Como funcionam as análises

As análises são o ponto de partida dentro do Mailerfind. É onde você define que tipo de leads deseja obter e de qual fonte.

A partir daí, a plataforma se encarrega de coletar os dados públicos desses usuários para que você possa utilizá-los na sua estratégia de prospecção.

1. Criar uma nova análise

Para começar, vá até a seção “Análises” dentro da plataforma e clique em “Nova análise”.

É aqui que você escolhe que tipo de dados deseja obter e de onde.

O Mailerfind permite realizar análises em várias plataformas:

• Instagram
• Twitter
• Google Maps

Cada uma possui uma abordagem diferente, mas o objetivo é o mesmo: obter leads qualificados.

2. Tipos de análises disponíveis

Instagram

É a fonte mais utilizada e onde você possui mais opções de segmentação:

• Seguidores → usuários que seguem uma conta
• Seguindo → usuários seguidos por uma conta
• Comentários → pessoas que comentaram em um post ou reel
• Hashtag → usuários que publicaram usando uma hashtag
• Localização → usuários que publicaram em uma localização específica

Isso permite atingir públicos muito específicos (concorrentes, nichos, interesses, etc.), e é exatamente aí que está o valor.

Twitter

Opções semelhantes ao Instagram:

• Seguidores
• Seguindo

Mais limitado, mas útil dependendo do tipo de negócio.

Google Maps

Aqui a abordagem muda: em vez de usuários, você obtém empresas.

Exemplo prático:

• Região: centro de Madrid
• Tipo de negócio: salões de beleza

O Mailerfind buscará empresas que atendam a esses critérios e coletará seus dados.

Esse tipo de análise costuma ser mais lento no início, mas depois estabiliza.

3. Configurar a análise

O processo é bastante simples:

1. Selecione o tipo de análise (por exemplo, seguidores do Instagram)
2. Insira o input (usuário, hashtag, localização, etc.)
3. Selecione a opção correta na lista
4. Veja uma estimativa de volume (ex: número de seguidores)
5. Clique em “Iniciar”

A partir daí, o Mailerfind começa automaticamente a coletar os dados.

4. O que acontece durante a análise

Quando você inicia uma análise:

• O sistema percorre os perfis-alvo
• Extrai as informações públicas disponíveis
• Processa e organiza os dados

É importante entender isso:

nem todos os usuários terão todos os dados disponíveis (email, telefone, etc.).

Por isso, o resultado será sempre uma combinação de:

• Dados completos
• Dados parciais
• Usuários sem contato direto

Mesmo assim, o volume compensa, e é por isso que o sistema funciona.

5. O que fazer com os leads obtidos

Depois de obter os dados, você possui várias opções:

Exportar os dados

Você pode baixá-los em formatos como:

• CSV
• Excel

Também pode integrá-los com ferramentas externas.

Utilizá-los em campanhas

Você pode:

• Importá-los para plataformas como Meta Ads
• Criar públicos personalizados
• Lançar campanhas de cold email diretamente pelo Mailerfind

Isso é essencial: a análise por si só não gera dinheiro — o que gera resultado é o que você faz depois com os dados.

6. Filtrar os resultados

Dentro da análise, você pode usar filtros para segmentar melhor os leads.

Exemplo:

• Mostrar apenas usuários com email
• Filtrar pelo tipo de dados disponíveis

Isso permite trabalhar apenas com leads mais acionáveis.

7. Enriquecimento de dados

Se você quiser obter mais informações sobre os usuários, pode utilizar a função de enriquecimento de dados.

Isso amplia os dados disponíveis e melhora a qualidade dos leads.

Para entender melhor, recomendamos consultar o artigo específico sobre enriquecimento.

8. Considerações importantes

• O Mailerfind trabalha apenas com dados públicos
• Você não precisa acessar sua conta do Instagram
• Não existe risco de banimento
• A qualidade dos resultados depende de como você estrutura a análise

É aqui que muitas pessoas falham: não é uma ferramenta mágica, é uma ferramenta poderosa.

Se você definir mal o input, obterá leads ruins.

Conclusão

Uma análise no Mailerfind consiste basicamente em:

1. Definir uma audiência
2. Extrair seus dados públicos
3. Utilizá-los para captar clientes

Simples na estrutura, mas muito poderosa na execução.

A verdadeira diferença não está em fazer uma análise, mas em escolher corretamente quem analisar e como utilizar esses dados depois.

Atualizado em: 08/05/2026