Desenvolvimento de IA para busca de empresas para prospecção
hoje às 11:13Descrição do Projeto:
• Nome da empresa
• Razão social
• Website oficial
• Telefone
• E-mail de contato
• Porte da empresa
• Setor/ramo de atividade
• Redes sociais
• Capital social
Para garantir legalidade, eficiência e confiabilidade, as fontes devem ser verificadas. Sugestões incluem:
• APIs públicas de dados empresariais
• ReceitaWS (consulta CNPJ e informações tributárias no Brasil)
• APIs da Junta Comercial (alguns estados possuem APIs públicas)
• Plataformas de dados como a OpenCorporates
• Bases públicas ou pagas:
• SEBRAE: Relatórios de micro e pequenas empresas
• Plataforma IBGE: Dados sobre setores industriais e econômicos
• SERASA Experian ou economicas (bases pagas com informações detalhadas sobre empresas)
• Web scraping de sites oficiais:
• LinkedIn: Para obtenção de contatos gerenciais ou setor da empresa
• Sites ou catálogos como QSaúde, Google Maps e listas brancas de negócios
Pontos importantes para scraping:
1. Identificar sites legítimos de empresas
2. Observar as políticas de uso (Robots.txt): Muitos sites proíbem ou limitam a automação para coleta de dados.
Organização e enriquecimento de dados:
Depois de reunir os dados:
• Padronizar a estrutura dos dados (exemplo: limpar telefones, validar e-mails, etc.)
• Integração e atualização periódica
• Montar bancos de dados centralizados
• Desenvolver rotinas automatizadas para obter novos dados e evitar duplicados.
Classificação de empresas:
• Usar IA para identificar o porte, setor econômico e potencial de crescimento a partir dos dados.
Limitações e aspectos legais:
1. Regulamentações como LGPD (Brasil) e GDPR (Europa):
2. O uso de dados empresariais, especialmente de contatos, deve seguir legislações de proteção de dados.
3. NÃO colete ou use dados pessoais de forma não autorizada. Exemplo: dados do e-mail e telefone de pessoas físicas (uso em LinkedIn sem consentimento).
4. Confiabilidade:
5. Verifique a procedência das fontes de dados. Dê prioridade a informações públicas ou APIs confiáveis.
6. Infraestrutura técnica:
7. Dependendo do volume de dados, será necessário provisionar capacidade de processamento, armazenamento e controle de erros.
O sistema pode incorporar modelos de IA para priorizar potenciais clientes:
• Análise de desenvolvimento empresarial: Monte um score para determinar os clientes mais relevantes.
• Exemplo: análise do faturamento estimado, porte, importância no setor.
Pedir que a IA monte uma tabela com os dados pedidos e exporte os dados para uma tabela de Excel.
O valor do projeto será um diferencial de fechamento. Custo-benefício será considerado. Preciso neste momento de um projeto bacana, mas com bom preço, pois estou começando meu negócio. Mas garanto que pode ser o começo de uma parceria.
Habilidades desejadas:
Atividades do cliente nesse projeto:
Última interação: hoje às 14:09
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Informações adicionais
| Categoria: | Web, Mobile & Software |
|---|---|
| Subcategoria: | Outra - Web, Mobile & Software |
| Orçamento: | Aberto |
| Nível de experiência: | Iniciante |
| Visibilidade: | Público |
| Propostas: | 7 |
| Interessados: | 14 |
| Tempo restante: | |
| Valor Mínimo: | R$ 50,00 |
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Submetido: | Oferta: Privado | Duração estimada: Privado
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