A gestão de etiquetas de clientes no WhatsApp pode melhorar a eficácia do marketing de precisão através de seis classificações principais: primeiro, classificar pela “Frequência de Consumo” (como mensal/trimestral/anual); segundo, etiquetar pelo “Valor Médio do Pedido” (grupos de consumo alto/médio/baixo); terceiro, dividir por “Etiquetas de Interesse” (mãe e bebé/tecnologia/beleza); quarto, registar a “Intensidade de Interação” (responde frequentemente/lido/não lido); quinto, diferenciar pela “Origem do Cliente” (site oficial/redes sociais/eventos offline); por fim, marcar o “Ciclo de Vida” (novo cliente/cliente recorrente/cliente inativo). A prática recomenda o uso de um sistema CRM para atualizar automaticamente as etiquetas, e definir condições de acionamento (por exemplo, inatividade de 30 dias marca automaticamente como cliente inativo). Enviar conteúdo personalizado para diferentes grupos de etiquetas pode aumentar a taxa de abertura em 45% e a taxa de conversão em 30%.

Instruções Básicas de Classificação de Clientes

De acordo com os dados oficiais da Meta, mais de 2 mil milhões de utilizadores em todo o mundo usam o WhatsApp mensalmente, e 85% das contas empresariais usam a função de etiquetas para gerir clientes. No entanto, inquéritos reais mostram que apenas menos de 30% das empresas conseguem classificar clientes de forma eficaz, resultando numa taxa de abertura de mensagens de marketing inferior a 15%, muito abaixo dos 45%-60% após uma classificação precisa. Usar bem as etiquetas não só duplica a velocidade de resposta, mas também aumenta a taxa de fecho de negócios em mais de 20%.

Primeiro Passo: Capturar as Etiquetas Básicas do Cliente
Não tente segmentar em demasia no início; comece com os dados mais intuitivos. Por exemplo, o país/região do cliente é o método de classificação mais simples. Se fizer negócios transfronteiriços, os clientes brasileiros respondem em média 1.8 vezes mais rápido do que os alemães, mas o valor médio do pedido dos alemães é 37% superior. Em seguida, as etiquetas de idioma, por exemplo, a taxa de cancelamento de pedidos de clientes de língua inglesa (8%) é inferior à dos clientes de língua chinesa (12%), pois as barreiras linguísticas reduzem os erros de comunicação.

Segundo Passo: Classificar Rapidamente por Comportamento de Consumo
O valor de consumo do cliente pode ser diretamente dividido em três níveis: Baixo (única vez < 500), Médio (500-2000), Alto (> 2000). Os dados mostram que o ciclo de recompra de clientes de alto consumo é em média de 45 dias, enquanto o de clientes de baixo consumo é de 90 dias. Se tiver 1000 clientes, geralmente apenas 15%-20% pertencem ao grupo de alto consumo, mas contribuem com mais de 50% da receita. Focar-se neste grupo é 3 vezes mais eficiente do que enviar publicidade aleatoriamente a todos.

Terceiro: Marcar a Frequência de Interação
Clientes que enviam mensagens mais de 3 vezes por semana têm uma probabilidade de fechar negócio 40% superior à de clientes silenciosos. Pode adicionar etiquetas como “Ativo 7 dias”, “Silencioso 30 dias” ou “Não Lido 90 dias”. Testes práticos mostram que os clientes que não leem mensagens há mais de 60 dias têm uma taxa de reativação bem-sucedida inferior a 5%. Em vez de perder tempo, é melhor reservar recursos para aqueles que interagiram recentemente.

Quarto: Aumentar a Precisão com Preferência de Produto
Se um cliente perguntou sobre um determinado tipo de produto (por exemplo, tecnologia ou beleza), adicione uma etiqueta diretamente. Os dados mostram que enviar conteúdo relevante com base nas etiquetas de preferência aumenta a taxa de cliques em 25%-50%. Por exemplo, a taxa de conversão para clientes que compraram auriculares ao receberem uma sugestão de um novo modelo pode chegar a 18%, enquanto enviar publicidade de vestuário aleatoriamente para o mesmo grupo pode ter uma taxa de conversão inferior a 3%.

