ia para análise de feedback de usuário. software que lê cada item de feedback vindo do suporte, das avaliações e das notas de vendas, depois agrupa tudo em temas sem duplicatas e ordena esses temas pelo número real de pessoas que os levantaram. o resultado é um insumo de roadmap, não uma nuvem de palavras.
uma pessoa responsável por produto numa saas de 200 funcionários recebe mais de 2.000 itens de feedback por mês. eles chegam pelo zendesk, intercom, avaliações da app store e da play store, g2 e notas de chamadas do gong. são oito abas e nenhuma lista única e ordenada. o roadmap acaba moldado por quem mandou o último e-mail para o ceo.
o cliente mais barulhento raramente é o mais comum. um único thread furioso de um cliente enterprise pode pesar mais que 340 avaliações silenciosas pedindo o mesmo botão de exportação. a ia resolve o problema da contagem. ela lê os 2.000 itens, agrupa as duplicatas e mostra que o pedido de exportação apareceu 341 vezes, não uma vez em voz alta.
#como a ia transforma 2.000 itens de feedback num roadmap ordenado?
como a ia analisa feedback de usuário vindo de suporte, avaliações e chamadas de vendas?
ela puxa cada item das ferramentas que você já usa, lê cada um e agrupa pelo pedido de fundo, não pela redação exata. as duplicatas se fundem num único tema. cada tema carrega uma contagem e a divisão por origem, então você ordena pelo volume real entre todos os canais em vez de adivinhar a partir de um thread barulhento.
a camada de conexão importa mais que o modelo. nós ligamos as fontes que um time de produto já paga. zendesk e intercom para suporte, app store e play store para avaliações, g2 para notas públicas, e gong para notas de chamadas de vendas. sai uma única lista de temas ordenada e sem duplicatas. não oito abas e uma planilha que alguém reconstrói a cada sprint.
#o que muda de verdade para quem lidera produto?
- os temas do roadmap vêm do volume de sinal, não de quem teve a atenção do ceo essa semana.
- as horas de triagem manual por sprint gastas marcando tickets à mão são recuperadas.
- vendas vê seu feedback do gong entrar na mesma lista ordenada que uma avaliação da play store, então o argumento de pipeline e o argumento de retenção ficam lado a lado.
- um tema carrega suas provas: 341 itens, 62% suporte, 28% avaliações, 10% vendas. você defende a prioridade na revisão do roadmap.
o objetivo não é tirar o julgamento de cena. quem lidera produto ainda decide que um tema de cancelamento com 90 itens vence um tema de 300 itens que seria só bom ter. o ponto é que o julgamento parte de uma contagem honesta, não de um palpite.
we are
a stennir conecta as ferramentas de feedback que você já usa numa única lista de temas ordenada e sem duplicatas, que o seu time de produto controla e consegue defender numa revisão de roadmap.
we aren't
não somos uma ferramenta de pesquisa nem mais um painel que adiciona uma nona aba. trabalhamos com o sinal que você já coleta, dentro do stack que você já paga.
#por que o agrupamento entre fontes já é confiável o bastante?
agrupar feedback vindo de cinco fontes costumava ser instável. um modelo de passagem única fundiria dois temas que só soavam parecidos, ou dividiria um que fora escrito de três jeitos diferentes. isso mudou com a pesquisa em múltiplas etapas e a autochecagem que a Anthropic lançou no claude opus 5 em 24 de jul de 2026 (coursiv.io). o modelo rascunha um agrupamento e depois checa o próprio agrupamento antes de devolvê-lo. essa autochecagem é a diferença entre uma demo e uma lista de temas que você usa numa decisão real de roadmap.
não queremos que a ia invente prioridades. queremos que ela conte as que nossos usuários já nos disseram, e que conte de forma honesta em cada canal.
este é um dos casos de uso por departamento que nossa divisão de consultoria entrega, ao lado do trabalho de plataforma em platforms. definimos o escopo contra o volume real do seu feedback já na primeira chamada, não numa demo genérica. se você quiser o raciocínio por trás da abordagem de contagem ordenada, tem mais dele no jornal.
se você lidera produto e está diante de 2.000 itens por mês em oito abas, o jeito mais rápido de ver se isso se encaixa no seu stack é uma conversa curta sobre suas fontes reais. agende uma chamada de descoberta de 30 minutos e traga sua pior aba. vamos te mostrar como ficaria uma lista de temas ordenada com os seus dados.