Web Scraping e Nlp Aplicados à Análise de Reclamações de Seguradoras no Site Reclame Aqui

Geovane Paz dos Santos; Gabrielle Maria Romeiro Lombardi

DOI: 10.22167/2675-6528-202602976

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

O mercado segurador desempenha um papel crucial na economia, mas enfrenta desafios relacionados à satisfação do consumidor. Buscou-se analisar e categorizar as principais fontes de insatisfação dos consumidores no mercado segurador brasileiro. Para isso, aplicaram-se técnicas de Web Scraping e Processamento de Linguagem Natural (NLP) a dados textuais não estruturados, extraídos da plataforma Reclame Aqui, referentes a reclamações contra cinco seguradoras independentes. Realizou-se a coleta de aproximadamente 2.500 reclamações, que foram pré-processadas e submetidas à análise exploratória de dados, classificação temática e análise de sentimentos para mensurar a gravidade da insatisfação. Os resultados revelaram que temas como cancelamento, cobrança indevida e vendas irregulares concentram a maior parte das insatisfações, com alta frequência e elevada gravidade. A análise de Pareto confirmou que seis temas prioritários abrangem 81% das reclamações graves. Concluiu-se que a metodologia empregada gerou insights valiosos para a gestão da qualidade, permitindo a identificação de vulnerabilidades operacionais e a formulação de recomendações estratégicas para aprimorar a experiência do cliente e fortalecer a reputação corporativa.

Palavras-chave: Análise de dados textuais; Mercado segurador; Processamento de linguagem natural; Satisfação do consumidor.

1. Introdução

O setor de seguros é marcado pela grande competitividade e variedade de oferta de produtos e serviços ao consumidor. Em 2025, há 232 empresas ativas que atuam em diversos segmentos de seguros, de acordo com dados da Superintendência de Seguros Privados (Susep, 2025). Apesar da relevância econômica e do tamanho do mercado segurador, a relação cliente e empresa é de grande delicadeza, pois o cliente aciona o serviço em situações desfavoráveis. A experiência do consumidor pode ser fator decisivo em um cenário competitivo (Kotler e Keller, 2012). Além disso, o mercado segurador desempenha um papel crucial na economia no Brasil e no mundo, protegendo pessoas, organizações e ativos contra eventuais imprevistos. Segundo dados da Confederação Nacional das Seguradoras (CNseg, 2024), o mercado arrecadou um total de R$ 751,3 bilhões em 2024, demonstrando um crescimento de 12,2% em relação ao ano anterior, o que indica sua robustez no mercado financeiro.

O crescimento do volume de dados gerados em plataformas digitais e redes sociais cria grandes oportunidades para a aplicação de técnicas da Ciência de Dados, em especial no ramo de Processamento de Linguagem Natural (NLP). Essas técnicas possibilitam extrair padrões, identificar sentimentos e mapear pontos críticos de insatisfação dos clientes a partir de dados não estruturados (Jurafsky e Martin, 2023). Ao analisar reclamações de clientes, é possível obter dados concretos e relevantes para compreender, pela ótica do consumidor, quais processos precisam ser melhorados, aumentando a eficiência da operação e, consequentemente, melhorando a reputação no mercado.

No Brasil, as experiências negativas dos consumidores são amplamente manifestadas em plataformas digitais, com destaque para o Reclame Aqui. Desde sua criação, o site consolidou-se como um espaço de “empoderamento do consumidor”, onde o relato individual ganha escala pública e molda a percepção coletiva sobre as marcas (Terra, 2011). Atualmente, a plataforma transcende a função de mero canal de queixas, atuando como um termômetro crítico da reputação corporativa. A visibilidade da postura resolutiva ou da omissão das empresas diante das insatisfações influencia diretamente a confiança do público-alvo e a decisão de compra, uma vez que o histórico de interações permanece acessível como um indicador da qualidade do serviço prestado.

Para coletar os dados de reclamações de clientes no mercado segurador, o uso de Web Scraping aparece como uma ferramenta fundamental para extração de dados em larga escala. Essa técnica possibilita extrair automaticamente informações de websites e plataformas. De acordo com Mitchell (2018), o Web Scraping é amplamente utilizado em aplicações de negócios por permitir a captura sistemática de dados não estruturados disponíveis na web. No contexto do mercado de seguros, a aplicação dessa técnica permite identificar padrões de insatisfação e mapear recorrências em reclamações, alinhando-se às práticas de análise de sentimentos discutidas por Jurafsky e Martin (2023).

