Análise Pós-Chamada

A Análise Pós-Chamada é como você transforma conversas brutas em respostas mensuráveis. Ao final de cada chamada, a plataforma lê a transcrição e preenche os campos estruturados que você definiu — "a pessoa agendou?", "qual era o orçamento?", "ela pareceu frustrada?" — sem que você precise ouvir a gravação.

Por que isso importa mais do que transcrições. Uma transcrição diz o que foi falado. A análise pós-chamada diz o que aconteceu. Se você faz 1.000 chamadas por semana, ninguém vai ler 1.000 transcrições — mas qualquer pessoa consegue ler um painel mostrando "62% agendaram, 18% desqualificados, 20% precisam de follow-up". Configure isso antes de lançar qualquer coisa séria.

A boa notícia: é a parte mais fácil de configurar na plataforma. Cinco minutos de configuração dão métricas para sempre.

Onde configurar

No painel: View All Finn → clique no seu Finn → Edit → aba Post-Call Analysis.

Você verá a lista de campos já definidos (vazia se o Finn for novo) e um botão Add Field.

Como funciona

Após cada chamada:

1. A plataforma pega a transcrição completa da conversa.
2. Ela executa uma passagem de IA que lê a transcrição e responde cada pergunta que você definiu.
3. As respostas são salvas no registro da chamada e exibidas em Analytics.
4. Também ficam disponíveis via webhook ou API para automações posteriores.

Isso acontece automaticamente. Você não precisa acionar nada — toda chamada concluída é analisada um ou dois minutos após o desligamento.

Definindo um campo

Cada campo tem três partes:

Quanto mais clara a pergunta, melhor a resposta. "A pessoa conseguiu agendar um horário?" é muito melhor que "Agendou?".

Tipos de resposta

Um exemplo prático — qualificação de vendas

Você está executando uma campanha de qualificação outbound. Após cada chamada, você quer saber:

Depois de 100 chamadas processadas por aqui, você consegue responder perguntas como:

• "Qual % dos leads foi qualificado?"
• "Dos leads qualificados, qual % agendou uma reunião?"
• "Qual é a objeção mais comum?"
• "Qual faixa de prazo converte melhor?"

Você nunca chegaria a isso ouvindo as chamadas uma a uma.

Dicas práticas

Comece com 5 campos, não 20

É tentador definir todas as perguntas possíveis de antemão. Não faça isso. Comece com os 3 a 5 campos de que você realmente precisa para tomar decisões. Você pode adicionar mais depois, e eles serão preenchidos em todas as chamadas futuras.

Uma pergunta por campo

Não combine perguntas. "Agendou e para que horário?" deveria ser dois campos: booked (sim/não) e booking_time (data). Perguntas combinadas confundem a IA e produzem dados desorganizados.

Seja específico quanto aos critérios de sucesso

"A chamada foi bem-sucedida?" é vago demais. A resposta da IA depende do que significa "bem-sucedida" — e a IA não sabe. Troque por "O interlocutor concordou com um follow-up?" ou "O interlocutor assumiu um compromisso de compra?" — concreto e mensurável.

Formule perguntas de sim/não como sim/não

"X aconteceu?" → sim/não confiável. "Como foi X?" → texto livre, mais difícil de analisar.

Se você quer uma resposta sim/não, faça uma pergunta de sim/não.

Use enum para categorias conhecidas

Não use texto livre para coisas que se encaixam em categorias claras. Use um enum.

Ruim: campo de texto livre intent — você vai receber "agendamento", "Agendar", "quer marcar horário", "marcação de horário", "quer agendar" como valores diferentes, impossíveis de representar em gráfico.

Bom: campo enum intent com os valores book / reschedule / cancel / question / complaint / other. Agora dá para gerar gráficos.

Editar campos após o lançamento

Você pode adicionar, editar ou remover campos de análise pós-chamada a qualquer momento.

Se quiser preencher retroativamente um novo campo em chamadas históricas, entre em contato com o suporte — podemos executar uma reanálise pontual.

Onde os resultados aparecem

Em Analytics

Deployment Analytics → [sua implantação] mostra distribuições agregadas de cada campo:

• Campos Sim/Não → gráfico de barras com a contagem de true vs false
• Campos enum → barra empilhada de cada categoria
• Campos numéricos → histograma + mediana
• Texto livre → nuvem de palavras + amostra de 5
• Campos de data → distribuição em linha do tempo

Na barra lateral por chamada

Clique em qualquer chamada para abrir o Data Extractor Sidebar. Todos os campos pós-chamada são listados com o valor extraído. Se um valor parecer errado, clique nele para ver o raciocínio da IA + o trecho da transcrição em que ele se baseou.

Nas exportações

As exportações CSV incluem cada campo como uma coluna. Os relatórios em PDF mostram as principais distribuições.

Em webhooks

O evento de webhook call.analyzed inclui todos os campos pós-chamada em seu payload. Conecte isso para enviar os resultados ao seu data warehouse, CRM ou sistema de alertas. Consulte Integrações → Webhooks.

Confiança + precisão

A IA nem sempre acerta. Alguns pontos importantes:

• Pontuações de confiança — todo valor extraído tem uma pontuação de confiança. Valores de baixa confiança são sinalizados na barra lateral. Você pode filtrar as exportações para incluir apenas linhas de alta confiança.
• Extrações com falha — se a transcrição não contiver informações suficientes para responder à pergunta, o campo é marcado como "extração falhou" em vez de ser adivinhado. Motivo comum: a chamada terminou antes de o assunto ser mencionado.
• Proteção contra alucinação — em campos de texto livre, a IA é restringida a usar citações exatas da transcrição sempre que possível, e não a inventar conteúdo novo.
• Substituição manual — em qualquer decisão crítica, você pode editar o valor extraído manualmente pela barra lateral. As edições são sinalizadas como corrigidas por humano nas exportações.

Custo

A análise pós-chamada está incluída em todos os planos. Sem cobrança extra por campo, sem sobretaxa por chamada.

Você pode definir campos ilimitados por Finn (até um limite flexível de 50 — acima disso, entre em contato com o suporte para liberar limites maiores).

Padrões comuns por caso de uso

Qualificador de leads

• qualified (sim/não)
• budget_range (texto livre)
• decision_maker (sim/não)
• meeting_booked (sim/não)
• objection (texto livre, anulável)

Recepcionista

• intent (enum: agendar / reagendar / dúvida / reclamação / outro)
• appointment_booked (sim/não)
• transferred (sim/não)
• caller_sentiment (enum: positivo / neutro / negativo)
• follow_up_needed (sim/não)

Lembrete de compromisso

• confirmed (sim/não)
• rescheduled (sim/não)
• cancelled (sim/não)
• opt_out (sim/não)

Pesquisa de satisfação do cliente

• nps_score (número, 0-10)
• top_positive (texto livre)
• top_negative (texto livre)
• would_recommend (sim/não)

Cobrança de dívidas

• outcome (enum: pago / plano de pagamento / contestação / recusa / sem resposta)
• amount_paid (número)
• disputed (sim/não)
• callback_scheduled (sim/não, data)

Erros comuns

Próximos passos

• Analytics → — visualize e explore em detalhe os dados que seus campos produzem.
• Integrações → Webhooks — envie valores de campos para sistemas externos.
• Criando um Finn → — a configuração mais ampla do Finn na qual isso se encaixa.