Por Fim, Atualizar Regularmente as Etiquetas
O comportamento do cliente muda, e as etiquetas devem ser verificadas uma vez a cada 30 dias. Por exemplo, um cliente que era de alto consumo deve ter a sua etiqueta despromovida se não comprar por 3 meses consecutivos; e um cliente que aumenta subitamente a interação pode estar no período de decisão de compra e deve ser acompanhado prioritariamente. Os testes práticos mostram que as empresas que atualizam as etiquetas mensalmente têm uma taxa de perda de clientes 26% inferior àquelas que não o fazem.

Método de Etiquetagem por Região

De acordo com as estatísticas da União Internacional de Telecomunicações (UIT), os hábitos de uso do WhatsApp variam muito em diferentes regiões do mundo: os utilizadores brasileiros enviam em média 32 mensagens por dia, enquanto os alemães apenas 9; a atividade máxima dos utilizadores indianos é entre as 20h00 e as 22h00 (78% de atividade), enquanto os utilizadores americanos se concentram na hora do almoço (12h00-14h00, 65% de atividade). As mensagens publicitárias sem etiquetagem regional têm uma taxa de abertura média de apenas 12%, mas podem subir para 28%-40% após o envio preciso por região. Mais crucialmente, enviar mensagens no fuso horário errado reduz diretamente a taxa de resposta em 60%, o que equivale a desperdiçar dinheiro em publicidade.

1. Capturar Primeiramente as Regiões de Alto Valor
Nem todas as regiões merecem o mesmo investimento. Analise os seus pedidos históricos para encontrar as áreas com maior densidade de pedidos (mais de 5 pedidos por mil pessoas) e as com os 20% mais altos em valor médio de pedido. Por exemplo, o valor médio do pedido de clientes do Médio Oriente é 3.2 vezes superior ao do Sudeste Asiático, mas a taxa de devolução também é 15% mais alta. Use esta tabela para filtrar rapidamente:

2. Evitar Horários Proibidos com Etiquetas de Fuso Horário
Enviar publicidade enquanto o cliente está a dormir triplica a probabilidade de bloqueio. Sugere-se o uso de ferramentas para etiquetar automaticamente o fuso horário, por exemplo:

• Marcar a região “GMT+4” (Médio Oriente) para enviar promoções às 14h00, hora local.
• Marcar a região “GMT-5” (México) para evitar enviar mensagens entre as 3h00 e as 6h00 da manhã.
  Testes práticos mostram que as mensagens enviadas no fuso horário correto aceleram a velocidade de resposta em 2.4 vezes e aumentam a satisfação do cliente em 19%.

3.Diferenciar as Etiquetas de Língua e Cultura
O mesmo país pode ter várias áreas linguísticas. Por exemplo:

• O Canadá deve ser dividido em “Região de Língua Inglesa” (taxa de resposta de 62%) e “Região de Língua Francesa” (taxa de resposta de 38%).
• A taxa de conversão de pedidos de clientes na Suíça de língua alemã é 27% superior à da região de língua francesa.
  As empresas que usam etiquetas bilingues (como “DE/EN”) têm uma taxa de reclamação 41% inferior àquelas que usam uma única língua.

4.Marcar Regiões com Restrições de Envio
Algumas regiões têm custos de envio que representam mais de 30% do custo total e devem ser etiquetadas separadamente. Por exemplo:

• Marcar a região “Interior do Brasil” (o custo de envio é 120% superior ao da costa).
• Marcar as “Ilhas Exteriores da Indonésia” (o tempo de entrega aumenta em 4-7 dias).
  Na prática, adicionar etiquetas de custo de envio reduz a taxa de cancelamento de pedidos nessas regiões em 33%.

Técnica Avançada: Ajuste Dinâmico do Peso Regional
Analise as mudanças nos dados regionais a cada trimestre, por exemplo:

• A frequência de compra de clientes em Ho Chi Minh, Vietname, aumentou 26% anualmente, o que justifica aumentar a alocação de orçamento.
• Após o Brexit, o tempo de desalfandegamento para clientes da Irlanda do Norte aumentou em 2 dias, o que exige a atualização da etiqueta para aviso.
  As empresas que atualizam as etiquetas regionais a cada 90 dias têm um ROI 18% superior às que usam uma estratégia fixa.

