Da prospecção inteligente à ativação: como sanitizar, segmentar e usar dados do Google Maps em Email Marketing

Introdução

No artigo anterior — Prospecção inteligente com Google Maps e Python — detalhei a construção de um scraper técnico utilizando a Google Places API para coletar dados públicos de empresas locais, com foco em nichos de alto ticket e concorrência relevante.

A ferramenta cumpriu seu papel: gerou dados em escala, com controle de custo, cache e critérios objetivos.

Mas coletar dados não é o objetivo final.

O verdadeiro valor começa depois da coleta, quando entramos em três fases críticas que normalmente são negligenciadas no marketing digital:

1. Sanitização e governança da base

2. Segmentação estratégica orientada a negócio

3. Ativação responsável (email marketing, outbound e nutrição)

Este artigo documenta exatamente esse caminho — da ideia ao resultado acionável — mostrando como transformar dados brutos do Google Maps em uma base utilizável para email marketing técnico, sem práticas questionáveis ou listas genéricas.

Contexto: por que dados brutos não são uma base de marketing

Após a execução do scraper, o resultado inicial foi:

• Mais de 1.000 registros coletados

• Empresas reais, ativas, com presença no Google Maps

• Dados públicos: site, telefone, categoria, localização

Mas esse volume não pode ser usado diretamente em email marketing por três motivos principais:

1. Duplicidade

   A mesma empresa aparece em múltiplas buscas (bairro, nicho, variações).

2. Qualidade desigual

   Nem toda empresa tem maturidade digital suficiente para Ads ou campanhas recorrentes.

3. Limitações de ferramenta

   Plataformas como Kit, Mailchimp ou similares impõem limites claros de contatos, exigindo curadoria.

Ou seja: antes de pensar em disparo, foi necessário tratar a base como um ativo de dados, não como uma lista.

Fase 1 — Auditoria e sanitização da base

O primeiro passo foi tratar a base como um dataset analítico.

Auditoria técnica

Para cada registro, avaliamos:

• Domínio do site (normalizado)

• Email (quando existente)

• Telefone

• Score de maturidade (gerado pelo pipeline)

• Categoria/nicho

Com isso, executamos uma deduplicação rigorosa baseada em:

• Domínio

• Email

• Telefone

O resultado foi uma redução significativa do volume inicial, sem perda real de oportunidade.

Resultado pós-sanitização:

• Leads qualificados únicos: 861

• Leads descartados (baixo score ou perfil fora do foco): 774

Esse passo é fundamental.

Sem ele, qualquer estratégia de email marketing começa inflada, imprecisa e com risco reputacional.

Fase 2 — Classificação por maturidade (score)

A ferramenta de scraper já atribuía um score técnico (0–100) com base em critérios como:

• Presença de site

• Estrutura mínima digital

• Nicho e concorrência

• Região (proxy de Ads caros)

Na sanitização, esse score passou a ser critério central de decisão, não apenas um atributo informativo.

Criamos três faixas claras:

• 70–79 → potencial médio, estágio inicial

• 80–89 → bom potencial para Ads

• 90+ → alta maturidade e ticket elevado

Essa separação muda completamente o jogo.

Ela permite mensagens diferentes, ofertas diferentes e, principalmente, não queimar leads com abordagens inadequadas.

Fase 3 — Segmentação por nicho (clusterização)

Em vez de tratar a base como uma lista única, ela foi segmentada por nicho operacional, como:

• Ar-condicionado (instalação, manutenção, assistência)

• Serviços emergenciais 24h (dedetizadora, desentupidora, guincho)

• Obras especializadas (impermeabilização, reformas técnicas)

• Outros nichos de manutenção predial

Cada nicho tem:

• Ticket médio diferente

• Ciclo de decisão diferente

• Urgência diferente

• Linguagem comercial diferente

Sem essa separação, email marketing vira ruído.

Fase 4 — Limitação estratégica (governança de volume)

Um ponto importante: nem tudo que é bom precisa ser usado agora.

A plataforma de email utilizada (Kit) impõe limite de até 1.000 contatos.

A base já existente ocupava parte desse espaço.

Isso forçou uma decisão saudável: priorizar qualidade, não volume.

O critério final de entrada no email marketing foi:

• Nicho com alto potencial de Ads

• Score elevado (≥ 85 ou ≥ 90, dependendo do cluster)

• Capacidade real de conversão

O restante da base não foi descartado — apenas redirecionado para outras estratégias (WhatsApp, outbound, oferta de site, CRM).

Fase 5 — Preparação para ativação em Email Marketing

Com a base reduzida e segmentada, cada cluster recebeu:

• CSV próprio

• Tags específicas

• Estratégia de mensagem dedicada

Nada de email genérico.

A lógica foi:

• Email marketing para maturidade alta

• Outbound para maturidade média

• Oferta estrutural (site, GMB) para maturidade baixa

Isso é marketing orientado a dados, não automação cega.

O que esse pipeline resolve (na prática)

Esse processo resolve problemas comuns que vejo diariamente em operações de marketing:

• “Email marketing não funciona” → base errada

• “Taxa de abertura é baixa” → segmentação inexistente

• “Leads não respondem” → timing e oferta errados

• “CRM vira lixo” → ausência de sanitização

Aqui, cada etapa tem uma função clara e mensurável.

Conclusão

O scraper em si foi apenas o primeiro passo.

O verdadeiro diferencial está no que veio depois:

• sanitização

• deduplicação

• classificação

• segmentação

• ativação consciente

Esse fluxo transforma dados públicos em insumo estratégico, respeitando limites técnicos, legais e operacionais das plataformas de marketing.

Email marketing, quando bem feito, não é spam.

É consequência de processo, critério e contexto.