Alternativa ao Pipefy: Qual a melhor?
Quando se fala em organização de processos em pipelines, muitas empresas pensam no Pipefy (está logo no nome!). De campos condicionais a facilidade e continuidade de pipeline, o Pipefy tem muitas ferramentas que podem ajudar as empresas a criar seus primeiros fluxos de trabalho sistemáticos em toda a equipe.
No entanto, também existem alguns fatores limitantes que podem dificultar a ampliação dos processos, especialmente quando você precisa de automações complexas, integrações personalizadas e controles de permissão detalhados.
Escrevemos este artigo para destacar alguns dos principais recursos do Pipeline, como eles podem ajudá-lo, e quando eles podem começar a te decepcionar.
Aviso: todas as informações abaixo refletem tanto o Pipefy quanto o Jestor no momento em que este artigo foi publicado e refletem apenas minha opinião e experiências pessoais.
Projetado para pipelines (para o bem e para o mal)
Pipefy é uma ferramenta projetada especificamente para pipelines. Ele foi projetado com fluxos de trabalho organizados em ou por estágios.
Por exemplo, assim que você cria um novo processo (como Recrutamento), ele é criado imediatamente como um pipe Kanban. Isso reduz o tempo gasto na construção de estruturas, pois a estrutura geral já está pré-construída desde o início.
Outra maneira pela qual o Pipefy se destaca nos processos de pipeline é com campos condicionais. É muito fácil configurar um pipe para que um campo apareça apenas para um usuário dependendo de como ele preencheu os campos anteriores. Por exemplo, apenas mostrando o campo “Número de Parcelas” se a forma de pagamento for “Em Parcelas”.
Por fim, outro ótimo recurso para fluxos de trabalho é que os campos sempre são anexados a um estágio específico. Isso significa que alguns campos são ocultados automaticamente quando um card está em um determinado estágio, o que pode ser muito útil para garantir a facilidade de uso.
Então, como você pode ver, o Pipefy é uma ótima ferramenta se você está tentando construir fluxos de trabalho sozinho. No entanto, isso vem com certas quedas.
Ser uma ferramenta orientada a fluxo de trabalho significa que não é orientada a banco de dados. A plataforma irá guiá-lo para construir a estrutura que melhor se adapta à entrada do usuário. No entanto, embora seja muito fácil construir muitos campos supérfluos e escondê-los como você deseja (fora da vista, fora da mente), isso tende a incentivar a construção de gigantes estruturais com dados confusos. Não é incomum que os usuários do Pipefy exportem seus pipes e descubram que são basicamente planilhas de guia única com dezenas ou centenas de colunas, algumas delas mal preenchidas.
Isso significa que um dos problemas centrais das planilhas – que são, dados difíceis de organizar e automatizar – é transportado diretamente para seus processos, mesmo que tenham uma interface mais amigável. Portanto, mesmo ao observar a exibição de tabela/banco de dados dos pipelines, as informações podem não ser facilmente compreensíveis, os painéis podem ser difíceis de montar e as automações às vezes podem não ser possíveis. No final, os processos podem acabar quebrando à medida que sua empresa cresce.
Jestor, por outro lado, é uma ferramenta de construção de banco de dados em primeiro lugar. Isso significa que, quando você começa a criar um processo, você o está criando como um banco de dados/tabela e, em seguida, trabalha para moldá-lo em um fluxo de trabalho.
Dito isto, não será tão rápido começar com o Pipefy quando você estiver tentando construir um pipeline, e alguns recursos são só realmente possíveis quando a ferramenta é projetada especificamente para essa finalidade. No entanto, a mentalidade de banco de dados em primeiro lugar também garante que você possa criar processos infinitamente escaláveis que sejam totalmente automatizados, integrados e organizados. Muitas empresas acabam usando o Jestor como o software principal de sua empresa, extraindo e orquestrando dados de diferentes fontes e plataformas, pois o foco do Jestor na estrutura de dados ao invés da linearização de processos permite que ele torne qualquer automação possível, independente do número de pessoas ou dados de carga de trabalho envolvida.
