Brasileiro não quer desconto, quer resposta

Levantamento da MakeOne realizado com a plataforma de IA e analytics da Evollo analisou mais de 47 mil interações reais entre consumidores e instituições financeiras

Enquanto bancos, seguradoras e financeiras disputam clientes com taxas, benefícios e ofertas, uma análise de mais de 47 mil interações reais mostra que parte relevante dos atritos está em outro ponto: a dificuldade de obter respostas, resolver problemas e concluir atendimentos. O levantamento da MakeOne, com dados processados pela Evollo, identificou padrões de comportamento em conversas entre consumidores e instituições financeiras que apontam para uma demanda crescente por informação, autonomia e resolução.

Batizado de “Eva Insights”, o estudo analisou interações realizadas entre junho e julho de 2026, envolvendo cerca de 11 instituições financeiras e mais de 1.300 atendentes. A partir da aplicação de modelos de inteligência artificial sobre 100% das conversas, foram identificados os principais motivos de contato, sentimentos, reclamações, sugestões e elogios.

Entre os padrões mais recorrentes, quatro pontos se destacaram:

Falta de retorno: solicitações simples, como segunda via de carnê ou valor para quitação, podem gerar múltiplos contatos quando não são solucionadas na primeira interação.

Rigidez percebida: expressões como “é o sistema que faz isso” aparecem em situações nas quais o consumidor busca alternativas para resolver questões como sinistros, prazos e agendamentos.

Atrito nos canais digitais: mesmo quando possuem acesso a aplicativos e canais digitais, consumidores ainda recorrem ao atendimento humano diante de dificuldades como recuperação de senha ou localização de boletos.

Desconfiança: com a disseminação de golpes e fraudes, consumidores demonstram maior cautela ao fornecer informações por telefone e, em alguns casos, encerram a interação por suspeitar de uma abordagem fraudulenta.

Para Eduardo Ribeiro, cofundador e business development da Evollo, a análise em escala permite identificar padrões que não aparecem quando as conversas são avaliadas individualmente. “Quando analisamos milhares de interações em conjunto, conseguimos perceber que parte da insatisfação não está necessariamente relacionada ao produto ou ao preço, mas à dificuldade de obter uma resposta e concluir uma solicitação. A IA permite estruturar essas conversas, identificar padrões de comportamento e transformar sinais dispersos em inteligência capaz de orientar decisões e melhorias na operação”.

Quando o problema é resolvido, a percepção muda

A análise também identificou elogios espontâneos associados a situações em que o atendente consegue solucionar o problema, explicar o processo com clareza e demonstrar atenção ao consumidor. O contraste entre interações positivas e negativas indica que a percepção sobre o atendimento está diretamente relacionada à capacidade de resolver a demanda e dar previsibilidade ao cliente.

Entre os comportamentos valorizados nas conversas estão comunicação transparente, maior autonomia nos canais digitais, flexibilidade para lidar com prazos e datas e, principalmente, o cumprimento de retornos prometidos.

Para Adriana Próspero, diretora de marketing e relacionamento da MakeOne, os dados apontam para uma mudança na expectativa do consumidor que precisa ser acompanhada pelas operações. “O consumidor financeiro está mais informado e mais exigente em relação à forma como as instituições respondem às suas demandas. Ele não quer apenas acessar um canal ou receber uma resposta automática; quer clareza, eficiência e resolução. As empresas que incorporarem essa percepção à estratégia de relacionamento terão melhores condições de fortalecer retenção e reputação”.

Metodologia

O estudo foi desenvolvido pela Evollo a partir da análise de mais de 47 mil interações, realizadas entre junho e julho de 2026, envolvendo cerca de 11 instituições financeiras e mais de 1.300 atendentes. A metodologia utilizou modelos de inteligência artificial para transcrever e classificar 100% das interações, identificando automaticamente sentimento, motivo do contato, reclamações, sugestões e elogios. As interações relacionadas especificamente à cobrança e negociação de dívidas foram excluídas da análise para concentrar o levantamento na percepção dos consumidores sobre produtos e serviços financeiros. Os dados utilizados são agregados e anonimizados.