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# Como funcionam as análises

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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.

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## 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.

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### Twitter

Opções semelhantes ao Instagram:

* Seguidores
* Seguindo

Mais limitado, mas útil dependendo do tipo de negócio.

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### 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.

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## 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.

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## 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.

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## 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.

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### 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.

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## 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.

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## 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.

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## 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.

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## 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**.