Marketing & Copy
ChatGPT / GPT-4o
Voz do Cliente: Transforme Reviews Reais em Copy que Converte
Mineração de reviews: extrai frases literais de dor e resultado, agrupa em temas e reescreve headline, prova social e features na voz de quem comprou.
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O prompt
Atue como um Copywriter de Resposta Direta que trabalha com 'voice of customer'. Abaixo estão reviews e feedbacks reais dos meus clientes (Google, Amazon, chat, DMs):
{{reviews_e_feedbacks}}
Produto: {{o_que_e_o_produto}} | Público: {{publico_alvo}}
Processo:
1. Extraia as frases LITERAIS em que clientes nomeiam a DOR antes de comprar ('eu vivia refazendo planilha toda semana') e o RESULTADO depois ('fechei o mês em 20 minutos'). Ignore elogios genéricos ('ótimo produto!').
2. Agrupe em 5-7 temas emocionais recorrentes, cada um com as frases literais que o sustentam e a frequência de menção.
3. Escreva a headline da landing page usando a palavra do cliente, não a sua — zero adjetivo inventado.
4. Escreva 3 blocos de prova social (depoimentos editados sem inventar fato) e diga onde posicioná-los na página.
5. Reescreva a lista de features como benefícios na voz do cliente: 'Feature X → a frase literal do cliente que prova esse benefício'.
6. Monte o mapa objeção→resposta: para cada objeção deduzida de reviews negativos, a resposta em 1 frase usando evidência real.
Regra dura: nenhuma palavra que nenhum cliente usou pode aparecer no copy final. Se faltar dado para um bloco, escreva [FALTA DADO: ...] em vez de inventar.
Como usar
- Cole 20-50 reviews brutos (Google, Amazon, mensagens de suporte, DMs) — quanto mais texto cru e real, melhor a mineração.
- Revise o passo 2: os temas recorrentes são o mapa emocional do seu público; confira se reconhece as dores dos seus clientes reais.
- Use a headline e os blocos de prova social na landing; mantenha as frases literais entre aspas para não parecer propaganda inventada.
- Onde aparecer [FALTA DADO], vá buscar o dado (review, número, print) antes de publicar — não deixe a IA preencher.
- Reaplique a cada novo lote de reviews (pós-lançamento, pesquisa NPS) para manter o copy alimentado por linguagem real.
Exemplo de saída
Para 34 reviews de um app de finanças para PJ: tema 'medo de misturar PF com PJ' (11 menções) vira a headline 'Pare de misturar seu cartão pessoal com a empresa'; feature 'relatório DRE' reescrita como 'fechei o mês em 20 minutos, antes levava um domingo inteiro'; mapa de objeções responde 'e se eu errar a categoria?' com depoimento real sobre o fluxo de correção.