Isso significa que o Pipefy pode ser a melhor solução para equipes menores que desejam se concentrar na otimização kanban e não se preocupam em manter um histórico de dados organizado ou integrar esses processos à espinha dorsal da empresa. Outras empresas, no entanto, podem ter uma demanda por soluções mais robustas.
Dados conectados emaranhados e difíceis de usar no Pipefy
Outra coisa que pode prejudicar a capacidade de escalar de uma empresa ao usar o Pipefy é a maneira como a plataforma cria conexões de dados.
Simplificando, o Pipefy usa conexões n:n (ou muitos para muitos) ao vincular registros. Isso significa que no mesmo campo de um card de Cliente, por exemplo, você pode selecionar vários cards de Ofertas ao mesmo tempo.
Se isso não soa tão estranho, bem… não é. É como muitas plataformas no-code permitem conexões, incluindo outras ferramentas conhecidas, como Airtable ou ClickUp. O problema é: conexões muitos-para-muitos são exatamente o motivo pelo qual muitos processos quebram, mesmo quando os usuários não percebem isso.
Ter esses tipos de conexões significa que você nunca pode ter certeza de quantos itens terá em um único campo. Um cliente pode ter três endereços diferentes, outro pode ter apenas um. Portanto, quando se trata de automatizar processos, não há como padronizar como você deseja usar esses dados.
Por exemplo, se eu enviar um e-mail automático para o primeiro cliente e quiser usar seu país de origem, devo obter o valor do país do primeiro, segundo ou terceiro endereço? Como você pode ver, ter muitas opções finais traz ambiguidade ao processo, então você geralmente fica preso a uma das seguintes opções: criar um processo que pode usar os valores errados de tempos em tempos ou nem mesmo ser capaz de criá-los em absoluto.
No Jestor, todas as conexões são feitas como conexões 1:1 ou n:1. Isso significa que você sempre pode seguir as conexões e terminar em um registro final único. Isso significa que, em vez de ambiguidade, as conexões trazem clareza ao processo. Você pode criar uma automação e ter a certeza de que o resultado final será sempre previsível, independente de quantas vezes você executar o processo.
Isso não significa que seja impossível criar conexões n:n dentro do Jestor: você pode fazer isso com o uso de tabelas auxiliares. E, quando isso acontece, existem automações separadas projetadas especificamente para esses casos.
Ao “restringir” a maneira como você pode criar conexões, Jestor é capaz de orientá-lo na criação de estruturas mais escaláveis e acaba tendo automações no-code mais poderosas e flexíveis, dando a você mais liberdade para usar seus dados.
Poucas alternativas de automação no Pipefy
Falando sobre automações, há duas maneiras pelas quais o Pipefy permite que você crie automações no-code: automações de pipeline embutidas e automações com Zapier.
A maior parte do poder de automação no-code vem do Zapier. Se você não estiver familiarizado com essa ferramenta, o Zapier é uma plataforma de automação e integração que permite criar sequências de eventos no-code. Por exemplo, “Quando uma linha for criada no Google Planilhas, crie um card no Pipefy”. É uma ferramenta maravilhosa que torna seus dados muito mais poderosos e é muito intuitivo de usar.
No entanto, há dois pontos principais que devem ser trazidos à tona ao discutir o Zapier:
- É uma plataforma separada com um preço próprio. Isso significa que um volume baixo a moderado de automações já incorre em custos extras para sua operação.
- O Zapier não é uma ferramenta exclusiva do Pipefy. Isso significa que quaisquer aspectos positivos da automação do Zapier podem ser aplicados a qualquer outro software que também esteja presente no ecossistema do Zapier (incluindo Jestor!)
Outro problema com o Zapier é que, embora seja incrível conectar várias plataformas diferentes, ele precisa ser um pouco genérico. Automações contextuais detalhadas geralmente não são possíveis, a menos que a plataforma que você deseja conectar tenha passado muito tempo criando diferentes “Zaps”, o que nem sempre é o caso.
