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Bryan Silva
02clay-ai-scoringTodos os cases

GTM Engineering · Clay · LLM guardrails

Prospecção por e-mail com Clay, scoring por IA e guardrail

Cada lead enriquecido no Clay recebe score, tier e, se valer a pena, um e-mail personalizado e checado contra fatos.

Status
Scoring em produção · envio em piloto
Papel
Design e desenvolvimento ponta a ponta
Stack
  • n8n
  • Clay
  • OpenAI
  • Supabase
  • Gmail API
  • Webhooks

Resultados

qualidade dos leads
+45%
tiers (A–D)
4
e-mails/dia
500+

Problema

Decidir à mão quais leads merecem uma abordagem personalizada não escala e termina em e-mails genéricos.

Solução

Leads chegam do Clay por webhook; sinais públicos (anúncios ativos, tecnologias do site, tráfego) viram fatos verificados; um score híbrido de regras + LLM define tiers A–D, e os melhores recebem um e-mail escrito por IA, validado por guardrail e enviado com cadência humana.

Como funciona

  1. 01Trigger

    Webhook do Clay

    Cada lead enriquecido chega em tempo real, sem depender do export CSV.

  2. 02Process

    Sinais → fatos

    Anúncios ativos, tecnologias do site e tráfego viram uma lista fechada de fatos.

  3. 03Process

    Score por regras

    Oportunidade 0–20, maturidade digital 0–12 e acionabilidade 0–8: base 0–40.

  4. 04AI

    Análise do LLM

    Normaliza para 0–100 e ajusta no máximo ±25, citando só fatos da lista.

  5. 05AI

    Copy por IA

    Tiers A e B recebem um e-mail personalizado com structured output.

  6. 06Process

    Guardrail

    Bloqueia placeholders, valores, números sem lastro e afirmações sobre dados desconhecidos.

  7. 07Output

    Envio com lock

    Lock por status, portão de horário e probabilidade: 500+ e-mails por dia.

Por dentro do sistema

clay-ai-scoring/analysis
Workflow n8n de análise: webhook do Clay, sinais, score base, análise do LLM, copy, guardrail de fatos e registro

Fluxo de análise e ranqueamento

clay-ai-scoring/sending
Workflow n8n de envio: portão de horário, busca do próximo lead, validação, lock por status e envio pelo Gmail

Fluxo de envio de e-mail

Decisões técnicas

  • Fato × interpretação. Código determinístico produz os fatos; o LLM só interpreta.
  • Score híbrido. Base 0–40 por regras (oportunidade 0–20, maturidade digital 0–12, acionabilidade 0–8); o LLM normaliza para 0–100 e ajusta no máximo ±25.
  • Evidência fechada. O LLM só pode citar fatos da lista; evidência inventada manda o lead para revisão manual.
  • Guardrail pós-copy. Bloqueia placeholders, valores monetários, números sem lastro e afirmações sobre dados desconhecidos.
  • Envio seguro. Lock por status antes do envio (sem duplicidade) e portão de horário + probabilidade (500+ e-mails/dia).
  • Tempo real. Integração via webhook, contornando a limitação do export CSV do Clay.

Resultado

Nenhuma triagem manual: todo lead recebe score e tier, e os melhores saem com um e-mail personalizado e checado contra fatos.