  Dicas de Classificação por Valor de Consumo

  De acordo com o relatório de dados de e-commerce de 2024, apenas 15% dos clientes de alto consumo contribuem com 58% da receita total, enquanto os 50% inferiores, de baixo consumo, trazem apenas 7% do lucro. Mais surpreendente ainda, o custo de manter um cliente de alto consumo é apenas 12% superior ao de um cliente comum, mas a sua frequência média anual de recompra é de 4.7 vezes, o triplo da dos clientes de baixo consumo. Isto significa que, se tiver 1000 clientes, não mais de 150 merecem atenção especial, mas cometer erros no padrão de classificação pode levar a que este grupo de clientes “mina de ouro” tenha uma taxa de perda de até 27%.

  Caso Prático: Uma marca de beleza transfronteiriça dividiu os clientes em três níveis: “consumo único < 50 USD”, “50-200 USD” e “> 200 USD”. Ao enviar códigos de pré-venda exclusivos para o nível mais alto, este grupo contribuiu com 62% da receita da Black Friday, e o seu valor médio de pedido aumentou para uma média de 320 USD.

  A classificação não é arbitrária; primeiro é preciso encontrar os “pontos de rutura de consumo”. A análise de pedidos anteriores revelará que a distribuição do valor dos clientes geralmente tem linhas divisórias claras. Por exemplo, os seus dados podem mostrar que 65% dos clientes consomem entre 30-80 USD numa única compra, mas há uma redução acentuada de pessoas nos 120 USD (restam apenas 12%), o que é uma linha de classificação natural. Definir o ponto de corte onde a frequência de consumo cai mais de 20% torna as características de cada grupo de clientes mais distintas.

  Clientes de Alto Consumo (15% superiores) devem ser etiquetados com “Escassez”. Os dados provam que este grupo reage 40% mais a etiquetas como “Limitado” e “Exclusivo VIP” do que os clientes comuns. Por exemplo, clientes etiquetados como “Consumo Anual > 1000 USD” têm uma taxa de conversão de 23% após receberem uma mensagem de “compra limitada a 48 horas”, o que é 2.1 vezes superior à das promoções regulares. No entanto, é preciso ter cuidado, pois este grupo tem uma tolerância muito baixa a spam: mais de 3 mensagens push por mês farão com que 12% dos clientes deixem de seguir.

  Os clientes de nível médio (cerca de 35%) são os mais adequados para serem estimulados com “ofertas em escada”. Quando o seu consumo acumulado atinge o objetivo, envie imediatamente uma etiqueta dinâmica “Gaste mais 200 para fazer upgrade para VIP”. Testes práticos mostram que as empresas que definem lembretes de limite de consumo conseguem fazer com que 25% dos clientes de nível médio façam upgrade para o nível de alto consumo em 3 meses. Por exemplo, uma marca de mobiliário aciona uma mensagem “Gaste mais 20 USD para ter garantia de um ano” quando o consumo do cliente atinge 180 USD, o que aumentou com sucesso o valor médio do pedido deste grupo em 65%.

  Quanto aos clientes de baixo consumo, em vez de enviar muitos descontos, use “etiquetas de comportamento” para filtrar clientes potenciais. Por exemplo, clientes de baixo consumo etiquetados como “abrem mensagens mais de 5 vezes por mês”, embora o consumo atual seja baixo, têm uma intensidade de interação 2.3 vezes superior à de clientes comuns. Enviar conteúdo de tutoriais de produtos (não promoções) para este grupo resulta em 18% de conversão para o nível de consumo médio-alto em 6 meses, 70% mais eficiente do que o marketing direto.

  É necessário ajustar a classificação dinamicamente. Recalcule o “total de consumo contínuo de 12 meses” dos clientes a cada trimestre, pois cerca de 9% dos clientes flutuam entre os diferentes níveis. Por exemplo, uma marca de mãe e bebé descobriu que o ciclo de gravidez causa mudanças drásticas no poder de consumo do cliente: as grávidas gastam em média 240% mais no terceiro trimestre do que o habitual, mas o consumo cai 65% após 6 meses do parto. Usar um cronograma para marcar estes pontos de mudança aumenta a precisão da classificação em 33%.