É aí que entram as automações no-code incorporadas. Felizmente, o Pipefy também tem algumas delas. E, no que diz respeito às automações de pipeline, abrange os gatilhos de eventos e ações mais usados que os usuários podem precisar. Se você precisar de gatilhos e ações de eventos simples, como “Criar um card no pipeline de cobrança quando um registro de vendas for ganho”, não terá problemas para criar isso por meio do assistente de automação.
No entanto, um teste rápido também revelará que não há muitas coisas que você pode fazer com essas automações incorporadas. Com um punhado de acionadores de eventos e ações que se concentram principalmente na criação ou movimentação de cards, não há uma maneira real de tratar dados ou criar processos mais complexos do que avançar nos fluxos de trabalho. Isso não deve surpreender se lembrarmos do foco do Pipefy em ser um gerente de pipeline.
No Jestor, embora você possa usar o Zapier, você também tem uma boa quantidade de automações no-code embutidas chamadas de Tricks, que variam de ações simples e genéricas a ações orientadas a dados muito específicos. Por exemplo, você pode definir uma automação para ser executada quando um registro for criado em dias e horários específicos e atualizar/criar registros, agregar valores de registros conectados, enviar mensagens do Slack ou criar tarefas para membros da equipe.
Não apenas existem integrações nativas que você pode usar da forma que mais se adequa às suas operações, mas você também pode criar webhooks para receber dados e enviar informações para webhooks ou endpoints externos com os Tricks no-code, permitindo que você se conecte a quase qualquer outra plataforma aberta .
Parece muito ter um Zapier interno, mas que está incluído no preço e que permite automações mais complexas, já que as mesmas plataformas guardam os dados e as próprias automações.
Dashboards simples e não interativos no Pipefy
Além de permitir a criação de pipelines, o Pipefy permite criar dashboards para organizar seus dados visualmente, com gráficos e indicadores numéricos para ajudá-lo com insights rápidos sobre seus processos.
Um passeio superficial, no entanto, mostrará que não há muita profundidade nesse recurso específico. Como o Pipefy não se concentra muito na organização e análise de dados, as opções são um pouco limitadas no que você pode criar e ver aqui, com os gráficos e indicadores mencionados acima ocupando o banco da frente e não permitindo muita personalização. Um dos pontos mais fracos dos dashboards, no entanto, pode ser o fato de não serem interativos. Usá-los parece muito com a construção de gráficos e tabelas no Excel: eles são algo para se olhar, mas não para serem usados ou interagidos de forma alguma.
Jestor adota uma abordagem totalmente diferente para dashboards, englobando-os em seu recurso de aplicativos.
Os aplicativos são basicamente seções do Jestor nas quais você pode criar componentes. Esses componentes podem ser o que você espera de painéis comuns: gráficos, indicadores e versões menores e filtradas de tabelas pré-existentes. Porém, além desses componentes básicos, você conta com ferramentas mais avançadas para construir uma central de comando para sua operação: calendários, formulários, carrinhos de compras e até filtros personalizados que afetam os demais componentes.
Os aplicativos da Jestor não são apenas projetados para condensar informações como um dashboard, mas para criar novas maneiras de interagir com seus dados, e isso permite que a maioria dos componentes seja interativa de uma forma ou de outra. Você pode criar um calendário para ver as remessas recebidas, clicar em uma remessa específica e atualizar suas informações. Você pode até criar uma tabela de projetos com um componente de chat que permite comentar diretamente em registros específicos.
Com um maior grau de personalização e interatividade, Jestor permite que as equipes criem não apenas fluxos de trabalho e bancos de dados, mas formas personalizadas de executar processos que vão além da movimentação de cartões e preenchimento de formulários.
Poderes de permissão médios, mas não estelares no Pipefy
Existem dois tipos de permissões no Pipefy: permissões de empresa/membro e permissões de pipe.
