Automação para lançamentos + Ia

Este projeto visa desenvolver um sistema completo e altamente automatizado para otimizar o processo de lançamento de infoprodutos digitais. Combinando integrações avançadas entre plataformas de e-mail marketing, sistemas de conversação via chatbot e ferramentas de análise de dados, o sistema proporcionará um fluxo contínuo desde a captação de leads até a conversão final e pós-venda.
Arquitetura do Sistema
1. Camada de Captação e Segmentação

Integração multi-canal com redes sociais, landing pages e formulários através de API
Sistema de qualificação de leads baseado em machine learning que atribui scores dinâmicos
Segmentação comportamental avançada utilizando tags e campos personalizados para criar microssegmentos baseados em interações anteriores

2. Camada de Automação de Marketing

Fluxos condicionais complexos no ActiveCampaign com bifurcações múltiplas baseadas em mais de 15 variáveis comportamentais
Personalização dinâmica de conteúdo baseada em perfil psicográfico, histórico de interações e fase da jornada
Orquestração de campanhas multi-plataforma sincronizando e-mails, SMS, notificações push e mensagens via chatbot

3. Camada de Engajamento via Chatbot

Sistema omnichannel integrando BotConversa para WhatsApp, ManyChat para Messenger e NicoChat para web
Árvores de decisão adaptativas que evoluem com base em dados históricos de conversão
Respostas condicionais automatizadas com lógica de dependência entre variáveis
Middleware personalizado para sincronização em tempo real entre diferentes plataformas de conversação

4. Camada de Conversão e Checkout

Triggers comportamentais preditivos que identificam momentos ideais de oferta baseados em sinais de compra
Funções de recuperação de carrinho multi-estágio com escalada progressiva de incentivos
Split testing automatizado de sequências de conversão com otimização contínua via algoritmos bayesianos
Integração com plataformas de pagamento com reconciliação automática de status da transação

5. Camada de Analytics e Otimização

Dashboard em tempo real com métricas críticas de performance por segmento
Sistema de atribuição multi-touch para identificar a contribuição de cada ponto de contato na conversão
Mecanismo de otimização automatizada que realoca recursos e ajusta parâmetros baseado em performance
Framework de testes A/B/n com capacidade para testar simultaneamente 20+ variações de fluxos

Requisitos Técnicos
Integrações Primárias

Activecampaign (api v3) para automação principal de e-mail e crm
mailchimp como sistema de redundância para entregas críticas
botconversa para interações via whatsapp
manychat para automações no facebook messenger
nicochat para chatbots em websites
webhooks personalizados para sincronização entre plataformas

desenvolvimento especializado

middleware de sincronização desenvolvido em node.js para comunicação entre plataformas
Microserviços em Python para processamento analítico e machine learning
Sistema ETL personalizado para consolidação de dados comportamentais de múltiplas fontes
Aplicação serverless em AWS Lambda para processar eventos em tempo real

Desafios Técnicos

Consistência de dados cross-platform - Implementação de um sistema de resolução de conflitos para garantir consistência de dados do usuário entre múltiplas plataformas com modelos de dados divergentes
Latência na sincronização - Desenvolvimento de uma arquitetura de eventos que minimize atrasos na propagação de mudanças de estado entre sistemas
Escalabilidade diferencial - Criação de mecanismos que permitam escalar diferentes componentes do sistema de forma independente durante picos de tráfego em lançamentos
Resiliência a falhas - Implementação de circuitos de fallback que garantam a continuidade das jornadas críticas mesmo com falhas temporárias em serviços terceiros

Cronograma de Implementação
Fase 1 (60 dias)

Desenvolvimento da infraestrutura central de dados
Implementação das integrações primárias
Criação dos fluxos básicos de automação

Fase 2 (45 dias)

Desenvolvimento do sistema de segmentação avançada
Implementação das árvores de decisão para chatbots
Criação do dashboard analítico principal

Fase 3 (30 dias)

Implementação dos algoritmos de otimização
Refinamento dos fluxos de recuperação de carrinho
Testes de carga e performance

Fase 4 (15 dias)

Implantação do framework de testes A/B
Treinamento da equipe
Lançamento controlado