Análise preditiva com IA é o uso de dados históricos e inteligência artificial para identificar o que ainda vai acontecer, como um cliente prestes a cancelar. Na prática, ela troca a reação pela antecipação. Foi esse o tema que a Neohype levou ao palco do CONAREC 2026, ao lado de uma das maiores empresas de benefícios do Brasil.
O resultado mostra o tamanho da virada. Em uma base de 13,8 mil clientes, o modelo encontrou os 248 que concentravam orisco real de churn, apenas 1,79% do total. Com esse foco, a operação reteve 85% dos casos críticos e evitou que 97,1% deles chegassem ao Reclame Aqui.
Neste artigo, você vai entender como esse modelo foi construído, o que ele entregou e por que a tecnologia só funciona de verdade quando trabalha junto com a inteligência humana.
O CONAREC 2026 colocou a predição no centro da experiência
O CONAREC chegou à sua 24ª edição nos dias 23 e 24 de setembro, no Transamérica Expo Center, em São Paulo. É um dos maiores encontros de customer experience do mundo e reúne as lideranças que decidem como as empresas brasileiras se relacionam com seus clientes.
A Neohype participou como patrocinadora Supreme, com um estande construído sobre o conceito de Orquestração da Experiência. A ideia é simples: toda empresa funciona como uma orquestra. Cada canal é um instrumento, cada dado é uma nota e cada colaborador é um músico. Sem alguém que dê direção, o resultado vira ruído.
Na abertura do evento, a Neohype também foireconhecida no Prêmio CONAREC como fornecedora na categoria Sistema deMonitoria de Agentes. E foi justamente a monitoria que deu origem ao case apresentado no dia 24, na Arena 3.
No painel "Da monitoria manual àinteligência preditiva", João Francisco, VP de Inovação da Neohype, e Anderson Reimão, Head de CX de uma das maiores empresas de benefícios do Brasil, mostraram como dados que já existiam na operação viraram um modelo capaz de prever cancelamentos antes que eles aconteçam.
O mercado já separa quem antecipa de quem reage
A IA deixou de ser aposta no relacionamento com clientes. Segundo o IBM Institute for Business Value, 67% das empresas já usam inteligência artificial no atendimento. O Zendesk CX Trends aponta que 89%dos líderes de mercado já implementaram IA preditiva e que o investimento em customer experience cresce 43% ao ano.
Ao mesmo tempo, uma parte relevante do mercado ainda está no começo da jornada. Um levantamento publicado pela Forbes com base em dados da Forrester e da EverString mostra que 33% das empresas ainda não completaram sua transformação digital.
Essa distância cria uma janela competitiva. Quem enxerga o problema antes consegue agir com mais precisão e menos custo. Quem espera o problema aparecer passa a disputar clientes que já decidiram sair.
Dados espalhados escondiam os sinais de cancelamento
A operação tinha volume alto, muitos canais e uma rotina reativa. O cliente reclamava, a equipe respondia e, muitas vezes, o problema só ganhava atenção quando já estava exposto em um canal público. Os sinais existiam, mas estavam espalhados em sistemas que não conversavam entre si.
A virada começou quando a pergunta mudou. Em vez de perguntar como responder mais rápido, o time passou a perguntar quemvai cancelar e por quê.
Para responder, a Neohype cruzou cincofontes de dados que já existiam na operação:
1. A base histórica de clientesque cancelaram
2. O histórico de relacionamentoregistrado no CRM
3. Os dados cadastrais e gerais dacarteira
4. Os chamados de suporte, comtemas e status
5. A monitoria automatizada com IA, que faz a leitura contínua da voz do cliente
Nenhuma dessas fontes, sozinha, explicava o churn. Juntas, elas começaram a contar uma história.
Um modelo preditivo de churn aprende com quem já cancelou
O modelo parte de uma lógica direta. Se sabemos como se comportaram os clientes que cancelaram nos últimos três meses, conseguimos procurar o mesmo padrão em quem ainda está ativo.
Cada cliente recebe um score de risco que vai de 0 a 5,5 pontos, formado pela soma de sinais de comportamento. O sinal de maior peso é ter dois ou mais chamados em 60 dias, sendo um deles crítico, o que vale 2,0 pontos. Logo depois vêm um ou mais chamados críticos no mesmo período, com 1,5 ponto, e dois ou mais chamados em apenas 30 dias, com 1,0 ponto.
Outros quatro sinais valem 0,5 ponto cada e ajudam a refinar a leitura: o aumento na frequência de chamados, a presença de termos críticos na voz do cliente, clientes do segmento de varejo com tema grave e produtos de maior risco com reincidência.
