Dicas para construir um sistema que traduz métricas de marketing em linguagem de cliente
Fala, pessoal!
Estou construindo um sistema e queria umas dicas de quem já mexeu com algo parecido.
A ideia é simples: o usuário descreve os resultados de uma campanha em texto (tipo "Gastei R$ 3.000, tive 34 vendas de R$ 450, e 210 pessoas interessadas") e a IA devolve um diagnóstico do que tá funcionando, do que não tá, e do que fazer em seguida. Tudo em linguagem de cliente, sem siglas tipo ROAS, CTR ou CAC.
A arquitetura que pensei:
- Frontend no Lovable
- Backend no Supabase com RLS e multi-tenant
- Motor de IA com três camadas: Analytics AI (insights), Opportunity Engine (recomendações) e Motor de Regras (automação)
O que já tenho funcionando:
- Área do cliente com Nova Análise, Visão Geral e Relatórios
- IA já gera insights com base nos dados inseridos
- Multi-tenant configurado
O que ainda estou desenvolvendo:
- Motor de Regras (SE/ENTÃO)
- Botão para aplicar recomendações direto na campanha
- Feedback Loop para a IA aprender com acertos e erros
Minhas dúvidas:
- Alguém já usou IA para traduzir métricas técnicas em linguagem de cliente? Como vocês fizeram?
- Para o Motor de Regras, vocês recomendam guardar as regras no banco ou em código?
- Alguma dica para implementar o Feedback Loop de forma eficiente?
Qualquer ajuda é bem-vinda. Valeu! 🚀