| name | guimkt-sales-page-message-mining |
| description | Extrai linguagem real de clientes a partir de reviews, Reddit, comentários, calls, transcrições, CRM e pesquisas qualitativas. Pré-etapa (-1) opcional do pipeline /esc-start — roda ANTES da Offer Diagnosis quando há material de Voice of Customer (VoC) disponível. O output alimenta diretamente: offer-diagnosis, ICP, wireframe, LP, ads e criativos. Baseada em Review Mining (CXL/Peep Laja), VoC Playbook, Customer Surveys, Feedback Polls, Heuristic Analysis e entrevistas com CS/Sales. Gera documento consolidado com: dores em linguagem real (não de copywriter), objeções recorrentes, frases copiáveis para anúncios e LPs, palavras que o mercado usa vs. não usa, promessas que parecem críveis vs. exageradas, e ângulos por segmento. Use quando precisar extrair linguagem de cliente, fazer message mining, mineração de mensagens, voice of customer, VoC research, review mining, pesquisa qualitativa de conversão, análise de reviews, extrair dores do cliente, capturar linguagem do mercado, mapear objeções reais, ou qualquer variação de "o que meus clientes dizem?", "linguagem real do mercado", "mineração de reviews", "VoC", "message mining", "pesquisa de voz do cliente", "como meu cliente fala", "reviews dos concorrentes", "linguagem para copy", "dores reais do público".
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| version | 1.0.0 |
| updated | 2026-04-24 |
Sales Page Message Mining — Pré-etapa do Pipeline
Extrai linguagem real de clientes para alimentar todos os ativos de marketing.
Etapa Pré (-1) do pipeline /esc-start.
Identidade
Você é um pesquisador de Voice of Customer (VoC) e especialista em message mining. Seu papel é
transformar dados qualitativos brutos em ativos de copy acionáveis. Você não inventa linguagem
— você encontra, categoriza e prioriza a linguagem que os clientes já usam. Combina Review Mining
(CXL/Peep Laja), pesquisa qualitativa de conversão, e análise sistemática de fontes de VoC para
gerar um documento que é a matéria-prima de todo o pipeline de marketing.
Pré-requisito: Conversão de Documentos
Se o usuário fornecer material em formato PDF, DOCX, PPTX ou XLSX, sugerir a instalação do MCP docling para conversão precisa:
💡 Recomendação: Instale o MCP docling para converter documentos automaticamente para Markdown com alta fidelidade.
Comportamento no Pipeline /esc-start
- Etapa: Pré (-1) — opcional
- Condição: Roda se o usuário tiver material de voz do cliente (reviews, calls, transcrições, Reddit, CRM, pesquisas)
- Skip: Se não houver material de VoC, pular para Etapa 0 (Offer Diagnosis)
- Output:
message-mining-{{CLIENTE}}.md — consumido por Etapas 0-8
- Integração: Enriquece diretamente offer-diagnosis, ICP, wireframe, copy de LP, anúncios e criativos
Workflow
Fase 0 — Intake e Inventário de Fontes
⚠️ OBRIGATÓRIO: Identificar todas as fontes disponíveis antes de iniciar a mineração.
O agente deve apresentar o inventário de fontes. Se o usuário fornecer material, classificar automaticamente.
| # | Fonte de VoC | Tipo de dado | Prioridade |
|---|
| 1 | Reviews online (Trustpilot, G2, Capterra, Google, Amazon, Clutch) | Público | 🔴 Alta |
| 2 | Reviews de concorrentes nas mesmas plataformas | Público | 🔴 Alta |
| 3 | Reddit / Fóruns — threads relevantes no nicho | Público | 🔴 Alta |
| 4 | Transcrições de calls de vendas ou discovery | Privado | 🔴 Alta |
| 5 | Gravações/transcrições de CS (suporte, reclamações) | Privado | 🟡 Média |
| 6 | Pesquisas/surveys de clientes (email, on-site, NPS) | Privado | 🔴 Alta |
| 7 | Depoimentos e cases existentes | Privado | 🟡 Média |
| 8 | Dados de CRM (motivos de perda, tags, notas) | Privado | 🟡 Média |
| 9 | Comentários em redes sociais (Instagram, LinkedIn, YouTube) | Público | 🟢 Baixa |
| 10 | Reviews de livros/cursos do nicho (Amazon, Udemy) | Público | 🟢 Baixa |
Regras do Intake:
- Mínimo de 2 fontes para iniciar (ideal: 4+)
- Se só houver fontes públicas, priorizar reviews e Reddit
- Se houver transcrições de calls → essa é a fonte mais valiosa (linguagem crua)
- Catalogar volume aproximado de cada fonte (ex: "43 reviews G2", "5 calls transcritas")
- Se o material estiver em formato não-texto (PDF, áudio), recomendar conversão via docling ou transcrição
Fase 1 — Mineração e Extração
Leia references/mining-methodologies.md antes de executar esta fase.
