Arquitetura completa (diagrama)
A arquitetura de um AI SDR a sério compõe-se de cinco camadas, com fluxo bidirecional entre a maioria:
- Camada de dados — fontes (Apollo, Clay, LinkedIn) que alimentam o sistema.
- Camada de scoring — modelo que pondera e prioriza os leads.
- Camada de copy — LLM com system prompt + dados enriquecidos por lead.
- Camada de envio — Instantly, Smartlead ou equivalente, com warmup e rotação.
- Camada de CRM — HubSpot/Pipedrive/Salesforce com sync bidirecional.
Domínios e infraestrutura email (SPF, DKIM, DMARC, warmup)
A parte que decide se o teu email chega à caixa de entrada ou ao spam. Sem isto bem feito, tudo o resto é indiferente.
- Domínios secundários. Nunca uses o teu domínio principal para outbound. Compra 1-5 domínios secundários (acme.io, getacme.com, etc.).
- SPF, DKIM, DMARC corretamente configurados desde o dia um. Sem isto, és spam por defeito.
- Warmup de 2-3 semanas a subir volume progressivamente desde domínio novo.
- Volume razoável por inbox — 50-150 emails/dia no máximo. Mais é jogar com a reputação.
- Monitorização de reputação com GlockApps, MailReach ou similar.
Sourcing e enriquecimento de leads
A qualidade do prompt é diretamente proporcional à qualidade do dado. As ferramentas padrão em 2026:
| Ferramenta | Força | Custo aprox. |
|---|---|---|
| Apollo | Volume, dados B2B amplos | 50-300 €/mês conforme uso |
| Clay | Enriquecimento avançado com waterfalls | 150-800 €/mês |
| ZoomInfo | Qualidade enterprise | 8.000-30.000 €/ano |
| LinkedIn Sales Nav | Dados nativos do LinkedIn | 70-150 €/mês por utilizador |
| Clearbit | Enriquecimento por domínio ou email | 500-2.000 €/mês |
Scoring e triggers
Nem todos os leads valem o mesmo. O scoring decide quem priorizar e quando contactar:
- Scoring estático — baseado em firmographics (cargo, empresa, setor).
- Scoring dinâmico — baseado em signals (visita ao site, descarga de whitepaper, mudança de cargo).
- Triggers — eventos que disparam sequências específicas (nova ronda de financiamento, hiring de um cargo-chave, menção na imprensa).
Sequências com personalização IA
Uma sequência bem desenhada tem 3-7 touchpoints distribuídos em 2-4 semanas, com personalização IA pelo menos nos dois primeiros:
| Touchpoint | Dia | Personalização |
|---|---|---|
| T1 — Email inicial | Dia 1 | Alta (dados do prospect + ângulo específico) |
| T2 — Follow-up de valor | Dia 4-5 | Alta (referência a algo específico) |
| T3 — Bump | Dia 8 | Baixa (lembrete breve) |
| T4 — Mudança de ângulo | Dia 12 | Média (novo ângulo, dados parecidos) |
| T5 — Última | Dia 18 | Baixa (breakup honesto) |
Integração com CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce)
A integração tem de ser bidirecional: o agente lê do CRM (não contactar leads já fechados/perdidos) e escreve nele (criar contactos, registar atividade, atualizar campos).
Monitorização e deliverability no dia a dia
- Revisão semanal de bounce rate (<2% saudável).
- Monitorização da reputação de domínio.
- Revisão da taxa de resposta por segmento e por copy.
- Iteração mensal de prompts e segmentos com base em dados.