Introdução à Segmentação na ActiveCampaign a partir de fundamentos de Python

A ActiveCampaign é a plataforma número 1 em CXA – Automação para Experiência do Cliente. 

Muito disso se deve às dezenas e talvez centenas de formas de segmentação de funções dentro da plataforma.

Com isso consigo entregar a “mensagem certa, pra pessoa certa, no momento certo”. 

Quem tenta atingir todo mundo, acaba não atingindo ninguém. Quem especifica está jogando o jogo certo.

Começando a estudar Python, resolvi escrever este artigo para introduzir Segmentação dentro da ActiveCampaign a partir de fundamentos desta linguagem de programação – e fundamentos de lógica de programação em geral.

E para que antes de começar a segmentar (filtrar, condicionar) contatos você consiga entender ao menos o fundamento de lógica por trás deles.

Vou sempre usar o exemplo de Python (a) e logo em seguida na plataforma ActiveCampaign (b).

Mas antes de qualquer coisa…

…O que são e onde estão as Segmentações na ActiveCampaign?

Também chamadas de “Filtros” ou “Condicionais” estão por todo o lugar.

  • Em Campanhas, quando vou enviar um e-mail avulso (ex: Newsletter)
  • Em uma Pesquisa de Contatos Avançada, quando quero filtrar contatos para realizar edições em massa (ex: Todos os contatos que abriram tal e-mail, irão ganhar 1 Tag)
  • Em Automações, em inúmeras funções (ex: Se-Outro -> Contatos que clicaram no link do e-mail vão para um lado, e que não clicaram vão para o outro)
  • E tantas outras funcionalidades que se baseiam nessas segmentações, como “Pontuação de Contato”, por exemplo.

Você não precisa necessariamente criá-las e salvá-las previamente. Elas aparecem ao longo da sua utilização. A plataforma te leva a segmentar a todo momento.

Vamos lá!

1) a) Variáveis de tipo lógico em Python

Em Python, quando queremos armazenar conteúdo “Verdadeiro ou Falso” utilizamos um tipo de variável chamado “Lógico” ou “Booleano”.

Para isto, temos operadores relacionais, que com símbolos matemáticos assim ficariam:

IGUALDADE =

MAIOR QUE > 

MENOR QUE <

DIFERENTE ≠

MAIOR OU IGUAL ≥

MENOR OU IGUAL ≤ 

Juntando ambas ideias, conseguimos fazer exercícios simples, a partir das avaliações:

A = 1

B = 5

C = 2

Os exercícios seriam:

A = B? Falso

B > A? Verdadeiro

A < B? Falso

C = A? Falso

E por aí vai.

1) b) Variáveis de tipo lógico na ActiveCampaign

Já na ActiveCampaign, temos em primeiro lugar todos os tipos gerais de variáveis:

Note que cada um dos tipos gerais, tem tipos específicos. Por exemplo ao clicar em “Detalhes do contato” a função mostra Campos nativos + Tag:

Se eu clico no tipo específico “Tag” já começo a ver sinais da utilização de “Verdadeiro” e “Falso” tão referidos nos fundamentos de Python, nesse caso representados por “Existe” e “Não existe”:

Ou seja, recapitulando:

->Escolho o tipo geral (ex: Detalhes do contato)

->Dentro dele, o tipo específico (ex: Tag)

->Verdadeiro ou Falso (ex: Existe)

->A Tag em questão (ex: Compra feita)

Se eu desse exemplo de todos os tipos gerais (no plano Enterprise são 11!) e tipos específicos (no plano Enterprise são no ´mínimo 100!) teria conteúdo o bastante para escrever um livro sobre, portanto paro por aqui para seguirmos em frente.

2) a) Operadores lógicos em Python

Em Python, para agrupar operações com lógica booleana, utilizamos 3 operadores básicos:

NÃO (no): Operação de negação (ex: Não existe Tag vermelho)

E (and): 2 ou mais operadores são verdadeiros (ex: Não existe Tag Vermelho E Não existe Tag Verde)

OU (or): Se apenas 1 for verdadeiro, já basta (ex: Existe Tag Vermelho OU Existe Tag Verde) 

2) b) Operadores lógicos na ActiveCampaign

Você deve ter notado que assim que abrimos as Segmentações da ActiveCampaign, temos a possibilidade de adicionar mais de uma condição:

Aqui começamos a utilizar os operadores lógicos, como NÃO; E; OU.

Logo que apertamos em + Adicionar outra condição a plataforma nos dá as opções E / OU, pois quer saber se ambas condições valem ou apenas uma das duas.

Por exemplo, se quero segmentar contatos que tem a Tag COMPRA FEITA e também tem a Tag LEADS DO PODCAST, deixo selecionado “E”:

Mas se quero segmentar contatos que tem a Tag COMPRA FEITA OU a Tag LEADS DO PODCAST (apenas uma já basta), deixo selecionado “OU”:

Assim ganho a liberdade de trabalhar de maneira mais completa em múltiplas condicionais que posso usar para melhor segmentar.

3) a) Expressões lógicas em Python

Os operadores lógicos que vimos podem ser combinados em expressões lógicas mais complexas do que as que vimos anteriormente.

Elas funcionam para casos em que temos mais de um operador lógico, ou seja, casos em que o que vimos até aqui nos itens 1 e 2 não bastariam.

3) b) Expressões lógicas na ActiveCampaign

Na ActiveCampaign, você deve ter notado um botão branco:

Vamos pensar em um caso complexo para utilizar o fundamento de Expressões lógicas.

Gostaria de segmentar:

“Quem abriu a Campanha “TESTE” E tem a Tag “COMPRA FEITA”

OU

Quem clicou no link (qualquer link) da Campanha “OI” E tem a Tag ENGAJADO”

Complexo, não? Mas o chamado novo grupo de segmentação da ActiveCampaign nos auxilia nisso, permanecendo assim:

Conclusão

São muitas opções, muita liberdade, mas temos que concordar que segmentar na ActiveCampaign é fácil! Basta entender “o que quero segmentar” para então achar o “como”.

Espero que os fundamentos de lógica por trás das segmentações possa ser algo útil para que você inicie com o pé direito dentro da plataforma! 🙂

Para aprofundamento no assunto, recomendo o vídeo: “Condicionais: Como filtrar contatos?”

Até a próxima!

Um comentário em “Introdução à Segmentação na ActiveCampaign a partir de fundamentos de Python”

  1. Muito esclarecedor e didático. O Ponto alto, para mim, foi:

    “Basta entender “o que quero segmentar” para então achar o “como”.”

    Ou seja:
    sabendo onde você quer chegar, fica mais fácil encontrar o caminho ate lá!

    Parabéns e obrigado pelos ensinamentos.
    Abraços meu amigo!

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