# Análise Nicho 15 — Governança de Call Centers Franquiados & Analisador de Voz do Cliente (NPS/CSAT)

## Veredito

A solução única proposta ("Auditor Central de Qualidade & Analisador de Voz do Cliente") mistura duas dores que têm fontes de dado, ritmo e usuário diferentes: auditar **conversas** de atendimento (áudio/chat, volume massivo, rubrica de conformidade) e analisar **pesquisas** de experiência (NPS/CSAT/CES, verbatims, ritual de gestão regional). A primeira já tem app derivado do nicho 2 (`qa-voz-cliente`) — o canvas [1] é a mesma dor com um requisito novo de escala e hierarquia multi-unidade, então **é fusão, não app novo**. A segunda sobra e vira um app próprio (`nps-cx-cockpit`), que é vendável sozinho para quem já tem pesquisa estruturada e nenhum call center para auditar. Dos 6 canvases, metade não pertence ao nicho: um é atendimento N1 com RAG (nicho 2), um é auditoria de reembolso (nicho 8) e um é ruído de regex.

## Contagens

| Categoria | Qtd | Índices |
|---|---|---|
| FIT | 1 | [1] |
| ADJACENTE | 2 | [2], [3] |
| OUTRO_NICHO | 2 | [0] → 2, [5] → 8 |
| RUIDO | 1 | [4] |
| EXCLUIR | 0 | — |

## Classificação canvas a canvas

- **[0] SAF - Base única de conhecimento** — OUTRO_NICHO (2). A dor é elevar o índice de solução direta do bot de suporte ao franqueado de 32% para 60% via base de conhecimento unificada. Isso é literalmente o `atendente-rag-externo` / `copilot-interno-atendente` do nicho 2 (franqueado é o "cliente" da central SAF). Não há nada de auditoria de qualidade aqui — o CSAT>85% é restrição, não o produto.
- **[1] Governança de Atendimento CallCenter** — FIT, mas **funde em `qa-voz-cliente`** (nicho 2). Dor: 500 franquias, ~3M atendimentos/mês, sem modelo centralizado para medir qualidade de bot e humano, sem comparação entre unidades. O `qa-voz-cliente` já faz ingestão batch de conversas, classificação de motivo/sentimento e dashboard. O que este canvas acrescenta e precisa entrar no escopo daquele app: **hierarquia organizacional (rede → franquia → unidade → operador)**, **rubrica de conformidade configurável com nota por atendimento**, **separação bot vs humano com métrica de contenção/efetividade do bot** e **escala de milhões de atendimentos/mês** (processamento particionado, amostragem configurável até 100%). Criar um "auditor de franquias" separado seria duplicar o mesmo pipeline por causa de uma dimensão de agrupamento.
- **[2] Projeto Voz do Cliente Regional** — ADJACENTE. Já existe painel de NPS/CSAT/CES; a dor é que o indicador não vira diagnóstico de causa nem plano de ação, e as diretorias regionais não engajam. Produto diferente: cockpit de voz do cliente sobre respostas de pesquisa, com ritual de gestão. Vira o app `nps-cx-cockpit`.
- **[3] Melhorar NPS do Canal PJ** — ADJACENTE, mesmo app do [2]. NPS do Internet Banking PJ muito abaixo do esperado sem entendimento da causa; mudanças baseadas em estudo de mercado não conversam com o operacional do cliente. É mineração de verbatim + corte por segmento, exatamente o `nps-cx-cockpit`. A parte de "análise preditiva de comportamento no IB" imaginada pelo autor é clickstream analytics e fica fora do MVP.
- **[4] Chinese Fightback** — RUIDO. Concorrência chinesa em caminhões/ônibus, repensar proposta de valor e retenção. Dor estratégica genérica, sem processo automatizável definido. Capturado por regex de "retenção/valor".
- **[5] Reembolso de beneficiários** — OUTRO_NICHO (8). Processo de reembolso lento, erro de cálculo, negativa indevida. É auditoria documental de despesa com cálculo de regra contratual, encaixa em "Auditoria de Despesas & Prestação de Contas". **Ressalva obrigatória**: negativa de reembolso em plano de saúde é decisão com efeito regulatório (ANS) e clínico — o app do nicho 8 deve tratar isso como sugestão com aprovação humana obrigatória, nunca decisão automática.

## App 1 — `qa-voz-cliente` (FUSÃO, não app novo)

**Dor**: rede com centenas de unidades franqueadas não tem modelo padronizado para avaliar qualidade de atendimento humano e bot, comparar performance entre unidades nem medir a real eficiência do BOT.

**Canvases**: [1] · 1 canvas · 1 empresa

**Incremento sobre o MVP já definido no nicho 2**:
- Modelo de hierarquia multi-nível (rede → franquia → fila → operador) em toda métrica e todo filtro.
- Rubrica de conformidade configurável por rede (itens obrigatórios de script, saudação, sondagem, oferta, encerramento) com nota automática por atendimento e evidência citada do trecho.
- Métrica de contenção do bot: % resolvido sem humano, motivo de transbordo, resposta errada/alucinada do bot marcada por amostragem auditada.
- Ranking e benchmark entre unidades, com destaque de outliers e de queda relevante semana a semana.
- Processamento particionado para volume da ordem de milhões de atendimentos/mês, com amostragem configurável (de amostra estatística a 100%).