As permissões da empresa funcionam atribuindo funções aos membros, que variam de Administrador (pode fazer tudo), Membro (pode acessar todos os pipes públicos e tem alguns poderes de edição neles) e Convidado (pode preencher formulários apenas para alimentar pipes públicos, mas pode não ver as informações dentro do pipe, nem mesmo os cards que eles criaram).
Esse tipo de abordagem de ter funções predeterminadas é muito comum no gerenciamento de software, mas também pode ser uma dor de cabeça quando uma empresa cresce e se transforma em uma equipe de tamanho moderado. É muito comum que as empresas necessitem de funções que estejam em algum lugar entre as predeterminadas, e não poder fazê-lo pode causar problemas que variam de pequenas dores de cabeça a enormes custos monetários.
As permissões de pipe funcionam permitindo que você atribua restrições extras para pipelines específicos sobre as funções da empresa atribuídas aos membros, como ter permissões somente leitura.
Embora as permissões de pipe permitam um pouco mais de flexibilidade ao definir permissões em seus processos, elas ainda mantêm a questão anterior de serem pré-fabricadas pelo Pipefy. Isso significa que há pouco desvio que você possa fazer do que já está lá. Se não se encaixa em suas operações, há pouco que você possa fazer sobre isso.
No Jestor, também existem dois tipos de permissões: cargos que são configurados via no-code e perfis personalizados que são criados a partir de low-code.
Os cargos são permissões personalizadas nas quais você atribui poderes em todo o Jestor, como criar novas tabelas ou personalizar cores, bem como permissões na tabela, como definir a quais tabelas um usuário terá acesso e se terá acesso total e poderes nele, ou um alcance mais limitado.
Se você precisar de ainda mais flexibilidade, no entanto, você pode criar perfis personalizados de baixo código nos quais você pode ditar tudo o que um usuário pode ver ou fazer dentro de sua conta. Você quer que os clientes vejam apenas as compras que eles criaram? Você pode fazer isso. Você quer que os vendedores juniores vejam apenas clientes com menos de US $1.000 em potencial, não consigam ver números de telefone, mas conseguem ver (mas não editar) e-mails? Também é possível.
Os perfis permitem que você defina qualquer tipo de regra ou filtro que possa precisar para seus usuários, permitindo que você gerencie com precisão como as pessoas usam seu Jestor – evitando erros que possam surgir por falta de controle.
API não convencional no Pipefy
Como a maioria das outras plataformas SaaS, o Pipefy tem uma API que você pode usar para integrar ou automatizar processos de maneiras que as automações e integrações padrão e nativas podem não conseguir. Ao contrário da maioria das plataformas SaaS, o Pipefy opta por um GraphQL em vez de uma API REST.
Há vantagens nisso. As APIs de comunicação GraphQL são mais rápidas e exigem apenas uma consulta para buscar as informações que você pode precisar. Em contraste com isso, as APIs REST dividem as informações em muitos endpoints e, às vezes, você pode precisar fazer várias chamadas para buscar dados específicos (por exemplo, fazer uma chamada para obter um ID de hóspede de hotel e usar essas informações para obter suas reservas anteriores).
O que queremos dizer é que o GraphQL é uma tecnologia incrível e há muitas vantagens em usá-lo. No entanto, não é totalmente sem problemas.
O primeiro problema é que a maioria dos aplicativos da Web usam REST API. Isso por si só torna a integração das APIs do GraphQL mais difícil, pois a maioria dos desenvolvedores não estão familiarizados com ela e precisarão gastar algum tempo estudando-a antes de poder aproveitá-la. Como as horas da equipe de tecnologia geralmente são as horas mais caras na maioria das empresas, isso pode tornar a integração de projetos mais cara do que o necessário. Isso pode ser um problema ainda maior ao substituir talentos dentro da empresa, pois aclimatar novas contratações ao esquema pode interromper as coisas.
O segundo problema é que a introdução de uma nova tecnologia no ecossistema necessariamente tornará a manutenção de tudo mais complexa e onerosa. Os desenvolvedores precisarão escrever mais documentação e podem precisar criar estruturas auxiliares apenas para garantir que todo o resto se comunique corretamente com essa ferramenta.
