Auditoria de Saúde de Dados
Data Health Check com índice de qualidade, anomalias detectadas e prioridades de correção.
Arquitetura & Analítica Preditiva de Dados
Inteligência de Dados IA
Limpa, padroniza e enriquece a base de dados da sua empresa por meio de algoritmos e Inteligência Artificial. Transforme registros desorganizados em uma fonte de verdade confiável para alimentar decisões estratégicas e modelos preditivos.
Tecnologia & Processamento
Ecossistema de Dados
ChatGPT'%20d='M12%2024A14.304%2014.304%200%200%200%200%2012%2014.304%2014.304%200%200%200%2012%200a14.305%2014.305%200%200%200%2012%2012%2014.305%2014.305%200%200%200-12%2012'/%3e%3c/svg%3e "Google Gemini - Ecossistema da Awtana"){kind=small}
Google Gemini
ClaudeNormalização, enriquecimento e scoring em tempo real
Diagnóstico
Da fricção causada por dados ruins a um sistema Data First
Comparação direta entre a operação atual e o padrão que implementamos na sua base de dados.
Situação atual / Problema
- Prospecção IneficienteEquipes perdendo horas pesquisando manualmente o perfil, o setor e o porte das empresas.
- Operações & TIBases de dados com duplicados, erros de formatação e campos incompletos que comprometem a análise.
- Direção ComercialIncerteza sobre quais prospects priorizar ou quais clientes estão em risco de cancelamento.
Nossa Solução: Inteligência de Dados IA
- Prospecção IneficientePipeline de Enriquecimento Automático conectado a APIs que completa a ficha do cliente em segundos a partir do e-mail.
- Operações & TIWorkflows de deduplicação e correção ortográfica que elevam o índice de saúde dos dados acima de 95%.
- Direção ComercialAlgoritmos de Scoring Preditivo (Lead Scoring) e detecção de risco de churn diretamente no seu CRM.
Roteiro
Fases de Implementação e Metodologia
Uma implantação gradual e auditável, com um KPI verificável ao final de cada fase.
- Fase 01
Planejamento & Auditoria (Data Health Audit)
Diagnóstico profundo (AS-IS) em busca de anomalias e duplicados, estabelecendo a linha de base de saúde dos dados.
Relatório de Saúde de Dados entregue com índice de qualidade inicial.
- Fase 02
Mapeamento & Arquitetura de Dados (TO-BE)
Desenho do modelo de dados ideal, definição de regras de limpeza, pipelines de enriquecimento e modelos preditivos.
Arquitetura de Dados e Dicionário de Propriedades aprovado.
- Fase 03
Configuração por Sprints Tecnológicos
Sprints ágeis de limpeza e normalização (deduplicação), enriquecimento via APIs externas e algoritmos de scoring de prospects e churn.
Modelos de scoring e fluxos de enriquecimento ativos em ambientes de teste/CRM.
- Fase 04
Go-Live & Suporte Contínuo
Lançamento ao vivo, capacitação de usuários e monitoramento em tempo real. Transição para suporte de melhoria contínua com SLA garantido.
Base de dados com mais de 95% de índice de saúde e SLA de manutenção ativo.
Visualização
Painel de Lead Scoring e Saúde de Dados
Monitore o avanço do enriquecimento, a resolução de duplicados e a intenção de compra preditiva de cada conta.
CRM Data Health
Painel de Saúde de Dados & Lead Scoring
Índice de saúde dos dados96%
Contatos enriquecidos88%
Duplicados resolvidos73%
Buyer Intent Score (preditivo)
- Construtora Andes SpAIntenção alta92
- Grupo Logístico NorteIntenção média74
- Retail Cordillera Ltda.Em nutrição41
Scoring recalculado a cada interação registrada no CRM.
Entregáveis
Entregáveis-chave e tecnologia
Todo o projeto fica documentado, operacional e mensurável dentro do seu próprio CRM.
