O TreinoApp, plataforma para personal trainers montarem e venderem consultoria online, vê alunos cancelarem nos primeiros 60 dias. O time juntou 9 respostas do formulário de cancelamento, 12 tickets de suporte e 5 avaliações da Google Play — e ninguém sabe o que fazer com isso.
Quem manda · Cofundador de produto que precisa decidir o roadmap do trimestre e está cansado de decidir por achismo.
Antes · pedido improvisado
“analisa esses feedbacks de cancelamento e me diz o que os clientes querem”
O que a IA devolve
Analisando os feedbacks, o perfil do seu cliente é a Persona "Carlos, 32 anos", personal trainer moderno que valoriza praticidade e tecnologia.
Os clientes querem:
Um app mais fácil de usar
Mais funcionalidades
Preço mais acessível
Melhor suporte
Recomendação: invista em UX, adicione novas features e considere baixar o preço. A maioria dos usuários (cerca de 70%) está insatisfeita com a usabilidade.
Por que é fraco · Inventou uma persona com nome e idade, inventou um percentual ("70%") de uma amostra de 26 itens, e resumiu tudo em "mais fácil e mais barato" — que é o que toda análise preguiçosa conclui.
Depois · com a skill
O pedido
Use a skill Pesquisa de Clientes e Voz do Cliente.
Objetivo: decidir o foco do roadmap do trimestre para reduzir cancelamento nos primeiros 60 dias.
Produto: TreinoApp — plataforma para personal trainers criarem e venderem consultoria online. Plano único R$ 89/mês.
Fontes: 9 respostas abertas do formulário de cancelamento (últimos 90 dias), 12 tickets de suporte, 5 avaliações da Google Play. Vou colar o conteúdo a seguir [conteúdo colado].
Anonimize qualquer nome ou contato. Não invente números nem personas.
O que a IA devolve
Toca nos 4 pins
Resumo executivo
A amostra (26 itens, enviesada para insatisfeitos) aponta um padrão dominante: o personal assina, não consegue montar a primeira consultoria sozinho e cancela antes de cobrar o primeiro aluno. O problema parece ser de ativação, não de preço — mas a amostra não permite afirmar isso como estatística.
Fontes e limitações
9 respostas de cancelamento + 12 tickets + 5 reviews Google Play, últimos 90 dias.
Nomes e telefones encontrados nos tickets foram mascarados no relatório.
Amostra pequena: tratar achados como hipóteses ranqueadas, não como verdade do mercado.
Temas ranqueados
Tema 1 — Travou na montagem da primeira consultoria (frequência alta: aparece em 3 fontes; intensidade forte) — confiança: média-alta
Citações literais: ; "assisti o tutorial e mesmo assim me perdi na parte de cobrança"; "muito recurso, não sabia por onde começar".
Interpretação: o onboarding mostra recursos, mas não conduz até o primeiro aluno cobrado.
Tema 2 — Cobrança/recebimento confuso (frequência média; intensidade forte) — confiança: média
Citações: "meu aluno pagou e eu não achava onde tinha caído o dinheiro"; "queria receber por Pix direto e não entendi a taxa".
Interpretação: dúvida operacional de repasse e taxas; pode ser UX ou comunicação, não feature faltante.
Tema 3 — "Caro pra quem tem poucos alunos" (frequência baixa: 2 menções) — confiança: baixa
Citação: "com 3 alunos não se paga". Hipótese: problema de percepção de valor atrelado ao Tema 1 — quem não ativa, não vê valor em R$ 89.
JTBD provável (hipótese)
"Quando fecho meu primeiro aluno online, quero entregar um plano com cara profissional e ser pago sem planilha e sem constrangimento, para provar (pra mim e pro aluno) que a consultoria online funciona."
Implicações práticas
Produto (prioridade do tri): onboarding orientado a resultado — checklist "do cadastro ao primeiro aluno cobrado em 7 dias", com modelo de plano pronto para adaptar.
CX: macro de suporte e artigo sobre repasse/taxas Pix; alerta proativo para conta sem aluno criado em 7 dias.
Marketing: a landing promete "venda consultoria online" — alinhar expectativa de esforço de configuração.
Lacunas e próximos passos
(contraste com cancelados)
Medir no produto: % de contas que criam plano e cobram aluno em 7 dias (a "ativação" hipotética).
Reavaliar Tema 3 só depois de corrigir ativação.
Nenhum percentual de mercado foi inferido: a amostra não suporta estatística. Citações reproduzidas literalmente; dados pessoais removidos (LGPD).
Por que ganha · Temas com citação literal, nível de confiança e viés declarado — e a conclusão acionável de que o problema é ativação, não preço, com o próximo passo de pesquisa marcado.
Sem persona inventada, sem % fantasma: temas com citação literal, confiança declarada e a real prioridade do roadmap.
antes ~1 dia lendo feedback solto e decidindo no feeling → depois ~30min validando temas e priorizando
A empresa tem feedback espalhado em entrevistas, WhatsApp, CRM, planilhas, chamados e reviews, mas não sabe separar padrão real de opinião isolada antes de decidir campanha, roadmap, ICP ou ação de retenção.
01
Relatório de voz do cliente com fontes, temas ranqueados, citações literais, JTBD, dores, objeções, segmentos, confiança dos achados, limitações e próximos passos.
02
Troque achismo por evidências: converta falas reais de clientes em decisões de produto, marketing, vendas e retenção.
Exemplo de pedido · prévia
Manda assim. Ela faz o resto.
O pedidocola no seu assistente
Tenho 8 respostas de clientes de uma SaaS B2B brasileira sobre cancelamento. Extraia temas, citações, JTBD, nível de confiança e lacunas de pesquisa sem inventar dados.
O SKILL.md completo — entrada, passos, revisão e formato de saída — libera na compra.
Ficha técnica
Pra quem
Operador ou colaborador · Liderança · Dono ou gestor de PME · Especialista
Fluxos
Investigar
Softwares
Google Docs · Google Sheets · Microsoft Excel · Notion · Airtable · Slack · Microsoft Teams · HubSpot
Uso
Pronto para usar · Uso moderado
Compatível
ChatGPT · Claude · Gemini · Cursor
ACESSO IMEDIATOacesso por e-mail · pagamento via Stripe
