A qualificação de leads é uma das tarefas mais importantes (é demoradas) do marketing digital. Hoje vou te mostrar como automatizar esse processo usando N8n é a API do Gemini, criando um sistema inteligente que analisa é pontua seus leads automaticamente. ## O que você vai aprender - Configurar um workflow no N8n para capturar leads - Integrar a API do Gemini para análise inteligente - Criar critérios de qualificação personalizados - Automatizar o envio de leads qualificados para sua equipe ## Pré-requisitos - Conta no N8n (pode usar a versão cloud ou self-hosted) - API Key do Google AI Studio (Gemini) - Webhook ou fonte de leads (formulário, CRM, etc.) ## Passo 1: Configurando o Webhook de Entrada Primeiro, vamos criar o ponto de entrada para nossos leads no N8n: ```json { "nodes": [ { "parameters": { "httpMethod": "POST", "path": "qualify-lead", "responseMode": "responseNode", "options": {} }, "id": "webhook-entrada", "name": "Webhook Lead", "type": "n8n-nodes-base.webhook", "typeVersion": 1, "position": [240, 300] } ] } ``` ## Passo 2: Preparando os Dados do Lead Adicione um nó "Set" para estruturar os dados recebidos: ```json { "parameters": { "values": { "string": [ { "name": "nome", "value": "={{ $json.nome || $json.name }}" }, { "name": "email", "value": "={{ $json.email }}" }, { "name": "empresa", "value": "={{ $json.empresa || $json.company }}" }, { "name": "cargo", "value": "={{ $json.cargo || $json.position }}" }, { "name": "telefone", "value": "={{ $json.telefone || $json.phone }}" }, { "name": "origem", "value": "={{ $json.origem || $json.source }}" } ] } }, "id": "preparar-dados", "name": "Preparar Dados", "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 1, "position": [460, 300] } ``` ## Passo 3: Configurando a Integração com Gemini Agora vamos criar o nó HTTP Request para se comunicar com a API do Gemini: ```json { "parameters": { "url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent", "authentication": "genericCredentialType", "genericAuthType": "httpQueryAuth", "httpMethod": "POST", "sendHeaders": true, "headerParameters": { "parameters": [ { "name": "Content-Type", "value": "application/json" } ] }, "sendQuery": true, "queryParameters": { "parameters": [ { "name": "key", "value": "SUA_API_KEY_AQUI" } ] }, "sendBody": true, "bodyParameters": { "parameters": [ { "name": "contents", "value": "={{ JSON.stringify([{\n \"parts\": [{\n \"text\": `Analise este lead é forneça uma pontuação de qualificação de 0 a 100, considerando os critérios:\n\n1.
A qualificação de leads é uma das tarefas mais importantes (é demoradas) do marketing digital. Hoje vou te mostrar como automatizar esse processo usando N8n é a API do Gemini, criando um sistema inteligente que analisa é pontua seus leads automaticamente. ## O que você vai aprender - Configurar um workflow no N8n para capturar leads - Integrar a API do Gemini para análise inteligente - Criar critérios de qualificação personalizados - Automatizar o envio de leads qualificados para sua equipe ## Pré-requisitos - Conta no N8n (pode usar a versão cloud ou self-hosted) - API Key do Google AI Studio (Gemini) - Webhook ou fonte de leads (formulário, CRM, etc.) ## Passo 1: Configurando o Webhook de Entrada Primeiro, vamos criar o ponto de entrada para nossos leads no N8n: ```json { "nodes": [ { "parameters": { "httpMethod": "POST", "path": "qualify-lead", "responseMode": "responseNode", "options": {} }, "id": "webhook-entrada", "name": "Webhook Lead", "type": "n8n-nodes-base.webhook", "typeVersion": 1, "position": [240, 300] } ] } ``` ## Passo 2: Preparando os Dados do Lead Adicione um nó "Set" para estruturar os dados recebidos: ```json { "parameters": { "values": { "string": [ { "name": "nome", "value": "={{ $json.nome || $json.name }}" }, { "name": "email", "value": "={{ $json.email }}" }, { "name": "empresa", "value": "={{ $json.empresa || $json.company }}" }, { "name": "cargo", "value": "={{ $json.cargo || $json.position }}" }, { "name": "telefone", "value": "={{ $json.telefone || $json.phone }}" }, { "name": "origem", "value": "={{ $json.origem || $json.source }}" } ] } }, "id": "preparar-dados", "name": "Preparar Dados", "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 1, "position": [460, 300] } ``` ## Passo 3: Configurando a Integração com Gemini Agora vamos criar o nó HTTP Request para se comunicar com a API do Gemini: ```json { "parameters": { "url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent", "authentication": "genericCredentialType", "genericAuthType": "httpQueryAuth", "httpMethod": "POST", "sendHeaders": true, "headerParameters": { "parameters": [ { "name": "Content-Type", "value": "application/json" } ] }, "sendQuery": true, "queryParameters": { "parameters": [ { "name": "key", "value": "SUA_API_KEY_AQUI" } ] }, "sendBody": true, "bodyParameters": { "parameters": [ { "name": "contents", "value": "={{ JSON.stringify([{\n \"parts\": [{\n \"text\": `Analise este lead é forneça uma pontuação de qualificação de 0 a 100, considerando os critérios:\n\n1.
