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Estudo de caso

VendaOdonto

Pipeline de hiper-personalização para prospecção B2B

PythonSeleniumPandasTailwind CSSCSV

Objetivo

Aumentar taxas de conversão em prospecção fria no setor de saúde através de hiper-personalização dinâmica e automação de UI.

Problema

Abordagens genéricas são ignoradas ou bloqueadas. Donos de clínicas recebem dezenas de mensagens automáticas diariamente e desenvolveram 'filtro' para textos longos e padronizados.

Impacto

O sistema quebra o padrão de spam com imagens personalizadas por lead, usa ancoragem de preço (R$ 26,90 vs alto valor de retenção), e está arquitetado para VPS ou integração com n8n.

Como foi desenvolvido

Desenvolvi o orquestrador automacao_total.py que gerencia o ciclo completo: URL params → screenshot → update do CRM.

A landing page usa JavaScript para ler parâmetros da URL e injetar dinamicamente nome da empresa e bairro no DOM, criando experiência única por lead.

O lead_scraper.py coleta dados brutos de clínicas em bairros estratégicos de BH (Lourdes, Savassi, Santo Agostinho) via geolocalização.

crm_vendas.py mantém persistência em CSV com status do funil (Pendente, Enviado, Interessado) para rastreabilidade.

Utilizei Selenium em modo headless para simular iPhone 12, garantindo screenshots realistas e escaláveis.

Decisão técnica principal

A decisão central deste projeto foi tratar tecnologia como meio para resolver um problema de produto. A arquitetura foi pensada para manter clareza, evolução futura e boa experiência para o usuário final.