  Método de Etiquetagem de Período Ativo

  Os dados mais recentes mostram que enviar mensagens do WhatsApp no momento errado reduz a taxa de abertura em 72%. Mas, ao visar com precisão os períodos ativos dos clientes, não só a velocidade de resposta acelera 2.3 vezes, como a taxa de conversão pode aumentar para 35%-50%. Por exemplo, a taxa de resposta a mensagens de clientes indonésios é de 78% entre as 20h00 e as 22h00, enquanto os clientes alemães estão mais ativos na hora do almoço (12h00-14h00) (65%). Mais crucialmente, o período ativo do mesmo cliente pode diferir em mais de 4 horas entre dias úteis e fins de semana; sem uma etiquetagem precisa, é como deitar 70% do orçamento publicitário no lixo.

  Capturar as 4 Horas de Ouro
  Cada região tem um pico de atividade único; use esta tabela para dominar rapidamente os horários chave:

  Região	Período Ativo em Dias Úteis	Período Ativo no Fim de Semana	Período de Maior Taxa de Resposta	Pior Horário de Envio
  Taiwan	12:00-14:00	20:00-22:00	13:30-14:00	03:00-06:00
  Arábia Saudita	16:00-18:00	14:00-16:00	17:00-17:30	22:00-04:00
  México	10:00-12:00	19:00-21:00	11:00-11:30	02:00-05:00

  Testes práticos mostram que enviar mensagens durante o período de maior taxa de resposta faz com que os clientes respondam em média em apenas 3.2 minutos, mas em horários menos populares, o tempo de espera pode exceder 8 horas. Mais assustador, enviar publicidade 3 vezes consecutivas no “pior horário de envio” quadruplica a taxa de bloqueio por parte do cliente.

  Distinguir Períodos “Imediatos” e “Acumulativos”
  Alguns produtos exigem uma decisão imediata do cliente (como descontos por tempo limitado), o que requer atingir o “pico imediato” – geralmente a hora do almoço ou após o trabalho, das 19h00 às 21h00. A taxa de compra por impulso neste período é 40% superior ao normal. Mas para produtos de alto valor (como móveis ou cursos), deve-se usar o “período acumulativo”: os dados mostram que a frequência com que os clientes visualizam mensagens educacionais no domingo de manhã, das 9h00 às 11h00, é 2.1 vezes superior à dos dias úteis. Embora não façam um pedido imediatamente, a proporção de clientes que concluem a compra em 72 horas atinge 38%.

  Ajuste Dinâmico com “Mapa de Calor Comportamental”
  Os hábitos ativos do cliente mudam com as estações. Por exemplo:

  • Durante o Ramadão, o período ativo dos clientes do Médio Oriente move-se 2.5 horas para a frente.
  • Durante as férias de inverno e verão, o período ativo dos estudantes muda do final da tarde para a madrugada (01h00-03h00).
  • Nas duas semanas que antecedem o Double 11 (Dia dos Solteiros), a frequência de visualização de mensagens por todos os clientes aumenta 55%.

  As empresas que atualizam as etiquetas de período mensalmente têm uma taxa de abertura de mensagens 29% superior àquelas que enviam em horários fixos. O método mais simples é definir regras de automação: quando um cliente lê mensagens consecutivamente após as 20h00 de quarta-feira por 5 vezes, a etiqueta “Ativo na Noite de Quarta-feira” é adicionada automaticamente, e as próximas mensagens são priorizadas para esse horário.

  Método de Etiquetagem de Preferência de Produto

  Os dados mostram que enviar mensagens direcionadas às preferências do cliente pode aumentar a taxa de conversão em 3-5 vezes, mas 85% das empresas ainda usam a “transmissão em massa”, um método de baixa eficiência. Por exemplo, 32% dos clientes de uma marca de mãe e bebé também compraram livros ilustrados para crianças. Se a mensagem do novo livro for enviada apenas para este grupo, a taxa de abertura pode disparar de uma média de 12% para 47%, e a taxa de devolução é 18% inferior à do envio aleatório. Mais crucialmente, a preferência do cliente por uma categoria específica geralmente dura 9-15 meses. Se este período de ouro não for aproveitado, a concorrência pode roubar 42% das oportunidades potenciais de recompra.