A soma define a faixa de cada cliente. Até 1,0 ponto, o risco é baixo. De 1,5 a 3,0, o risco é médio. Acima de 3,0, o risco é alto.
Com base no score, cada cliente entra em uma faixa. Até 1,0 ponto é baixo risco, de 1,5 a 3,0 é médio risco e acima de3,0 é alto risco.
O dado mais importante está aqui: apenas 248 clientes, ou 1,79% da base, concentravam o risco real de cancelamento. Em vez de tentar cuidar de todos ao mesmo tempo, a operação passou a ter um grupo pequeno, definido e acionável.
Repare também em um detalhe: um dos sinais vem da leitura da voz do cliente. É a monitoria automatizada com IA que identifica termos críticos nas conversas, algo que nenhuma planilha de chamados capturaria sozinha.
A predição virou rotina e entregou resultado em 2026
"Cada cliente que você perde hojedeixou pistas ontem." A frase resumiu o espírito do painel. O valor domodelo não está em descobrir o problema, e sim em descobri-lo enquanto ainda dátempo de agir.
Por isso, a predição não ficou norelatório. Ela entrou no dia a dia da operação em quatro movimentos:
1. Capturar. Mapear os casos de risco assimque chegam à célula de atendimento.
2. Priorizar. Direcionar a atenção para oscasos de alto risco e críticos primeiro.
3. Blindar. Agir para reter o cliente eevitar que a insatisfação vire reclamação pública.
4. Reorientar. Usar o que foi aprendidopara ajustar a atuação dos operadores.
Em 2026, o ciclo mostrou estes números: aparcela de atendimentos avaliados sem oportunidade de melhoria chegou a 72,2%,uma alta de 23,7 pontos percentuais em relação a maio. A mesma inteligência queaponta o risco passou a mostrar onde a operação precisava evoluir.
A IA amplia a inteligência humana em vez de substituí-la
O modelo nasceu para prever churn, mas logo passou a orientar outras decisões da operação. Isso aconteceu porque a monitoria automatizada com IA lê todas as interações, e não uma amostra. Com essa visão completa, o time de gestão ganhou três novas frentes:
• Treinamentos mais certeiros. A IA mostrou quais competências comportamentais tinham mais espaço para evoluir, como empatia, escuta ativa, clareza na comunicação e personalização do atendimento. Os treinamentos passaram a mirar exatamente esses pontos.
• Feedbacks baseados em evidência. Os gestores começaram a conduzir conversas de desenvolvimento com dados concretos .As tratativas ficaram mais objetivas e os desvios passaram a ser corrigidos mais rápido.
• Processos e conteúdos revisados. As análises revelaram dúvidas recorrentes e etapas que alongavam o atendimento. Com isso, a base de conhecimento, os fluxos operacionais e a comunicação com as equipes foram atualizados.
O coordenador da operação resumiu o ganho assim: "Antes da ferramenta, análises aprofundadas exigiam um esforço significativo, envolvendo múltiplas áreas, reuniões e muitas horas de trabalho. Com ela, análises, cruzamentos de informações e avaliação de cenários passarama ser realizados de forma muito mais ágil, permitindo que o time direcione sua energia para atividades de maior valor agregado, como definição de estratégias, geração de insights e tomada de decisão."
É aqui que está o ponto central do painel. A tecnologia organiza os sinais, mas são as pessoas que decidem o que fazer com eles. Dados sozinhos não criam experiências, e a inteligência artificial não cria empatia. A Neohype existe para potencializar essa sensibilidade humana, não para substituí-la.
Sua operação provavelmente já tem os dados para prever o churn
A principal lição do case é que a análisepreditiva com IA não exige começar do zero. O modelo foi construído com dadosque a operação já tinha. O que faltava era conectar essas informações etransformar sinais soltos em decisão.
Se a sua empresa se reconhece em algumdestes cenários, vale olhar para a predição agora:
• Você descobre que o cliente estava insatisfeito só quando ele cancela ou reclama em público.
• Seus dados de atendimento, CRMe cadastro vivem em sistemas separados.
• A monitoria de qualidade avalia uma amostra pequena das interações.
• O time de retenção trata todos os clientes da mesma forma, sem saber onde está o risco real.
A Neohype une Soluções Digitais e Customer Experience para resolver exatamente esse tipo de desafio. São mais de 25 anos de mercado, mais de 70 clientes e mais de 8.000 colaboradores construindo operações em que tecnologia e inteligência humana trabalham juntas.
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