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Prever é saber o que vem. Otimizar é saber o que fazer.

Preço, estoque e capital calculados sob as restrições que a sua empresa realmente tem — margem, nível de serviço, política comercial — e não sugeridos por um pacote que nunca as viu.

Otimizador de preço: a curva de demanda estimada e a curva de margem total desenhadas sobre o mesmo eixo de preço, com o marcador do preço ótimo sobre o máximo da margem, a região abaixo da margem mínima hachurada e o preço atual marcado dentro dela, ao lado das leituras de elasticidade, ganho de margem e restrição ativa.
Tela ilustrativa da plataforma, com dados de demonstração.

A dor

A previsão certa não corrige a decisão errada

A projeção chega ao comitê, todo mundo concorda com o número — e o preço continua saindo de uma tabela com reajuste linear, o estoque continua dimensionado por média móvel e o limite continua obedecendo a uma regra escrita há cinco anos. O modelo acertou o futuro e nenhuma decisão mudou de lugar.

O que falta é o passo entre o número e a escolha. Definir preço, estoque ou alocação é um problema de máximo sob restrição — margem mínima, nível de serviço, capital disponível, política comercial — e planilha não resolve isso: resolve por tentativa e erro, uma célula por vez, no palpite de quem está com pressa. Os motores prontos do mercado erram do outro lado: otimizam uma função que a empresa não escolheu — clique, giro, volume — e recomendam o que ela não pode executar.

A solução

Máximo sob restrição: a decisão que respeita a sua política

A solução de Otimização de Decisão aplica a lógica de ML assistido e contextual da plataforma a um objetivo específico: escolher, dentro do que a empresa pode e quer fazer, a ação que gera mais valor. A previsão entrega a distribuição do que pode acontecer; a otimização escolhe o ponto — e explica por que aquele ponto, e não outro.

O que a solução entrega:

  • Preço e elasticidade.

    Curva de demanda estimada por produto, canal e região, com elasticidade medida no seu histórico — não arbitrada em reunião. Preço ótimo, faixa de desconto defensável e simulação de promoção antes de anunciá-la.

  • Estoque e reposição.

    Política de reposição calculada sobre a distribuição de demanda que os modelos de previsão produzem: quanto comprar, quando comprar e qual nível de serviço cada item merece — com o custo do capital parado dentro da conta, não fora dela.

  • Capital e carteira.

    Alocação entre produtos, canais, limites e exposição, com o mesmo método aplicado à decisão financeira e integrado aos modelos de risco de crédito.

  • Próxima melhor ação.

    Para cada cliente e cada momento, qual produto, oferta ou abordagem gera mais valor — com margem mínima, disponibilidade de estoque e regras de exclusão embutidas no modelo, não conferidas depois que ele já recomendou.

  • As restrições são as suas, não as de um pacote.

    Margem, nível de serviço, capacidade, limites regulatórios e regras comerciais entram como restrição formal do problema. O modelo não recomenda o que a empresa não pode entregar.

  • Segmentação a serviço da decisão.

    Onde o preço, a oferta ou o serviço certo mudam de grupo para grupo, a solução descobre esses grupos nos seus dados e otimiza por segmento — com cada grupo explicado em linguagem de negócio, nunca como "Cluster 3".

  • Cada decisão explicada.

    XAI aplicado à otimização: qual restrição está pesando, quanto valeria relaxá-la e o que muda se a premissa mudar. É o que faz o time comercial adotar e o comitê aprovar.

Como funciona

  1. Etapa

    Definição do objetivo e das restrições.

    O que se quer maximizar — margem, receita, nível de serviço, retorno sobre capital — e sob quais limites. É a etapa que decide o resultado, e é feita com o seu time, não pela Quantka.

  2. Etapa

    Estimação dos efeitos.

    Elasticidade-preço, curva de demanda, efeito de canal e de sazonalidade estimados sobre o seu histórico quando ele existe e, quando ainda é curto, a partir de referências do seu setor — sempre enriquecidos com variáveis públicas brasileiras e recalibrados com o resultado de cada ciclo.

  3. Etapa

    Otimização sob restrição.

    Resolução do problema com as restrições de negócio embutidas por construção — margem, estoque, capacidade, política comercial.

  4. Etapa

    Explicação e validação.

    Cada família de decisões é decomposta via XAI e validada com as áreas responsáveis antes de ir para produção.

  5. Etapa

    Operação contínua.

    Decisões recalculadas conforme demanda, custo e conjuntura mudam, integradas ao ERP, ao e-commerce, ao CRM ou à força de vendas — com medição do impacto realizado.

O que você precisa ter

Menos do que você imagina. Não é preciso data lake, governança madura nem um time de dados montado — a Fábrica de Modelos foi construída para começar de ERP, planilha e sistema legado, que é onde os dados da maioria das empresas realmente estão.

Na otimização, o que abre o trabalho não é histórico — é a operação. Precisamos entender o objetivo, ou seja, o que a empresa de fato quer maximizar; as restrições reais, como margem mínima, capacidade, lote, prazo, nível de serviço e política comercial; e a estrutura de custo por trás delas. É disso que saem as equações do problema, e essa conversa é com o seu time, não com o seu banco de dados. O histórico entra na etapa seguinte, para estimar os efeitos — elasticidade, curva de demanda, sazonalidade — e, onde ele ainda é curto, o modelo parte de referências do seu setor e se calibra com o resultado de cada ciclo.

O que você recebe

  • Preço, política de estoque e alocação recomendados decisão a decisão, com o ganho esperado quantificado
  • Simulador para testar cenários de preço, promoção e nível de serviço antes de executar
  • Restrições de margem, capacidade e política comercial respeitadas por construção
  • Explicação de cada recomendação — inclusive de quanto custa cada restrição que a empresa impõe a si mesma
  • Medição do impacto realizado contra o cenário sem otimização
Painel de política de estoque: a fronteira entre nível de serviço e capital imobilizado, com a política recomendada em 96,5% e a política atual em 99,0% marcadas sobre a curva e a diferença anotada entre as duas, ao lado da tabela operacional por item com ponto de pedido, lote, serviço alvo e a restrição aplicada em cada linha.
Tela ilustrativa da plataforma, com dados de demonstração.

Resultados em nossos clientes

  • +15%

    de faturamento com modelos de previsão e simulação de mercado

  • −30%

    em ruptura de estoque, no mesmo conjunto de projetos

Resultados de projetos conduzidos pelo fundador da Quantka, na empresa e em posições anteriores. Clientes e projetos não são identificados, por confidencialidade. Referência: setembro de 2026.

Casos de uso

Comercial e pricing
preço e faixa de desconto por produto, canal e região, com elasticidade medida
Supply chain
política de reposição e nível de serviço por item, com o custo do capital parado na conta
Vendas
próxima melhor ação e sugestão de mix por conta, respeitando margem e disponibilidade
Varejo e e-commerce
recomendação de produto e oferta que maximiza margem, não clique
Finanças e crédito
alocação de capital, limites e exposição por carteira

Quanto está custando decidir preço, estoque e capital no palpite?