Apesar do papel crucial do setor de seguros, a insatisfação dos consumidores, frequentemente expressa em canais digitais, evidencia uma lacuna prática na compreensão e resolução eficaz desses problemas. A análise sistemática dessas reclamações é fundamental para identificar vulnerabilidades operacionais subjacentes e aprimorar a qualidade do serviço. Assim, o objetivo do trabalho é transformar dados dispersos em insights estratégicos, contribuindo para identificar as principais fontes de insatisfação dos clientes do mercado segurador, fornecer dados para ajudar a aprimorar processos internos e fortalecer a reputação corporativa.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa adotou caráter exploratório e descritivo, com abordagem predominantemente quantitativa, complementada por análise qualitativa interpretativa dos dados textuais. O estudo buscou compreender padrões de insatisfação de consumidores no mercado segurador brasileiro, utilizando técnicas de Web Scraping, Análise Exploratória de Dados (AED) e Processamento de Linguagem Natural (NLP).

A coleta de dados foi realizada na plataforma Reclame Aqui, focando em reclamações contra cinco seguradoras independentes: Porto Seguro, Metlife, Prudential, Icatu Seguros e Mongeral. Utilizou-se a técnica de Web Scraping, implementada com a biblioteca Selenium na linguagem Python (Mitchell, 2018), para extrair informações de caráter público. Coletaram-se as 100 primeiras páginas de reclamações de cada empresa, totalizando aproximadamente 2.500 registros referentes ao período de setembro de 2025.

Para cada reclamação, registraram-se as variáveis: nome da empresa, título da reclamação, conteúdo da prévia e status da reclamação (respondido, não respondido ou resolvido). Os dados foram armazenados em arquivos CSV e, posteriormente, consolidados em um único banco de dados por concatenação vertical, com uma variável identificadora da empresa para rastreabilidade.

O pré-processamento dos dados textuais concentrou-se nos títulos das reclamações, visando reduzir ruídos e aprimorar análises semânticas. Os procedimentos incluíram a conversão para letras minúsculas, remoção de pontuação e caracteres especiais, tokenização e remoção de stopwords da língua portuguesa, permitindo focar a análise em expressões semanticamente relevantes.

A Análise Exploratória de Dados (AED) foi conduzida para compreender a estrutura geral da base consolidada. Analisou-se o volume total de reclamações, a distribuição de registros por empresa, os status das reclamações e as taxas de resposta e resolução. Realizaram-se cruzamentos entre empresas e status para identificar padrões iniciais de desempenho no atendimento aos consumidores.

A análise textual dos temas envolveu a frequência de termos e trigramas para identificar padrões recorrentes. Adotou-se uma estratégia de classificação temática guiada por domínio, categorizando os títulos em eixos predefinidos com base na recorrência de n-grams e regras explícitas de associação. Inicialmente, estabeleceram-se cinco temas principais, e reclamações não categorizadas foram alocadas em uma categoria residual “outros”.

Para refinar a classificação, realizou-se análise aprofundada da categoria “outros”, incluindo exame qualitativo de exemplos, frequência de palavras e extração de bigramas e trigramas. Identificaram-se sete novos agrupamentos temáticos, incorporados ao dicionário de classificação. A hierarquia de classificação foi estabelecida em três níveis: padrões específicos, palavras-chave por tema e categoria residual. A validação do sistema refinado ocorreu por análise comparativa em uma amostra de 100 reclamações, verificação de consistência e cálculo da redução da categoria residual.

A análise de sentimentos, ou mineração de opinião, foi aplicada para identificar a carga emocional dos textos e mensurar a insatisfação. Empregaram-se técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), incluindo a extração de n-gramas (trigramas) para padrões linguísticos (Bird, Klein e Loper, 2009) e um classificador baseado em léxico e regras (Jurafsky e Martin, 2021). Construiu-se um léxico de sentimentos customizado, organizado em quatro categorias com pesos específicos: Muito Negativo (-2), Negativo (-1), Neutro (0) e Positivo (1).

