Pesquisa de Mercado

Realize pesquisas de mercado usando Apify Actors para extrair dados de várias plataformas.

Quando Usar

• Você precisa de dados de dimensionamento de mercado, demanda regional, preços, tendências ou comportamento do consumidor.
• A tarefa é coletar insumos de pesquisa de mapas, viagens, Facebook, Instagram ou fontes de tendências com o Apify.
• Você precisa de dados de mercado estruturados mais uma visão sintetizada de oportunidades ou riscos.

Pré-requisitos

(Não é necessário verificar antecipadamente)

• Arquivo .env com APIFY_TOKEN
• Node.js 20.6+ (para suporte nativo a --env-file)
• Ferramenta de linha de comando mcpc: npm install -g @apify/mcpc

Fluxo de Trabalho

Copie esta lista de verificação e acompanhe o progresso:

Task Progress:
- [ ] Step 1: Identify market research type (select Actor)
- [ ] Step 2: Fetch Actor schema via mcpc
- [ ] Step 3: Ask user preferences (format, filename)
- [ ] Step 4: Run the analysis script
- [ ] Step 5: Summarize findings

Etapa 1: Identificar o Tipo de Pesquisa de Mercado

Selecione o Actor apropriado com base nas necessidades de pesquisa:

Etapa 2: Buscar Esquema do Actor

Busque o esquema de entrada e os detalhes do Actor dinamicamente usando mcpc:

export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"

Substitua ACTOR_ID pelo Actor selecionado (por exemplo, compass/crawler-google-places).

Isso retorna:

• Descrição e README do Actor
• Parâmetros de entrada obrigatórios e opcionais
• Campos de saída (se disponíveis)

Etapa 3: Perguntar Preferências do Usuário

Antes de executar, pergunte:

1. Formato de saída:
   • Resposta rápida - Exibir os poucos resultados principais no chat (nenhum arquivo salvo)
   • CSV - Exportação completa com todos os campos
   • JSON - Exportação completa em formato JSON
2. Número de resultados: Com base no caso de uso

Etapa 4: Executar o Script

Resposta rápida (exibir no chat, sem arquivo):

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV:

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.csv \
  --format csv

JSON:

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT' \
  --output YYYY-MM-DD_OUTPUT_FILE.json \
  --format json

Etapa 5: Resumir Descobertas

Após a conclusão, relate:

• Número de resultados encontrados
• Localização e nome do arquivo
• Principais insights de mercado
• Próximos passos sugeridos (análise mais aprofundada, validação)

Tratamento de Erros

APIFY_TOKEN not found - Peça ao usuário para criar .env com APIFY_TOKEN=your_token mcpc not found - Peça ao usuário para instalar npm install -g @apify/mcpc Actor not found - Verifique a ortografia do ID do Actor Run FAILED - Peça ao usuário para verificar o link do console Apify na saída de erro Timeout - Reduza o tamanho da entrada ou aumente --timeout

Limitações

• Use esta habilidade apenas quando a tarefa corresponder claramente ao escopo descrito acima.
• Não trate a saída como substituta para validação específica do ambiente, testes ou revisão de especialistas.
• Pare e peça esclarecimentos se os inputs necessários, permissões, limites de segurança ou critérios de sucesso estiverem faltando.