Como automatizar o processamento de feedback dos clientes com o gerenciador de submissões de pesquisas com IA do Make
Em um guia publicado em 29 de setembro de 2025, Natalia Mrazova apresentou no site do Make um fluxo para transformar respostas de pesquisas em registros organizados e alertas de atendimento. Esta página explica a lógica daquela demonstração, com base na captura oficial de maio de 2026.
O exemplo usa Jotform para receber respostas, ferramentas de IA para analisar e traduzir o texto, Slack para avisar a equipe e NocoDB para guardar os resultados. Não é um teste realizado por este site nem uma garantia de compatibilidade atual de todas as configurações.
O que o fluxo procura resolver
Uma nota numérica isolada pode não dizer tudo. Um cliente pode escrever um elogio e selecionar uma estrela por engano; outro pode relatar um problema em um idioma diferente do usado pela equipe.
Na demonstração, a automação combina comentário, nota e análise de sentimento para decidir quais respostas precisam de atenção. O objetivo é apoiar a triagem, não substituir a interpretação humana.
1. Receber uma resposta da pesquisa
O ponto de entrada é o envio de um formulário de feedback no Jotform. Uma nova submissão inicia o processamento dos dados.
O formulário precisa fornecer as informações usadas nas etapas seguintes, especialmente o comentário e a nota de satisfação. A captura do guia apresenta a arquitetura do fluxo; os detalhes de montagem e o blueprint ficam no tutorial associado da Make Community.
2. Analisar sentimento e idioma
O fluxo demonstrado classifica o comentário como positivo, neutro ou negativo, identifica seu idioma e produz uma tradução para o idioma de trabalho escolhido pela equipe.
A tradução serve para facilitar a leitura do atendimento. O texto original também permanece relevante e aparece na comunicação enviada à equipe, permitindo comparar a interpretação da IA com o que o cliente realmente escreveu.
3. Encaminhar conforme comentário e nota
No exemplo do Make, feedback positivo com nota igual ou superior a 3 segue diretamente para o banco de dados.
O guia também destaca uma divergência: um comentário positivo acompanhado de apenas uma estrela. Nesse caso, o fluxo trata a combinação como possível engano e avisa o suporte. Assim, ele não se baseia somente na classificação do texto.
Respostas que precisam de atenção são encaminhadas para a equipe. A regra de nota 3 pertence à demonstração; não é apresentada como uma regra universal para todas as pesquisas.
4. Avisar o suporte
A mensagem no Slack reúne:
- O comentário original e a tradução.
- A análise de sentimento.
- As ações de acompanhamento sugeridas pela IA.
O guia menciona sugestões como entrar em contato com o cliente para obter detalhes, oferecer suporte direcionado e acompanhar problemas recorrentes. São sugestões de próxima ação, não garantias de que a IA tenha identificado corretamente a causa do problema.
5. Registrar os dados
O fluxo termina atualizando a base com as respostas. No exemplo, os registros incluem nome, nota, sentimento, idioma e tradução.
O NocoDB é a base usada na demonstração. A interface mostrada no artigo também reúne estatísticas de avaliações positivas e negativas, idiomas e satisfação geral. O valor desse registro é permitir buscas e observar padrões entre respostas, sem depender apenas do alerta individual.
Adaptar a lógica ao seu processo
O artigo propõe reaproveitar a estrutura em outras pesquisas e formulários internos. Os benefícios apresentados — triagem mais rápida, leitura multilíngue e identificação de tendências — são objetivos do fluxo, não resultados medidos por este site. Não há promessa de que nenhuma resposta será perdida ou de que a satisfação necessariamente aumentará.
Recomendações editoriais antes de usar dados reais
- Defina quem pode acessar comentários e dados de clientes.
- Experimente entradas positivas, negativas, neutras e contraditórias antes de ativar o fluxo.
- Confira se um alerta mantém o comentário original e identifica claramente o que foi inferido pela IA.
- Mantenha revisão humana para casos ambíguos e para qualquer resposta enviada ao cliente.
Essas são recomendações editoriais de uso cuidadoso, não etapas adicionais que o artigo oficial afirme ter testado.
Fonte: guia original do Make. A página comercial do Make, já vinculada ao texto original desta edição, permanece como contato comercial.