O índice de gravidade, métrica desenvolvida no estudo, quantificou a intensidade da insatisfação em escala padronizada de 1 a 4, atribuindo pesos distintos a cada nível de gravidade: Leve (1), Moderado (2), Grave (3) e Muito Grave (4). A integração da classificação temática com a análise de gravidade possibilitou uma visão bidimensional das reclamações, inspirada no princípio de Pareto (Juran, 1951), utilizada para identificar temas que concentravam a maior parte das insatisfações e orientar a priorização de ações corretivas (Slack et al., 2009; Miguel et al., 2012).

3. Resultados e Discussão

A análise exploratória dos dados coletados da plataforma Reclame Aqui permitiu uma avaliação abrangente do desempenho das seguradoras no que se refere à gestão de reclamações, bem como a identificação de padrões recorrentes de insatisfação dos consumidores. Os achados iniciais revelaram disparidades significativas nas taxas de resposta e resolução entre as empresas, fornecendo um panorama sobre o nível de engajamento e a eficácia na abordagem dos problemas reportados pelos clientes. Essa perspectiva é crucial para compreender a dinâmica da relação entre seguradoras e consumidores em um ambiente digital, onde a visibilidade das interações molda a reputação corporativa.

No que diz respeito à taxa de resposta às reclamações, verificou-se que a MetLife demonstrou o maior nível de interação formal com os consumidores, respondendo a mais de 60% das manifestações no período analisado. Em contraste, a Porto Seguro apresentou a menor taxa, com menos de 40% das reclamações recebendo uma resposta. Essa diferença é um indicador relevante do compromisso das seguradoras com o atendimento pós-venda, servindo como um critério potencial para os consumidores na escolha de serviços. A postura da MetLife pode ser vista como um diferencial positivo, estabelecendo um benchmark para as demais empresas em termos de proatividade na comunicação com o cliente. O silêncio corporativo em canais públicos, conforme Baer (2016), pode ser interpretado como uma resposta negativa, erodindo a confiança e a reputação da marca.

A efetividade na resolução das reclamações também foi um ponto central da análise. A Icatu Seguros destacou-se com a maior taxa de resolução, demonstrando maior capacidade de solucionar os problemas apresentados pelos clientes. Embora a MetLife tenha exibido uma alta taxa de resposta, sua posição na resolução foi a terceira, indicando que nem todas as respostas foram consideradas satisfatórias pelos consumidores. Este achado ressalta que a simples interação não garante a satisfação, pois a literatura de recuperação de serviços aponta que respostas sem solução efetiva podem gerar frustração adicional (Grönroos, 2009). A alta taxa de resolução da Icatu Seguros sugere processos internos mais estruturados ou políticas flexíveis para a solução de demandas, alinhando-se à perspectiva de Johnston e Michel (2008), que enfatizam a resolução efetiva como principal fator para a recuperação da confiança do consumidor.

A distribuição dos status das reclamações por empresa revelou que a Porto Seguro concentrava mais de 50% de suas reclamações no status “não respondida”, além de apresentar um percentual de resolução inferior ao de suas concorrentes. Em contrapartida, Icatu Seguros, MAG Seguros e Prudential demonstraram um desempenho superior, com maior proporção de reclamações resolvidas em relação ao total de registros. Este cenário é preocupante para a Porto Seguro, pois reclamações não resolvidas podem ser mais prejudiciais à reputação da empresa do que aquelas que sequer foram respondidas, uma vez que sinalizam não apenas desinteresse, mas também uma incapacidade de solucionar problemas, conforme apontam Maxham e Netemeyer (2002).

A classificação temática das reclamações, realizada após um pré-processamento rigoroso dos títulos para identificar padrões recorrentes, revelou os principais motivos de insatisfação. Os temas de Cancelamento e Dificuldades Operacionais, Cobrança Indevida e Problemas Financeiros, e Venda e Contratação Irregular foram os mais frequentes, correspondendo a mais de 50% do total das reclamações analisadas. A recorrência desses temas indica falhas sistêmicas que afetam diretamente a experiência do consumidor, exigindo atenção prioritária das seguradoras. A gravidade das cobranças indevidas, por exemplo, é reforçada pelo Código de Defesa do Consumidor (Brasil, 1990), que prevê a repetição do indébito, evidenciando os riscos legais e reputacionais para as empresas.