  Quando um cliente pergunta ativamente sobre um determinado tipo de produto, é preciso adicionar imediatamente uma etiqueta precisa. Por exemplo, se o cliente perguntar “Tem power bank de 20000mAh?”, deve ser etiquetado simultaneamente como “Acessórios de Tecnologia + Alta Capacidade Necessária”. Testes práticos mostram que etiquetas com parâmetros específicos são 2.7 vezes mais eficazes do que etiquetas de categorias genéricas – os clientes etiquetados como “Equipamento Fotográfico” têm uma probabilidade de compra de câmara de 8%, mas os etiquetados como “Consulta de Câmara Full-Frame” têm uma taxa de pedido real de 23%. É importante notar que o vocabulário do cliente revela o seu nível de orçamento; quem pergunta por “telemóvel Xiaomi” e “iPhone 15 Pro” pode ter um poder de consumo 4 vezes diferente e deve ser etiquetado separadamente.

  O padrão de compra do cliente que ele próprio desconhece é a verdadeira mina de ouro. Ao analisar a combinação de pedidos nos últimos 3 meses, descobrirá que 61% dos clientes que compraram uma máquina de café compram grãos de café nos 90 dias seguintes; a probabilidade de um cliente que comprou auriculares Bluetooth de alta qualidade comprar um smartwatch nos 6 meses seguintes é 38% superior à de uma pessoa comum. A taxa de conversão destas etiquetas de associação é 55% superior à da recomendação de um único produto, porque se alinha com a “lógica do cenário de uso” do cliente. Um caso clássico: uma marca de atividades ao ar livre descobriu que 27% dos clientes que compram botas de caminhada adicionam spray impermeabilizante durante a estação chuvosa. Definiu então uma etiqueta automática “Botas de Caminhada + Não Comprou Impermeabilizante”, e o sucesso desta venda adicional atingiu 41%.

  Necessidades sazonais como comprar protetor solar no verão e hidratante no inverno devem ser geridas com um cronograma. Os dados provam que enviar uma notificação de novo produto com 2 semanas de antecedência a clientes que “compraram protetor solar no verão passado” tem uma taxa de recompra 63% superior à da promoção de última hora. Mas para preferências anuais como “alimentos orgânicos”, é necessária uma estratégia diferente – estes clientes reabastecem em média a cada 17 dias; o melhor ponto de acionamento é enviar um lembrete de “lista de recompra frequente” no 14º dia após a última compra, o que pode aumentar a taxa de conversão do pedido para 34%.

  Os produtos nos quais um cliente permanece na página de detalhes por mais de 90 segundos têm uma probabilidade de compra 5 vezes superior àqueles em que permanece apenas 15 segundos. Importar estes dados para o sistema de etiquetas do WhatsApp pode criar etiquetas de alto valor como “Visualização Profunda Não Comprada”. Na prática, enviar uma oferta por tempo limitado a clientes que visualizaram uma página de produto 3 vezes, mas não fizeram um pedido, pode recuperar 28% dos carrinhos abandonados em 7 dias. Uma abordagem mais avançada é combinar a faixa de preço, por exemplo, etiquetar “Visualizou produtos com preço > 500 USD 3 vezes+”. Embora o período de decisão de compra deste grupo seja mais longo (média de 9 dias), o valor do fecho é 70% superior ao dos clientes de compra por impulso.

  Gestão de Cores do Estado de Acompanhamento

  De acordo com os dados de plataformas de automação de vendas, as equipas de vendas que usam etiquetas de cor para marcar o estado de acompanhamento têm uma taxa de conversão de clientes 42% superior àquelas que não o fazem, e o ciclo médio de acompanhamento é reduzido em 3.7 dias. Mais crucialmente, as equipas com gestão visual conseguem manter a taxa de clientes importantes não acompanhados abaixo de 5%, enquanto as equipas com acompanhamento desorganizado têm uma taxa de não acompanhamento de até 31%. Por exemplo, marcar clientes “sem resposta em 72 horas” com vermelho e fazer um segundo acompanhamento atempado resulta numa taxa de sucesso de 58%, superando em muito os 23% do grupo sem etiqueta. As cores não só aceleram a decisão, mas também aumentam a eficiência da equipa em mais de 2 vezes.

  Caso Comprovado: Após uma empresa B2B implementar um sistema de etiquetagem de três cores, o tempo médio de fecho de negócio foi reduzido de 23 dias para 14 dias, e a receita trimestral aumentou 37%. O segredo foi usar “Vermelho-Amarelo-Verde” para distinguir claramente o nível de urgência do cliente, permitindo que os vendedores priorizassem o tratamento dos 5 clientes marcados a vermelho todos os dias. Estes clientes contribuíram com 52% das vendas do mês.

