca foram construídas para lidar.

E porque o texto raramente fica sozinho, o mesmo mecanismo pontua chamadas, reuniões e gravações nos mesmos critérios, conectando sua análise de documentos a pontuação de chamadas e coaching em cada conversa que seu time tem.