A análise comparativa entre as seguradoras em relação aos temas de reclamação demonstrou padrões distintos. No tema Cobranças e Dificuldades Operacionais, a Mag Seguros destacou-se com a maior proporção de registros, concentrando 30% do total para essa categoria. Icatu, Porto Seguro e MetLife apresentaram percentuais próximos a 20% cada, enquanto a Prudential registrou o menor índice, com 17%. Quanto às Cobranças Indevidas e Problemas Financeiros, Prudential, Porto Seguro e MetLife registraram os maiores percentuais, quase o dobro dos observados na Icatu e na Mag Seguros. Isso sugere que as três primeiras enfrentam desafios mais significativos na gestão financeira e na precisão dos processos de cobrança, impactando diretamente a confiança do cliente.

O tema Vendas e Contratação Irregular revelou uma situação particularmente crítica na Prudential, que concentrou 25% das reclamações nessa categoria, um percentual expressivamente superior ao das demais seguradoras, cujos índices variaram entre 9% e 12%. Essa discrepância indica a necessidade de uma revisão aprofundada dos processos comerciais e de contratação da Prudential, com foco na transparência das informações e na adequação dos produtos às necessidades dos consumidores. A falta de clareza nas vendas pode gerar uma percepção de indução ao erro, abalando a confiança institucional e exigindo uma reavaliação ética dos roteiros de venda, conforme discutido por Pinheiro (2015).

Uma correlação negativa foi observada entre o volume de reclamações de um tema e sua taxa de resolução. Temas com baixa frequência, como “Problemas com Pendências”, apresentaram taxas de resolução significativamente superiores à média, alcançando 65%. Em contrapartida, temas de alto volume, como “Negativa de Cobertura”, figuraram entre os piores desempenhos, com apenas 2,6% de resolução. Este fenômeno sugere que problemas recorrentes frequentemente refletem falhas estruturais nos processos das seguradoras, enquanto demandas mais específicas, por sua natureza pontual, são solucionadas com maior eficácia. A persistência de problemas de alto volume e baixa resolução indica a necessidade de intervenções mais profundas e sistêmicas para aprimorar a qualidade do serviço.

A análise de sentimentos, uma técnica de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que quantifica a carga emocional em textos (Liu, 2015), foi fundamental para mensurar a intensidade da insatisfação. Para isso, construiu-se um léxico de sentimentos customizado para o domínio de reclamações de seguros, organizado em quatro categorias de gravidade (Muito Negativo, Negativo, Neutro, Positivo) com pesos específicos. Essa abordagem léxica, que prioriza a interpretabilidade dos resultados (Jurafsky e Martin, 2021), permitiu classificar cada reclamação individualmente e calcular um índice médio de gravidade, variando de 1 (Leve) a 4 (Muito Grave), facilitando análises comparativas e a identificação de padrões de insatisfação.

A análise da gravidade das reclamações revelou insights importantes sobre a intensidade da insatisfação dos consumidores. Temas como Problemas de Documentação e Cadastro e Pendências na Conclusão de Processos apresentaram os maiores índices de criticidade, com aproximadamente 70% das reclamações classificadas no nível “muito grave”. Isso sugere que a burocracia excessiva e a morosidade na finalização de demandas geram um elevado nível de frustração entre os segurados. A categoria Cobranças Não Identificadas e Desconhecidas, embora menos frequente, destacou-se por concentrar o maior índice de reclamações “muito graves”, indicando que, quando ocorrem, provocam reações emocionais intensas, associadas à insegurança e à quebra de confiança.

As Cobranças Indevidas e Problemas Financeiros, além de serem um dos temas mais frequentes, apresentaram 60% das reclamações enquadradas como “muito graves”. Este resultado demonstra que a categoria combina alta incidência com elevada gravidade, tornando-a prioritária para intervenção. No que concerne às reclamações classificadas como graves, a categoria Negativa de Cobertura/Sinistro mereceu destaque, com aproximadamente 80% das manifestações enquadradas neste nível. Este percentual evidencia a sensibilidade do tema para os consumidores, pois a negação de um direito contratualmente previsto, especialmente em momentos de vulnerabilidade, gera um elevado nível de insatisfação, ainda que não atinja o extremo da classificação “muito grave”.