Adequação do cargo (decisor = +30, influenciador = +20, outros = +10)\n2. Tamanho da empresa (grande = +25, média = +15, pequena = +10)\n3. Origem do lead (indicação = +20, site = +15, redes sociais = +10)\n4.
Completude dos dados (+15 se todos os campos estão preenchidos)\n\nDados do lead:\nNome: ${$json.nome}\nEmail: ${$json.email}\nEmpresa: ${$json.empresa}\nCargo: ${$json.cargo}\nTelefone: ${$json.telefone}\nOrigem: ${$json.origem}\n\nResponda APENAS em formato JSON com está estrutura:\n{\n \"pontuacao\": número,\n \"classificacao\": \"quente/morno/frio\",\n \"motivos\": [\"razão1\", \"razão2\"],\n \"proximos_passos\": \"sugestão de ação\"\n}`\n }]\n}]) }}" } ] } }, "id": "gemini-analysis", "name": "Análise Gemini", "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "typeVersion": 4, "position": [680, 300] } ``` ## Passo 4: Processando a Resposta do Gemini Adicione um nó "Code" para extrair é processar a resposta: ```javascript // Nó Code para processar resposta do Gemini const response = items[0].json; const content = response.candidates[0].content.parts[0].text; // Extrair JSON da resposta let analysis; try { // Remove markdown se presente const jsonMatch = content.match(/\{[\s\S]*\}/); const jsonString = jsonMatch ? jsonMatch[0] : content; analysis = JSON.parse(jsonString); } catch (error) { // Fallback se não conseguir parsear analysis = { pontuacao: 50, classificacao: "morno", motivos: ["Erro na análise"], proximos_passos: "Revisar manualmente" }; } // Combinar dados originais com análise const leadQualificado = { ...items[0].json, pontuacao: analysis.pontuacao, classificacao: analysis.classificacao, motivos: analysis.motivos, proximos_passos: analysis.proximos_passos, data_qualificacao: new Date().toISOString() }; return [{ json: leadQualificado }]; ``` ## Passo 5: Criando Condições de Roteamento Use um nó "Switch" para rotear leads baseado na pontuação: ```json { "parameters": { "conditions": { "options": { "caseSensitive": true, "leftValue": "", "typeValidation": "strict" }, "conditions": [ { "id": "lead-quente", "leftValue": "={{ $json.pontuacao }}", "rightValue": 70, "operator": { "type": "number", "operation": "gte" } }, { "id": "lead-morno", "leftValue": "={{ $json.pontuacao }}", "rightValue": 40, "operator": { "type": "number", "operation": "gte" } } ], "combineOperation": "any" }, "fallbackOutput": "extra" }, "id": "classificar-lead", "name": "Classificar Lead", "type": "n8n-nodes-base.switch", "typeVersion": 3, "position": [1120, 300] } ``` ## Passo 6: Ações Baseadas na Qualificação ### Para Leads Quentes (Pontuação ≥ 70): ```json { "parameters": { "resource": "message", "operation": "send", "chatId": "SEU_CHAT_ID_VENDAS", "text": "🔥 LEAD QUENTE DETECTADO!\n\n👤 Nome: {{ $json.nome }}\n📧 Email: {{ $json.email }}\n🏢 Empresa: {{ $json.empresa }}\n💼 Cargo: {{ $json.cargo }}\n📊 Pontuação: {{ $json.pontuacao }}/100\n\n📋 Motivos:\n{{ $json.motivos.join('\\n• ') }}\n\n🎯 Próximos passos: {{ $json.proximos_passos }}" }, "id": "notificar-lead-quente", "name": "Notificar Lead Quente", "type": "n8n-nodes-base.telegram", "typeVersion": 1, "position": [1340, 200] } ``` ### Para Leads Mornos (Pontuação 40-69): ```json { "parameters": { "resource": "contact", "operation": "create", "additionalFields": { "customProperties": { "property": [ { "name": "lead_score", "value": "={{ $json.pontuacao }}" }, { "name": "lead_classification", "value": "={{ $json.classificacao }}" } ] } }, "email": "={{ $json.email }}", "firstName": "={{ $json.nome.split(' ')[0] }}", "lastName": "={{ $json.nome.split(' ').slice(1).join(' ') }}" }, "id": "adicionar-crm-morno", "name": "Adicionar ao CRM", "type": "n8n-nodes-base.hubspot", "typeVersion": 2, "position": [1340, 300] } ``` ### Para Leads Frios (Pontuação < 40): ```json { "parameters": { "values": { "string": [ { "name": "status", "value": "lead_frio_nurturing" }, { "name": "acao", "value": "adicionar_sequencia_email" } ] } }, "id": "marcar-nurturing", "name": "Marcar para Nutrição", "type": "n8n-nodes-base.set", "typeVersion": 1, "position": [1340, 400] } ``` ## Passo 7: Salvando os Dados Adicione um nó para salvar todos os leads qualificados: ```json { "parameters": { "operation": "insert", "table": "leads_qualificados", "columns": "nome, email, empresa, cargo, telefone, origem, pontuacao, classificacao, motivos, proximos_passos, data_qualificacao", "additionalFields": {} }, "id": "salvar-database", "name": "Salvar no Banco", "type": "n8n-nodes-base.postgres", "typeVersion": 2, "position": [1560, 300] } ``` ## Configuração do Prompt Avançado Para melhorar a precisão da qualificação, você pode usar este prompt mais detalhado: ```javascript const promptAvancado = ` Você é um especialista em qualificação de leads B2B. Analise este lead usando o framework BANT (Budget, Authority, Need, Timeline) é critérios adicionais: DADOS DO LEAD: Nome: ${$json.nome} Email: ${$json.email} Empresa: ${$json.empresa} Cargo: ${$json.cargo} Telefone: ${$json.telefone} Origem: ${$json.origem} CRITÉRIOS DE PONTUAÇÃO: 1.
AUTORIDADE (0-30 pontos): - C-Level/Diretor: 30 pontos - Gerente/Coordenador: 20 pontos - Analista/Especialista: 10 pontos - Outros: 5 pontos 2. EMPRESA (0-25 pontos): - Grande empresa (500+ funcionários): 25 pontos - Média empresa (50-499): 15 pontos - Pequena empresa (10-49): 10 pontos - Micro empresa (<10): 5 pontos 3. ORIGEM (0-20 pontos): - Indicação/Referência: 20 pontos - Webinar/Evento: 15 pontos - Site/SEO: 12 pontos - LinkedIn/Social: 10 pontos - Anúncio pago: 8 pontos 4.
COMPLETUDE DOS DADOS (0-15 pontos): - Todos os campos: 15 pontos - 4-5 campos: 10 pontos - 2-3 campos: 5 pontos 5. QUALIDADE DO EMAIL (0-10 pontos): - Email corporativo: 10 pontos - Email genérico: 5 pontos - Email pessoal: 2 pontos Responda APENAS em JSON: { "pontuacao": número_total, "classificacao": "quente|morno|frio", "detalhes": { "autoridade": pontos, "empresa": pontos, "origem": pontos, "completude": pontos, "email": pontos }, "motivos": ["razão1", "razão2"], "proximos_passos": "ação_recomendada", "prioridade": "alta|media|baixa" } `; ``` ## Testando o Workflow Para testar sua automação: 1. **Teste manual**: Use o botão "Test workflow" no N8n 2.
**Webhook de teste**: Envie dados via POST para seu webhook 3. **Dados de exemplo**: ```json { "nome": "João Silva", "email": "joao.silva@empresa.com.br", "empresa": "Tech Solutions Ltda", "cargo": "Diretor de TI", "telefone": "(11) 99999-9999", "origem": "indicacao" } ``` ## Monitoramento é Otimização ### Métricas importantes: - Taxa de leads qualificados por origem - Precisão da pontuação vs. conversão real - Tempo de resposta do workflow ### Dashboard de acompanhamento: ```sql -- Query para relatório de performance SELECT origem, classificacao, COUNT(*) as total_leads, AVG(pontuacao) as pontuacao_media, DATE(data_qualificacao) as data FROM leads_qualificados WHERE data_qualificacao >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 30 DAY) GROUP BY origem, classificacao, DATE(data_qualificacao) ORDER BY data DESC; ``` ## Próximos Passos Com esse sistema funcionando, você pode: 1.
**Integrar com mais ferramentas**: Slack, Discord, WhatsApp 2. **Criar nurturing automático**: Sequências de email baseadas na pontuação 3. **Implementar machine learning**: Treinar modelo próprio com seus dados 4.
**Adicionar enriquecimento**: APIs como Clearbit ou Hunter.io ## Conclusão Automatizar a qualificação de leads com N8n é Gemini pode aumentar significativamente a eficiência da sua equipe de vendas. O sistema analisa leads 24/7, garante consistência na qualificação é permite que sua equipe foque nos leads mais promissores. Lembre-se de ajustar os critérios de pontuação baseado no seu negócio específico é monitorar constantemente a performance para otimizar os resultados.