Da busca no Google Maps à base de contatos
Encontrar empresas no Google Maps pode ser o ponto de partida para montar listas de contatos e organizar ações de prospecção. No entanto, fazer esse trabalho manualmente exige navegar pelos resultados, carregar mais opções, copiar informações e reunir tudo em uma planilha ou sistema de gestão.
O vídeo apresenta um protótipo de ferramenta criada para centralizar esse processo em uma aplicação executada no próprio computador. A proposta é coletar informações exibidas no Google Maps, guardar os registros localmente e oferecer recursos para consulta, filtragem, exportação e acompanhamento dos leads.
Como funciona a coleta de dados
A aplicação roda localmente, por meio de um Flask local, em vez de funcionar como um serviço online. De acordo com a demonstração, os dados são armazenados em um banco SQLite na máquina do usuário.
O fluxo começa com a definição de um termo de busca. É possível informar, por exemplo, um segmento e uma localização, como uma especialidade profissional em determinada cidade. Em seguida, a pessoa define quantas vezes a lista de resultados deverá ser rolada.
Essa configuração representa o comportamento de navegação no próprio Google Maps: à medida que a página é rolada, novos resultados podem ser carregados. A ferramenta reproduz essa sequência para obter os dados apresentados nos itens da busca.
Etapas demonstradas no protótipo
- Informar os termos da pesquisa.
- Definir a quantidade de rolagens na lista de resultados.
- Iniciar a coleta.
- Aguardar a conexão com o Google Maps e o carregamento dos itens.
- Processar e salvar os registros encontrados na base local.
Durante a execução, o sistema mostra o andamento do processamento e passa a exibir os dados coletados.
Quais informações podem entrar na base de leads
A demonstração indica que a ferramenta organiza dados disponíveis nos resultados, incluindo informações de contato e indicadores associados à presença da empresa ou profissional no Google Maps.
Entre os elementos exibidos estão:
- telefone;
- avaliações e faixa de estrelas;
- quantidade de avaliações;
- reputação;
- link do mapa;
- geolocalização;
- etiqueta associada à origem ou ao segmento da busca;
- score calculado pela própria ferramenta.
O vídeo faz uma distinção importante sobre o indicador de confiança apresentado no protótipo. Ele não representa a confiança no profissional ou na empresa, mas uma estimativa relacionada à quantidade de avaliações disponível para aquele registro. Nesse critério, um volume maior de avaliações tende a resultar em maior confiança para os dados analisados.
Armazenamento local e prevenção de duplicidades
Um dos pontos centrais da proposta é manter os dados no computador. Os registros coletados ficam disponíveis na base local, sem envio para a nuvem, segundo a apresentação.
A ferramenta também prevê um mecanismo de deduplicação automática. Para isso, cria um hash que ajuda a identificar registros já pesquisados e evita repetir a coleta dos mesmos contatos em buscas futuras.
Esse cuidado é útil para quem pretende realizar pesquisas por diferentes termos, regiões ou categorias e precisa manter uma lista mais organizada ao longo do tempo.
Consulta, filtros e criação de listas segmentadas
Depois da coleta, os contatos ficam disponíveis na área de leads salvos. A ideia é que a base possa ser consultada e filtrada de acordo com a etiqueta aplicada em cada pesquisa.
Na prática, isso permite separar registros vindos de buscas distintas, como empresas de um segmento específico ou profissionais de áreas diferentes. Assim, a pessoa pode criar listas mais adequadas ao objetivo de cada ação, sem misturar todos os contatos em uma única relação.
A disponibilidade de dados como avaliações, localização e telefone também pode facilitar a priorização dos registros antes de iniciar um contato ou transferi-los para outro processo de trabalho.
Exportação para CSV e XLS
Embora a ferramenta tenha recursos próprios de organização, o vídeo mostra a possibilidade de exportar a base para formatos CSV e XLS.
Essa opção permite levar os dados para outros programas, incluindo planilhas, conforme a necessidade de tratamento ou uso posterior. A exportação pode reunir os campos existentes na base local, como contatos, links de mapa, geolocalização, métricas de avaliações, score e etiquetas.
Para quem trabalha com planilhas, esse recurso cria uma ponte entre a coleta estruturada e etapas complementares de análise ou operação.
Enriquecimento dos contatos e identificação de canais
O protótipo também apresenta uma etapa chamada de enriquecimento de leads. A proposta é buscar informações adicionais a partir dos dados disponíveis, incluindo redes sociais e conteúdos encontrados no site, quando houver um endereço associado ao contato.
Outro recurso demonstrado se relaciona à identificação de WhatsApp. Caso o sistema identifique um número como potencialmente compatível com o canal, ele pode indicá-lo dessa forma. Quando houver dúvida, é possível testar o número: se a abertura levar ao WhatsApp Web, isso confirma que o contato está disponível no serviço.
O vídeo ressalta que alguns números podem corresponder a telefone fixo, o que torna essa verificação relevante antes de classificar o canal de contato.
Mini CRM para acompanhar o funil de leads
Além de coletar e listar contatos, a aplicação prevê um mini CRM interno. O objetivo é permitir que os leads sejam organizados em etapas de um funil, como lead, qualificação e reunião.
As etapas podem ser criadas e identificadas visualmente. A movimentação dos registros entre elas é feita por arrastar e soltar, com atualização no banco de dados local.
Também há espaço para registrar informações do relacionamento, como o que foi discutido e uma próxima ação. Dessa forma, a mesma base usada para pesquisa pode apoiar o acompanhamento dos contatos sem exigir, inicialmente, o uso de outra ferramenta externa.
Conclusão
A demonstração apresenta uma abordagem local para transformar resultados do Google Maps em uma base organizada de contatos. O fluxo combina pesquisa por termos, simulação de rolagem dos resultados, armazenamento em SQLite, deduplicação, filtros, exportação e gerenciamento em um funil de CRM.
Como se trata de um protótipo ainda em desenvolvimento, funcionalidades como o cálculo de score e o enriquecimento são mencionadas como etapas que serão detalhadas posteriormente. Ainda assim, a proposta evidencia como centralizar a coleta e a organização dos leads no computador pode tornar o trabalho com listas de empresas mais estruturado e fácil de consultar.