A distribuição da gravidade das reclamações entre as seguradoras revelou um padrão relativamente homogêneo. Porto Seguro e MetLife apresentaram proporções ligeiramente superiores de reclamações classificadas como “Muito Grave”, com aproximadamente 40% de suas manifestações nesta categoria. As demais seguradoras registraram percentuais próximos a 35% para o mesmo nível de gravidade. A pequena variação nos índices de gravidade calculados (de 3,17 a 3,21) indica que, em termos de intensidade da insatisfação, o setor apresenta um desempenho relativamente homogêneo, com todas as empresas na faixa de “Gravidade Muito Alta” (índices entre 3,00 e 3,49). Isso sugere que a experiência dos consumidores na plataforma Reclame Aqui é marcada por um elevado nível de insatisfação em todas as seguradoras analisadas, independentemente de suas particularidades operacionais.

A aplicação do Princípio de Pareto (Juran, 1951; Koch, 2011) à análise de reclamações de seguros revelou que seis temas são suficientes para abranger 81% da base de dados analisada, confirmando a aplicabilidade do conceito. Os temas prioritários identificados foram: Cancelamento e Dificuldades Operacionais, Cobrança Indevida e Problemas Financeiros, Venda e Contratação Irregular, Negativa de Cobertura/Sinistro, Problemas com Planos de Previdência e Problemas com Documentação e Cadastro. A concentração das reclamações em um número reduzido de categorias evidencia que os problemas enfrentados pelos consumidores não são aleatórios, mas sim recorrentes e estruturantes, corroborando a literatura que aponta falhas em processos críticos como causas de insatisfação em serviços financeiros (Slack et al., 2009).

Do ponto de vista gerencial, os resultados da análise de Pareto apresentam implicações relevantes para a priorização de ações corretivas. Ao focar os esforços nos seis temas identificados, as seguradoras têm o potencial de endereçar mais de 80% das insatisfações manifestadas por seus clientes, otimizando a alocação de recursos e maximizando o impacto das intervenções. Investimentos em melhoria de processos devem ser direcionados prioritariamente para as áreas de Cancelamento, Cobrança e Venda, que concentram a maior parte das insatisfações. Além disso, programas de treinamento e desenvolvimento devem focar nos processos críticos identificados, especialmente no atendimento ao cliente e na gestão de cobranças, conforme sugerido por Miguel et al. (2012).

A convergência entre as análises por frequência e por gravidade reforça a necessidade de intervenção prioritária sobre esses temas. Os problemas que mais afetam os consumidores não são apenas recorrentes, mas também geram um elevado nível de insatisfação, atuando simultaneamente como causas de alta incidência e de forte impacto emocional. Essa dupla relevância confere robustez e consistência à metodologia adotada, indicando que as seguradoras devem considerar tanto o volume quanto a intensidade das queixas ao planejar suas estratégias de melhoria. A priorização baseada em ambos os critérios permite uma alocação mais eficiente de recursos para resolver os problemas mais críticos e impactantes para a experiência do cliente.

O perfil de reclamações da Icatu Seguros revelou uma dualidade entre problemas de alta frequência e gravidade moderada, e problemas de alta gravidade e frequência moderada. Enquanto Cancelamento e Dificuldades Operacionais, com índice de 3,15, concentra o maior volume absoluto de reclamações, sugerindo falhas estruturais nos processos de atendimento, os temas Cobrança Indevida (3,35) e Problemas com Títulos de Capitalização (3,33) apresentam os índices de gravidade mais elevados, indicando insatisfação extrema quando ocorrem. Essa distinção é fundamental para a definição de estratégias de melhoria, onde problemas recorrentes demandam redesign de processos e problemas de alta gravidade exigem mecanismos de recuperação ágeis e comunicação transparente (Johnston e Michel, 2008). A complexidade dos títulos de capitalização, com cláusulas de carência e regras de resgate de difícil compreensão, contribui para a assimetria de informação e frustração do consumidor (Pinheiro, 2015).