Como você pode ver, isso pode ser um pouco trabalhoso.
Jestor, por outro lado, usa uma API REST, que é imediatamente familiar para a maioria dos desenvolvedores ou membros de equipes orientadas para tecnologia. Isso significa que qualquer pessoa familiarizada com a integração de plataformas provavelmente pode começar a trabalhar.
A utilização de uma estrutura de API mais convencional faz com que você gaste menos tempo na conquista de uma curva de aprendizado e mais tempo fazendo coisas que gerem valor para a empresa, além de menos complexidade geral nos processos que você precisa construir, tanto na criação desses processos quanto na manutenção deles.
O Jestor tem uma API poderosa que permite que você faça qualquer coisa manualmente no Jestor (incluindo ações estruturais, como criar tabelas e campos), e ter uma maneira padrão e familiar de criar seu aplicativo é uma ótima maneira de garantir que sua equipe de tecnologia esteja o mais produtivo possível.
O preço baseado no usuário não incentiva o crescimento
Por fim, vale a pena discutir os preços do Pipefy. É um modelo muito padrão, com vários planos que cobram taxas diferentes com base no preço por usuário.
Normalmente, você não ficaria de olho neste modelo. Afinal, é assim que a maioria das empresas de SaaS cobram por seus serviços. No entanto, este não é um bom modelo para empresas em rápido crescimento.
A partir de agora, o plano mais barato do Pipefy custa US $22/usuário/mês. Para uma equipe pequena de 10 pessoas, isso significa US $220/mês, independentemente de quanto cada usuário contribui ou usa sua conta Pipefy. Com empresas que estão crescendo, é muito comum que as equipes passem de 10 para 100 pessoas rapidamente, com a maioria delas sendo contribuintes menores para operações e processos internos. Em última análise, isso significa que seus custos de software podem aumentar dez vezes, sem que seu uso – e, portanto, o valor que você obtém do software – aumente no mesmo ritmo.
Jestor adota uma abordagem de preços baseada no uso. Há duas coisas que definem quanto custará uma conta Jestor: os recursos que você precisa e quanto você está usando. Esse preço escalonado garante que os preços do Jestor só aumentarão se você estiver obtendo mais valor ativamente dele. Ou seja: apenas crescer em equipe não lhe custará mais e, à medida que suas operações (e receita) aumentam, os custos de software seguem de acordo.
O preço baseado no uso tem muitos outros benefícios colaterais. Por exemplo, não ter que se preocupar com custos ao adicionar novos usuários incentiva as empresas a adicionar quantos usuários precisarem em vez de compartilhar senhas (o que é um grande risco de segurança). Também facilita muito o planejamento de atualizações e orçamentos, e novas contratações podem ser adicionadas imediatamente, sem que a equipe financeira precise comprar novas licenças. Tudo isso, torna sua operação mais enxuta, mais rápida e mais segura.
Para resumir
Como dissemos, o Pipefy é uma ótima plataforma para pipelines de processos. Como qualquer ferramenta dedicada, ter um foco claro permite que ela se destaque em determinadas tarefas, mesmo que tenha que fazer alguns sacrifícios que impactam em usá-la para fins mais gerais.
Embora possa ser uma grande ajuda no estabelecimento de versões de fluxo de trabalho de operações executadas em planilhas ou processos independentes bem elaborados, ele pode começar a falhar à medida que você aumenta e precise de soluções mais robustas e flexíveis. Com a tendência de criar estruturas de dados confusas, baixa variedade de automações, dashboards e sistema de permissões rígido, você pode achar mais adequado usá-lo como ferramenta auxiliar para equipes menores do que como espinha dorsal e centro da verdade de sua empresa.
Se você está procurando uma plataforma de uso geral, altamente flexível e de nível empresarial que possa executar qualquer coisa, desde operações físicas até análises de alto volume, por que você não experimenta o Jestor?