Análise de Sentimento por Voz

Além das Palavras

A análise de sentimento tradicional foca no texto. Nossa solução vai além, analisando características acústicas da voz para detectar emoções que as palavras sozinhas não revelam.

O Que Analisamos

Características Acústicas

• Tom: Variações de frequência que indicam emoção
• Ritmo: Velocidade de fala e pausas
• Volume: Intensidade e variações
• Qualidade vocal: Tensão, tremor, respiração

Emoções Detectadas

• Satisfação / Insatisfação
• Frustração / Calma
• Entusiasmo / Desinteresse
• Raiva / Serenidade
• Ansiedade / Confiança

Análise Combinada

Quando combinado com transcrição:

• Sentimento textual vs. vocal
• Detecção de sarcasmo e ironia
• Identificação de divergência (diz OK mas voz indica frustração)

Aplicações em Call Center

Monitoramento em Tempo Real

• Dashboard com emoção atual de cada atendimento
• Alertas automáticos para sentimento negativo
• Sugestão de escalonamento para supervisor

Análise Pós-Atendimento

• Score de sentimento por chamada
• Evolução emocional durante a conversa
• Correlação com resolução e NPS

Coaching de Agentes

• Identificação de padrões de sucesso
• Momentos de tensão recorrentes
• Comparativo entre agentes

Arquitetura

Processamento de Áudio

Áudio → Extração de Features → Modelo de Emoção → Score
                ↓
        Transcrição → Análise Textual → Score
                                ↓
                    Fusão de Sinais → Resultado Final

Modelos Utilizados

• Redes neurais especializadas em paralinguística
• Transformers para contexto temporal
• Ensemble para maior robustez
• Calibração específica para português

Integração com Contact Centers

Plataformas Suportadas

• Genesys
• Five9
• Zendesk Talk
• Amazon Connect
• Twilio
• Asterisk/FreePBX

Dados Exportados

• Score de sentimento por chamada
• Linha do tempo emocional
• Alertas e eventos
• Métricas agregadas

Métricas e KPIs

Dashboards incluem:

• CSAT Preditivo: Estimativa de satisfação antes da pesquisa
• Churn Risk: Clientes com alto risco de cancelamento
• Agent Performance: Impacto emocional por agente
• Topic Sentiment: Sentimento por assunto tratado

Considerações Éticas

Implementamos salvaguardas:

• Transparência para clientes (aviso de análise)
• Uso agregado vs. individual
• Proteção contra viés discriminatório
• Compliance com LGPD
• Direito à explicação

ROI Típico

Empresas que implementam análise de sentimento observam:

• Redução de 20% em churn de clientes de alto valor
• Aumento de 15% em first call resolution
• Melhoria de 25% em scores de CSAT
• Identificação 3x mais rápida de problemas sistêmicos