As reclamações da MetLife revelaram uma interdependência crítica entre os temas de Cobrança Indevida (3,61) e as Dificuldades Operacionais de Cancelamento (3,17). Essa correlação sugere que a empresa enfrenta uma “falha dupla”, onde o erro original no faturamento é agravado pela incapacidade do sistema em processar o encerramento do vínculo. A falta de fluidez nesses processos gera um “efeito cascata” de insatisfação, com a barreira operacional para o cancelamento sendo interpretada como retenção indevida, amplificando o dano à imagem institucional (Johnston e Clark, 2002). A intervenção na MetLife exige um mapeamento de processos que elimine os gargalos entre as áreas financeira e de atendimento, visando restaurar a confiança do cliente.

A análise dos indicadores da Porto Seguro revelou um cenário de vulnerabilidade reputacional concentrado em temas de gravidade extrema. O tema Cobrança Indevida (3,57) não apenas lidera o volume, mas ultrapassa o limiar da “Gravidade Crítica”, sugerindo uma quebra na justiça distributiva, onde falhas que afetam o patrimônio direto do consumidor geram os níveis mais altos de indignação (Tax, Brown e Chandrasekharan, 1998). Paralelamente, o tema Venda e Contratação Irregular (3,48) apresenta um fenômeno de “baixa frequência e alta intensidade”, com um índice de gravidade quase crítico que indica que a insatisfação gerada é desproporcional. A opacidade nas regras de comercialização e a percepção de indução à contratação sem clareza abalam severamente a confiança institucional (Pinheiro, 2015). O índice de 3,15 em Cancelamento e Dificuldades Operacionais completa o perfil de risco, evidenciando que entraves burocráticos ainda representam uma barreira significativa à experiência do usuário. A Porto Seguro enfrenta um desafio dual: a necessidade de eficiência operacional para sanar os erros de cobrança e o imperativo de transparência comercial para mitigar as vendas irregulares, visando restaurar o equilíbrio na relação de consumo.

O perfil de reclamações da Mag Seguros revelou três frentes com perfis distintos. O tema Cancelamento e Dificuldades Operacionais (3,29), com alta frequência, configura-se como o principal desafio volumétrico, indicando falhas estruturais que demandam redesign e automação (Slack, Chambers e Johnston, 2009). Paralelamente, o tema Cobrança Indevida (3,34) justifica ações imediatas de faturamento e estorno. Contudo, o fenômeno mais relevante reside nos Problemas com Documentação e Cadastro, que atingem o índice de Gravidade Crítica (3,60) apesar da baixa frequência. Esta dissociação evidencia que, embora pouco recorrente, a insatisfação atinge níveis extremos, representando um risco reputacional elevado que pode ser negligenciado se a gestão focar apenas no volume (Maxham e Netemeyer, 2002). A priorização estratégica deve considerar que falhas de alta recorrência exigem soluções de engenharia de processos, enquanto falhas de baixa frequência com alta gravidade demandam investigação qualitativa das causas e ações de rápida efetividade, sempre mediadas por uma comunicação ágil para mitigar a frustração emocional do segurado (Grönroos, 2009).

A configuração das queixas da Prudential estabelece uma escala de prioridades onde todos os eixos operam na zona de “Gravidade Muito Alta” (acima de 3,0). O tema Cobrança Indevida (3,38) aproxima-se perigosamente do limiar crítico, confirmando que falhas de natureza monetária são os principais vetores de erosão da confiança. Essa pontuação evidencia uma quebra na dimensão da “Confiabilidade” do modelo SERVQUAL (Parasuraman, Zeithaml e Berry, 1985), que é a capacidade de executar o serviço prometido de forma precisa. Quando a empresa falha no faturamento, ela atinge a base da pirâmide de expectativas do cliente, gerando um risco reputacional que exige contenção imediata. Na sequência, o índice de 3,26 em Cancelamento e Dificuldades Operacionais demonstra que entraves burocráticos, embora graves, possuem um peso emocional ligeiramente inferior ao financeiro, fenômeno explicado pela teoria da Justiça Procedimental (Tax, Brown e Chandrasekharan, 1998). A dispersão de 0,34 ponto até o tema de Venda e Contratação (3,04) permite à gestão uma alocação racional de esforços, fundamentando um cronograma de intervenções onde a estabilização dos fluxos financeiros precede as reformas comerciais (Kotler e Keller, 2018).