RESULTADOS E CLIENTES
- 10+
- Anos de experiência
- 300+
- Projetos realizados
- 98%
- Satisfação do cliente
Serviço TOP para cliente discreto
“Aquela sensação de conhecer alguém e sentir que o conhece a vida inteira define nossa experiência com a Awtana. Apesar do nosso gap tecnológico, conseguiram nos engajar plenamente no HubSpot. A flexibilidade e o suporte, sempre com a melhor disposição, foram cruciais para incorporar esta ferramenta ao nosso DNA.”
Avaliação Verificada de Parceiro HubSpot
Pipeline de Enriquecimento Automático
Preenchimento automático de setor, porte e tecnologias de cada conta a partir do e-mail corporativo.
Modelos Preditivos
Lead Scoring para priorizar prospects e Churn Prediction para antecipar o risco de perda.
Painéis de Qualidade de Dados
Relatórios de completude, duplicados resolvidos e evolução do índice de saúde ao longo do tempo.
HubSpot CRMAWS Data ServicesInsider OneAPIs RESTOpenAIApollo
Modelo de Investimento: Setup Fee (implementação do projeto) + Fee Mensal de manutenção e suporte contínuo (SLA).
Perguntas frequentes
O que inclui a solução de Inteligencia de Datos IA?
Inclui limpeza, padronização e enriquecimento da base de dados, além da ativação da qualificação preditiva de prospects.
- Limpeza: duplicatas, registros inválidos e campos vazios.
- Padronização: formatos de identificadores, telefones e países.
- Enriquecimento: setor, porte e dados firmográficos.
- Ativação: modelo de lead scoring conectado ao CRM.
Como é garantida a conformidade regulatória no tratamento de dados?
O tratamento é realizado sob acordos de confidencialidade, com dados criptografados e acessos mínimos, em conformidade com a legislação de proteção de dados aplicável.
- Base legal e consentimento verificados antes de ativar campanhas.
- Gestão de descadastros e supressão de contatos.
- Registro de auditoria das operações na base.
O que é necessário para construir um modelo de lead scoring preditivo?
É necessário um histórico mínimo de 12 meses de oportunidades ganhas e perdidas, com o motivo de fechamento registrado.
- Volume suficiente de casos positivos e negativos.
- Atributos firmográficos e comportamentais disponíveis.
- Definição clara do evento-alvo a ser previsto.
É compatível com software legado ou bases fora do CRM?
Sim. São processadas bases em planilhas, sistemas proprietários e bancos de dados, que são carregadas no CRM já normalizadas.
- Ingestão a partir de CSV, bases SQL ou exportações periódicas.
- Mapeamento de campos documentado antes da carga.
- Processo repetível para manter a qualidade ao longo do tempo.
Como a qualidade dos dados é mantida após o projeto?
Com regras de validação no ponto de entrada, monitoramento de completude e, opcionalmente, o Agente de Optimización de Datos.
- Validações obrigatórias em formulários e objetos do CRM.
- Painel de higiene com limites de alerta.
- Rotinas periódicas de deduplicação automática.
Quanto tempo leva a implementação?
Entre 4 e 10 semanas, dependendo do volume de registros e da quantidade de fontes envolvidas.
- Semanas 1-2: auditoria e dicionário de dados.
- Semanas 3-6: limpeza, padronização e enriquecimento.
- Semanas 7-10: scoring, painéis e treinamento.
Como isso se traduz em redução de custos operacionais?
O custo é reduzido ao eliminar contatos inválidos, evitar envios duplicados e diminuir o tempo de busca manual de informações.
- Menor custo por contato em plataformas com cobrança por volume.
- Menos horas de trabalho administrativo por vendedor.
- Melhor foco comercial nos prospects com maior probabilidade.
Qual é o modelo de investimento?
Projeto com Setup Fee conforme o volume de registros, com opção de retainer para manutenção contínua da qualidade dos dados.
- Estimativa prévia a partir de uma amostra diagnóstica.
- Entregável com métricas antes e depois do processo.
- Retainer opcional de higiene mensal.