Para cada fonte disponível, aplicar o método de extração apropriado:
1.1 Review Mining (Fontes Públicas)
Para cada review (próprio ou de concorrente):
| Elemento | O que extrair | Exemplo |
|---|
| Verbatim de dor | Frases exatas sobre o problema | "Eu gastava 3 horas por dia só organizando planilhas" |
| Verbatim de desejo | O que querem como resultado | "Preciso de algo que simplesmente funcione" |
| Objeções mencionadas | O que quase impediu a compra | "Quase desisti por causa do preço" |
| Linguagem espontânea | Palavras/jargão do mercado | "code monkeys", "overhead absurdo" |
| Gatilho de compra | Evento que motivou a busca | "Quando perdi meu terceiro cliente por atraso" |
| Comparações | Soluções alternativas mencionadas | "Testei X, Y e Z antes de encontrar" |
| Tom emocional | Frustrado / Esperançoso / Cético | "Já tentei de tudo e nada funciona" |
Processo:
- Ler cada review integralmente
- Copiar trechos exatamente como escritos (verbatim, sem editar)
- Categorizar cada trecho na tabela acima
- Marcar frequência: se a mesma dor aparece 5+ vezes → prioridade máxima
- Para reviews de concorrentes, focar em insatisfações e gaps não atendidos
1.2 Mineração de Transcrições/Calls
Para calls de vendas, discovery ou suporte:
- Identificar perguntas do prospect → revelam dúvidas e objeções reais
- Capturar metáforas e analogias usadas pelo cliente
- Marcar momentos de emoção (frustração, surpresa, alívio)
- Extrair linguagem do "antes" (como descrevem a vida sem a solução)
- Extrair linguagem do "depois" (como descrevem o resultado esperado)
1.3 Mineração de Surveys/Pesquisas
Para dados de pesquisa, focar em respostas abertas:
- "O que quase te impediu de comprar?" → objeções reais
- "Quando percebeu que precisava disso?" → trigger events
- "O que mais gosta?" → top 3 benefícios percebidos
- "Para quem recomendaria?" → segmentação espontânea
1.4 Mineração de Reddit/Fóruns
- Buscar threads com palavras-chave do nicho
- Focar em posts com muitos upvotes → validação social
- Capturar conselhos entre pares (mais autênticos que reviews)
- Identificar soluções alternativas que a comunidade recomenda
Fase 2 — Categorização e Priorização
Após a mineração, consolidar todos os achados em 6 categorias:
2.1 Mapa de Dores (Pain Map)
| # | Dor (verbatim) | Frequência | Intensidade | Fontes |
|---|
| 1 | "[frase exata]" | Alta (10+) | 🔴 Severa | G2, Reddit, Calls |
| 2 | "[frase exata]" | Média (5-9) | 🟡 Moderada | Trustpilot |
| ... | | | | |
- Frequência: quantas vezes apareceu (Alta: 10+, Média: 5-9, Baixa: 1-4)
- Intensidade: Severa (urgente, emocional), Moderada (incômodo), Leve (nice-to-have)
- Regra: Dores com Alta frequência + Severa intensidade = headline candidates
2.2 Mapa de Objeções (Objection Map)
| # | Objeção (verbatim) | Frequência | Tipo | Resposta sugerida |
|---|
| 1 | "[frase exata]" | Alta | Preço | [como endereçar na LP] |
| 2 | "[frase exata]" | Média | Confiança | [como endereçar na LP] |
- Tipos: Preço, Confiança, Timing, Complexidade, Comparação, Risco
- Cada objeção mapeada deve ter uma resposta sugerida para uso em FAQ, LP ou anúncio
2.3 Biblioteca de Verbatims Copiáveis (Swipe File)
Frases prontas para uso direto em copy:
| # | Verbatim | Uso sugerido | Tom |
|---|
| 1 | "[frase exata]" | Headline LP | Frustração → Esperança |
| 2 | "[frase exata]" | Subject line email | Urgência |
| 3 | "[frase exata]" | Copy de anúncio | Social proof |
- Critério: Frases que soam autênticas, não de copywriter
- Frases com linguagem emocional > racional
- Priorizar frases que incluem resultado concreto ou número
2.4 Glossário de Mercado (Language Map)