Em síntese, os resultados da pesquisa demonstram que a aplicação de técnicas de Web Scraping e Processamento de Linguagem Natural permitiu identificar e categorizar as principais fontes de insatisfação dos consumidores no mercado segurador brasileiro. A análise de frequência e, crucialmente, a mensuração da gravidade da insatisfação revelaram que temas como cancelamento, cobrança indevida e vendas irregulares concentram a maior parte das queixas, com elevada intensidade emocional. A metodologia empregada gerou insights valiosos para a gestão da qualidade, evidenciando vulnerabilidades operacionais e fornecendo uma base sólida para a formulação de recomendações estratégicas que visam aprimorar a experiência do cliente e fortalecer a reputação corporativa, respondendo diretamente ao objetivo do estudo de transformar dados dispersos em inteligência acionável.

4. Conclusão

O presente estudo buscou analisar e categorizar as principais fontes de insatisfação dos consumidores no mercado segurador brasileiro, utilizando técnicas de Web Scraping e Processamento de Linguagem Natural (NLP) para transformar dados dispersos em insights estratégicos. Verificou-se que a aplicação dessas técnicas a dados textuais não estruturados, extraídos da plataforma Reclame Aqui, permitiu a identificação e a classificação de padrões recorrentes de insatisfação. Os resultados revelaram que temas como cancelamento, cobrança indevida e vendas irregulares concentram a maior parte das queixas, apresentando alta frequência e elevada gravidade. A análise de sentimentos confirmou a intensidade da insatisfação, com categorias como Problemas de Documentação e Cadastro e Cobranças Não Identificadas e Desconhecidas registrando os maiores índices de criticidade. Observou-se que, em termos de intensidade da insatisfação, o setor segurador apresenta um desempenho relativamente homogêneo, com todas as empresas analisadas na faixa de “Gravidade Muito Alta”. A aplicação do Princípio de Pareto evidenciou que seis temas prioritários, incluindo Cancelamento e Dificuldades Operacionais, Cobrança Indevida e Problemas Financeiros, e Venda e Contratação Irregular, abrangem 81% das reclamações graves, indicando falhas estruturais nos processos das seguradoras.

A principal contribuição do estudo reside na geração de insights valiosos para a gestão da qualidade e o relacionamento com clientes no setor de seguros. A metodologia empregada, ao combinar a análise de frequência com a mensuração da gravidade da insatisfação, oferece uma base robusta para a identificação de vulnerabilidades operacionais e a formulação de recomendações estratégicas. Isso permite às seguradoras otimizar a alocação de recursos, direcionando esforços para as áreas de Cancelamento, Cobrança e Venda, que concentram os problemas mais críticos e impactantes para a experiência do cliente. Para a academia, este trabalho oferece uma metodologia replicável para a análise de reclamações em outros contextos, fomentando a tomada de decisão baseada em evidências e a melhoria contínua da experiência do consumidor. Sugere-se que estudos futuros explorem a aplicação desta abordagem em outros segmentos do mercado financeiro ou em diferentes plataformas de reclamação, aprofundando a compreensão das dinâmicas de insatisfação e a eficácia das estratégias de recuperação de serviço.

Referências Bibliográficas

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Bird, S.; Klein, E.; Loper, E. 2009. Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media,

Jurafsky, D.; Martin, J.H. 2023. Speech and Language Processing. 3ed. Draft, Stanford, CA, EUA.

Kotler, P.; Keller, K.L. 2012. Administração de Marketing. 14ed. Pearson Education do Brasil, São Paulo, SP, Brasil.

Mitchell, R. 2018. Web Scraping com Python: Coletando dados da web moderna. 2ed. Alta Books, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

Superintendência de Seguros Privados [Susep]. 2025. Dados de Mercado. Superintendência de Seguros Privados, Rio de Janeiro, RJ, Brasil. Disponível em: https://www.susep.gov.br. Acesso em: 11 set. 2025.

Terra, C. 2011. Redes Sociais e as Novas Engrenagens da Reputação. Summus, São Paulo, SP, Brasil.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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