Casos
O que o instrumento enxerga
Casos reais, anonimizados. Nomes de empresa, bandeira e praça não são divulgados em nenhuma hipótese.
Caso 1
Grupo de concessionárias, oito unidades
A reputação, por fora
O que as ferramentas relatavam
56 reclamações formais em portal público, sobre o grupo inteiro. Elas não descem à loja: quem reclama fala da bandeira, não da unidade. Concentradas em pós-venda e oficina.
A relação, por dentro
O que o PDPA viu
950 avaliações públicas nas oito unidades, muito desiguais — uma acumula 403, outra tem 9. Onde dói é a Parceria: quando algo dá errado, o cliente não sente a empresa do lado dele. Mas o que trava primeiro é a Precisão, a distância entre a promessa feita na venda e a entrega. Esse é um achado que ninguém conseguia ver e nenhuma ferramenta tradicional consegue captar.
A consequência
A fila de investimento deveria começar na venda. Não é onde o volume aponta, e não é onde o orçamento estava.
O que o caso revelou sobre o instrumento
São duas populações diferentes, não duas medições da mesma coisa. Quem abre reclamação formal já tentou resolver e falhou. Quem foi mal recebido não abre chamado, registra depois. É na segunda população que a relação se revela — e é ali que ninguém está olhando.
Caso 2
A vitrine, medida
Consultamos os três principais modelos de IA generativa sobre cada unidade do mesmo grupo. As marcas das montadoras são descritas com precisão. O operador por trás delas não aparece em nenhuma resposta. Nas unidades que levam o nome do grupo, um modelo admite não conhecer, outro devolve resposta vazia, o terceiro atribui a loja a um concorrente.
33
destinos alternativos recomendados ao cliente insatisfeito pelos três modelos. Nenhum deles era o próprio grupo.
Consulta realizada em setembro de 2026.