Pipeline de leads com classificação por IA
Enviar projetoPipeline que classifica leads inbound com IA no nosso próprio site: cada formulário recebe score de fit, sinais e uma resposta redigida no idioma do lead em minutos, em português, inglês ou espanhol. A triagem manual que tomava horas virou revisão, com um fluxo manual de reserva pra quando a classificação automática falha.
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Problema mapeado
Todo lead que entrava pelo site precisava de triagem manual: ler o formulário, avaliar o fit, decidir a resposta e redigir o email. Essa rotina tomava horas do founder, e lead quente esfria rápido. Automatizamos o nosso próprio comercial inbound com o mesmo método que vendemos.
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Solução desenhada
Do formulário à resposta pronta, em três etapas:
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Método de execução
Mesmo método que vendemos no Track 1: escopo travado, entrega incremental, automação em produção desde a primeira semana. A diferença é que o cliente éramos nós, e o pipeline roda no nosso site todos os dias.
Contexto
Todo lead que entrava pelo site precisava de triagem manual: ler o formulário, avaliar o fit, decidir a resposta e redigir o email. Essa rotina tomava horas do founder, e lead quente esfria rápido. Automatizamos o nosso próprio comercial inbound com o mesmo método que vendemos.
O que o pipeline faz
Do formulário à resposta pronta, em três etapas:
- Formulário em tela única com 4 campos obrigatórios e validação: o lead descreve problema, orçamento e prazo sem fricção.
- Classificação automática: a IA detecta o idioma, calcula score de fit de 0 a 10 com breakdown em 5 critérios e marca sinais verde, amarelo e vermelho com justificativa.
- Resposta pronta: draft no idioma do lead e carta de discovery preparados para revisão do founder, em minutos.
Nada é enviado automaticamente: a IA classifica e redige, o founder revisa e envia.
Critérios de fit
Como a IA avalia cada lead:
- Orçamento na faixa dos tracks e dor concreta, articulada com clareza.
- Prazo realista e acesso direto ao decisor.
- Clareza sobre o resultado de sucesso esperado.
Critérios ajustáveis por prompt, sem redeploy. E campo vazio nunca penaliza: pouca informação vira convite para uma call, não recusa.
Arquitetura
- 01Formuláriotela única, 4 campos
- 02APIZod + rate limit
- 03Classificador IAscore + sinais + idioma
- 04Draft + discoveryno idioma do lead
founder revisa e envia: nada sai automático
Classificação em ação
Decisões técnicas
Por que a IA não envia nada sozinha?
O custo de uma resposta errada para um lead quente é maior que o custo de revisar. A IA entrega o draft pronto no idioma do lead; o founder decide e envia. Revisar leva minutos. Recuperar um lead mal respondido, às vezes, é impossível.
Como o pipeline se defende de prompt injection?
Defesa em camadas. Todo conteúdo do formulário chega ao classificador isolado em tags de dados externos e é tratado como dado, nunca como instrução. Na saída, a resposta do modelo passa por schema Zod antes de tocar o banco.
Por que fire-and-forget?
O lead recebe confirmação na hora: classificação e integrações rodam depois da resposta HTTP. Falha de IA, planilha ou webhook nunca derruba o formulário. O pior cenário degrada para o fluxo manual, nunca para lead perdido.
Resultado até aqui
- Resposta classificada e redigida em minutos: a triagem manual que tomava horas virou revisão.
- Zero lead sem triagem: todo formulário recebe score, sinais e recomendação.
- Atende português, inglês e espanhol com o mesmo pipeline: o draft sai no idioma do lead.
Stack
Como executamos
Mesmo método que vendemos no Track 1: escopo travado, entrega incremental, automação em produção desde a primeira semana. A diferença é que o cliente éramos nós, e o pipeline roda no nosso site todos os dias.
“Abro o email e o lead já chegou classificado, com resposta pronta no idioma dele. Eu só reviso e envio.”
Vamos entender o seu processo?
Conte onde a operação trava. Usamos esse contexto para avaliar se uma conversa faz sentido.