01 / Marketing · GTM · Clay · Guardrails de LLM
Prospecção por e-mail com Clay, score 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
- Score em produção · envio em piloto
- Papel no projeto
- Design e desenvolvimento ponta a ponta
- Stack
- n8n
- Clay
- OpenAI
- Supabase
- Gmail API
- Webhooks
Números do projeto
- qualidade dos leads
- +45%
- tiers (A a D)
- 4
- e-mails por dia
- 500+
Nomes de empresas, clientes e pessoas foram omitidos.
I / O problema
Decidir à mão quais leads merecem uma abordagem personalizada não escala e termina em e-mails genéricos.
II / A solução
Os leads chegam do Clay por webhook. Sinais públicos (anúncios ativos, tecnologias do site, tráfego) viram fatos verificados. Um score híbrido de regras e LLM define os tiers A a D, e os melhores recebem um e-mail escrito por IA, validado por guardrail e enviado em ritmo humano.
Fluxo
Como funciona
prospeccao-email-clay.workflow
- gatilho
- processo
- IA
- saída
01gatilho
Webhook do Clay
Cada lead enriquecido chega em tempo real, sem depender do export em CSV.
02processo
Sinais viram fatos
Anúncios ativos, tecnologias do site e tráfego viram uma lista fechada de fatos.
03processo
Score por regras
Oportunidade 0–20, maturidade digital 0–12 e acionabilidade 0–8: base de 0 a 40.
04IA
Análise do LLM
Normaliza para 0–100 e ajusta no máximo ±25, citando só fatos da lista.
05IA
Texto por IA
Tiers A e B recebem um e-mail personalizado com saída estruturada.
06processo
Guardrail
Bloqueia placeholders, valores, números sem lastro e afirmações sobre dados desconhecidos.
07saída
Envio com trava
Trava por status, janela de horário e sorteio de probabilidade: 500+ e-mails por dia.
Em detalhe · O score
Fato em código, interpretação no modelo.
O score nasce de regras determinísticas. O LLM só ajusta dentro de um limite e só pode citar fatos da lista.
Score base, por regras
- Oportunidade0–20
- Maturidade digital0–12
- Acionabilidade0–8
= Base 0–40
Ajuste do LLM
Normaliza a base para 0–100 e move a nota no máximo 25 pontos para cima ou para baixo.
±25 no máximo
Tiers
- AE-mail personalizado
- BE-mail personalizado
- CSó score e tier
- DSó score e tier
Evidência fora da lista de fatos manda o lead para revisão manual.
Por dentro
O sistema, como ele é
prospeccao-email-clay/analysis
prospeccao-email-clay/sending
Decisões técnicas
O que faz o fluxo ser confiável
- 01
Fato × interpretação.
Código determinístico produz os fatos; o LLM só interpreta.
- 02
Score híbrido.
Base 0–40 por regras; o LLM normaliza para 0–100 e ajusta no máximo ±25.
- 03
Evidência fechada.
O LLM só pode citar fatos da lista; evidência inventada manda o lead para revisão manual.
- 04
Guardrail depois do texto.
Bloqueia placeholders, valores monetários, números sem lastro e afirmações sobre dados desconhecidos.
- 05
Envio seguro.
Trava por status antes do envio (sem duplicidade) e portão de horário e probabilidade.
- 06
Tempo real.
Integração por webhook, contornando a limitação do export em 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.
Qual destes fluxos resolve o seu gargalo?
Quatro perguntas e uma calculadora. A recomendação sai na hora, a partir do seu processo.