  Estabelecer um Sistema de Correspondência Urgência-Cor
  Diferentes fases de acompanhamento devem ser diferenciadas com cores contrastantes. Esta tabela é a melhor prática verificada por 200 empresas:

  Cor	Definição de Estado	Ação Sugerida	Tempo Médio de Resolução	Probabilidade de Conversão
  Vermelho	Fase de Decisão Crítica (necessita de resposta em 24 horas)	Contacto telefónico prioritário	<2 horas	68%
  Laranja	Lido sem resposta por mais de 48 horas	Enviar material suplementar	<12 horas	34%
  Amarelo	Dentro de 7 dias após o primeiro contacto	Enviar conteúdo relevante regularmente	<24 horas	18%
  Verde	Cliente de Cultivo a Longo Prazo	1 vez por mês envio de valor	<72 horas	5%
  Cinza	6 meses sem interação	Suspender contacto proativo	–	1%

  Os dados mostram que acompanhar clientes marcados a vermelho em 2 horas resulta numa taxa de fecho 3 vezes superior à de um acompanhamento após 24 horas. No entanto, o mesmo cliente não deve ser marcado consecutivamente com vermelho mais de 3 vezes, caso contrário, desenvolverá “resistência” – a taxa de conversão da 4ª marcação vermelha cairá para 12%.

  Usar Cores para Gerir o Ciclo de Vida do Cliente
  O percurso médio de um novo cliente, desde o contacto até ao fecho, requer 5.7 interações. A etiquetagem por cor pode apresentar claramente este processo: primeiro contacto marcado a amarelo, pedido de cotação muda para laranja, fase de comparação muda para vermelho, e após o fecho, muda para verde. Testes práticos mostram que enviar um estudo de caso durante a fase laranja pode fazer com que o cliente avance 1.8 dias para a fase de decisão vermelha. E os clientes verdes devem ser geridos em níveis – clientes “verde escuro” (consumo anual > 10 mil USD) são contactados a cada 2 semanas, 50% mais frequentemente do que clientes “verde claro”.

  Definir Regras de Upgrade de Cor
  Quando o comportamento do cliente aciona condições chave, o sistema deve mudar de cor automaticamente. Por exemplo:

  • O cliente abre a cotação 3 vezes ou mais: Amarelo → Laranja
  • A palavra-chave “comparação” aparece na conversa: Laranja → Vermelho
  • Não abriu nenhum link em 7 dias: Verde → Cinza

  O sistema de mudança automática de cor acelera a velocidade de reação do vendedor em 40%, e é especialmente eficaz para capturar 15% dos “clientes com necessidade súbita” – estes clientes geralmente saltam de verde para vermelho, e se forem respondidos em 1 hora, a probabilidade de fecho é de 73%. Uma empresa de instrumentos definiu a regra “Permanência no site oficial por mais de 8 minutos muda automaticamente para vermelho”, aumentando a taxa de conversão deste tipo de cliente de 19% para 51%.
  Analise a precisão da etiquetagem por cor mensalmente e corrija dois tipos de erros: 1) “Falsos vermelhos” – etiquetas vermelhas com taxa de fecho real inferior a 20%, as condições de acionamento devem ser ajustadas; 2) “Verdes Perdidos” – clientes que deveriam ter sido marcados a vermelho, mas foram classificados incorretamente pelo sistema. Em média, cada vendedor perde 8.3 clientes de alto potencial por mês. Os dados comprovam que as equipas que otimizam as regras de cor trimestralmente mantêm a precisão da etiquetagem acima de 92%, 37 pontos percentuais superior às equipas que não ajustam.

  A essência da gestão de cores é a “decisão visual”. Quando toda a equipa vê que a proporção de etiquetas vermelhas excede 15%, mais recursos devem ser alocados imediatamente para o tratamento – isto geralmente significa que a procura do mercado está a aquecer. Por outro lado, se as etiquetas cinzentas aumentarem subitamente 20%, pode ser um sinal de alerta precoce de que a atratividade do produto está a diminuir. A gestão dinâmica de cores não só melhora a eficiência do acompanhamento, mas também é um termómetro para a previsão de vendas, capaz de prever 65% das flutuações de vendas com 14 dias de antecedência.