**Fora do MVP**: agir em tempo real durante a conversa; ser o discador/plataforma de multicanalidade; gestão contratual da franquia.

**Contratos** — emite: — · consome: `conversation-log`

## App 2 — `nps-cx-cockpit` — Cockpit de Voz do Cliente (NPS/CSAT/CES) por Unidade e Região

**Dor**: a empresa coleta NPS/CSAT/CES e tem painel, mas o indicador não vira diagnóstico de causa nem plano de ação; ninguém minera os verbatins dos detratores nem cobra a regional pelo que foi combinado.

**Canvases**: [2], [3] · 2 canvases · 2 empresas

**Funcionalidades do MVP**
1. Ingestão de respostas de pesquisa (CSV, API do fornecedor de NPS, webhook) preservando metadados de unidade, região, segmento, canal e jornada.
2. Classificação automática dos verbatins em taxonomia de causas (motivo, etapa da jornada, produto) com sentimento e severidade, taxonomia editável pelo cliente.
3. Séries e ranking de NPS/CSAT/CES por região, unidade e segmento, com detecção de variação estatisticamente relevante (não apenas ruído amostral).
4. Diagnóstico gerado por IA para cada regional: top causas de detração, o que mudou versus o período anterior, sempre com verbatins citados como evidência.
5. Plano de ação por regional com responsável, prazo e status, versionado e cobrado automaticamente.
6. Ritual automatizado: pacote de análise enviado por e-mail/Slack antes da reunião regional e alerta de ação vencida.
7. Fechamento de loop com detrator crítico: fila de contato humano com o contexto da resposta.

**Fora do MVP**: coletar/disparar a pesquisa (segue com a ferramenta atual); auditar conversas de call center (é o `qa-voz-cliente`); previsão de churn por conta (nicho 17); analytics de clickstream/comportamento no produto.

**Contratos** — emite: `handoff-event` · consome: `survey-response-event`, `customer-360-read`

**Contrato novo proposto** — `survey-response-event`: resposta canônica de pesquisa de experiência (tipo NPS/CSAT/CES, nota, verbatim, cliente, unidade/região, canal, jornada, timestamp, campanha). Permite que qualquer ferramenta de pesquisa alimente o cockpit sem integração ponto a ponto.

## RESUMO JSON

```json
{
  "group_ids": [15],
  "apps": [
    {"id": "qa-voz-cliente", "nome": "QA & Voz do Cliente (extensão multi-unidade/franquias)", "dor": "Rede com centenas de franquias não tem modelo padronizado para auditar qualidade de atendimento humano e bot, comparar unidades nem medir a eficiência real do BOT", "canvases_indices": [1], "n_canvases": 1, "n_empresas": 1, "funcionalidades_mvp": ["FUSAO com app do nicho 2 - nao criar app novo", "Hierarquia rede/franquia/fila/operador em todas as metricas", "Rubrica de conformidade configuravel com nota por atendimento e trecho citado", "Metrica de contencao do bot (resolvido sem humano, motivo de transbordo, resposta errada auditada)", "Ranking e benchmark entre unidades com deteccao de outlier e queda relevante", "Processamento particionado para milhoes de atendimentos/mes com amostragem configuravel ate 100%"], "fora_mvp": ["agir em tempo real durante a conversa", "ser a plataforma de multicanalidade/discador", "gestao contratual da franquia"], "contratos_emite": [], "contratos_consome": ["conversation-log"]},
    {"id": "nps-cx-cockpit", "nome": "Cockpit de Voz do Cliente (NPS/CSAT/CES) por Unidade e Regiao", "dor": "Empresa coleta NPS/CSAT/CES e tem painel, mas o indicador nao vira diagnostico de causa nem plano de acao; verbatins de detratores nao sao minerados e a regional nao e cobrada", "canvases_indices": [2, 3], "n_canvases": 2, "n_empresas": 2, "funcionalidades_mvp": ["Ingestao de respostas de pesquisa (CSV/API/webhook) com metadados de unidade, regiao, segmento e jornada", "Classificacao de verbatins em taxonomia editavel de causas, com sentimento e severidade", "Series e ranking de NPS/CSAT/CES por regiao, unidade e segmento com deteccao de variacao relevante", "Diagnostico por regional gerado por IA com verbatins citados como evidencia", "Plano de acao por regional com responsavel, prazo, status e versionamento", "Ritual automatizado: pacote de analise antes da reuniao regional e alerta de acao vencida", "Fechamento de loop com detrator critico via fila de contato humano"], "fora_mvp": ["coletar e disparar a pesquisa", "auditar conversas de call center (qa-voz-cliente)", "previsao de churn por conta (nicho 17)", "analytics de clickstream/comportamento no produto"], "contratos_emite": ["handoff-event"], "contratos_consome": ["survey-response-event", "customer-360-read"]}
  ],
  "reclassificacoes": [
    {"indices": [0], "destino_nicho": 2},
    {"indices": [5], "destino_nicho": 8}
  ],
  "ruido": [4],
  "excluir": []
}
```