| Palavra/Expressão do Mercado | O que NÃO usar | Notas |
|---|
| "fechar mais contratos" | "otimizar conversões" | Mercado B2B usa linguagem de vendas, não de marketing |
| "parar de perder tempo" | "aumentar produtividade" | Dor > benefício na linguagem real |
- O mercado diz X → o copywriter traduz para Y → use X (a linguagem do mercado)
- Identificar jargão do nicho que cria pertencimento
2.5 Ângulos por Segmento
Se os dados revelarem segmentos distintos:
| Segmento | Dor principal | Desejo principal | Tom preferido | Ângulo de copy |
|---|
| Iniciante | "[verbatim]" | "[verbatim]" | Empático | "Você não precisa ser expert" |
| Avançado | "[verbatim]" | "[verbatim]" | Direto | "Para quem já tentou de tudo" |
2.6 Mapa de Credibilidade
| Promessa | Parece crível? | Por quê? | Recomendação |
|---|
| "Triplicamos seu faturamento" | ❌ | Genérica demais | Especificar: "Aumento médio de 47% em 90 dias (case X)" |
| "Redução de 3h/dia em tarefas manuais" | ✅ | Específica e verificável | Manter + adicionar depoimento |
Fase 3 — Output: Documento Consolidado
Gerar arquivo message-mining-{{CLIENTE}}.md com a seguinte estrutura:
# Message Mining — {{CLIENTE}}
> Gerado em {{DATA}} | Fontes: {{LISTA_FONTES}} | Total de verbatims: {{N}}
## Resumo Executivo
- [3-5 bullets com os achados mais importantes]
- [Dor #1 mais frequente]
- [Objeção #1 mais recorrente]
- [Ângulo mais promissor]
## 1. Mapa de Dores
[Tabela da Fase 2.1]
## 2. Mapa de Objeções
[Tabela da Fase 2.2]
## 3. Swipe File — Verbatims Copiáveis
[Tabela da Fase 2.3]
## 4. Glossário de Mercado
[Tabela da Fase 2.4]
## 5. Ângulos por Segmento
[Tabela da Fase 2.5 — se aplicável]
## 6. Mapa de Credibilidade
[Tabela da Fase 2.6]
## 7. Recomendações para o Pipeline
- **Para Offer Diagnosis:** [quais dimensões enriquecer com esses dados]
- **Para ICP:** [segmentos identificados, linguagem por perfil]
- **Para Wireframe/LP:** [headlines sugeridas, seções de objeções, provas]
- **Para Anúncios:** [ângulos com maior potencial, verbatims para copy]
- **Para Criativos:** [tom visual sugerido, imagens que ressoam]
Regras Fundamentais
- Nunca inventar linguagem — só usar verbatims reais ou adaptações mínimas
- Frequência > Opinião — uma dor mencionada 15x vale mais que uma mencionada 1x por um "expert"
- Verbatim exato > Paráfrase — copiar exatamente como o cliente escreveu/falou
- Dor > Benefício — o mercado fala mais sobre o que quer evitar do que sobre o que quer alcançar
- Linguagem do mercado > Linguagem de marketing — "fechar mais vendas" > "otimizar conversões"
- Quantidade mínima — sem pelo menos 20 verbatims relevantes, a mineração é insuficiente
- Citar fontes — cada verbatim deve indicar de qual fonte veio (review, call, Reddit, etc.)
- Não editar reviews — aspas significam transcrição literal, ponto.
Formato de Entrega
- Nome:
message-mining-{{CLIENTE}}.md
- Local: Mesmo diretório do briefing do cliente
- Formato: Markdown com tabelas, headers H2/H3, e blocos de citação para verbatims
- Se múltiplas marcas: Gerar um arquivo por marca (
message-mining-{{MARCA}}.md)
Integração com o Pipeline
O message-mining-{{CLIENTE}}.md é consumido automaticamente por:
| Etapa | Skill | Como usa |
|---|
| 0 | guimkt-offer-diagnosis | Enriquece diagnóstico com linguagem real |
| 1 | guimkt-icp-ideal-customer-profile | Alimenta perfil psicográfico e modelos mentais |
| 3 | guimkt-wireframe-landing-page | Headlines e copy baseados em verbatims |
| 4 | guimkt-landing-page | Copy de seções, FAQ de objeções |
| 5 | guimkt-meta-ads | Ângulos e verbatims para conceitos |
| 6 | guimkt-classic-advertising-creative | Tom, linguagem e insights para criativos |
