“Business Intelligence” para Precificação Dinâmica e Margem Estratégica em Empresas de Autopeças: Proposta de Aplicação

Andressa Cunha de Oliveira; Fernando Celso de Campos

DOI: 10.22167/2675-6528-202602663

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A precificação em ambientes de comércio eletrônico multicanal apresenta complexidade elevada, especialmente no setor de autopeças, devido à diversidade de produtos, estruturas tributárias e modelos de custo por plataforma. O estudo objetivou desenvolver e validar uma solução de Business Intelligence para precificação dinâmica e análise de margem em um ambiente multicanal. A pesquisa, de caráter aplicado e abordagem mista, estruturou-se como um estudo de caso único. Os dados foram coletados de planilhas corporativas, sistema ERP, APIs de marketplaces e fontes tributárias oficiais, complementados por entrevista semiestruturada com o decisor organizacional. Desenvolveu-se uma base analítica com mais de 100 tabelas e um motor de precificação que calculou preço mínimo, preço sugerido, margem efetiva e alertas por produto e canal, com atualização diária e cobertura integral do portfólio. A análise identificou que 18,17% dos registros operacionais apresentaram margem negativa, totalizando R$ 3.075.093,28 em receita líquida sem cobertura do custo total. A validação técnica indicou 98% de conformidade na estrutura de custos, e a avaliação gerencial confirmou aderência às necessidades estratégicas da organização. A solução contribuiu ao integrar governança de dados, modelagem dimensional e precificação automatizada em um ambiente multicanal real, revelando distorções significativas no modelo anterior de precificação.

Palavras-chave: Business Intelligence; Modelagem Dimensional; Precificação Dinâmica; Supabase; Suporte à Decisão.

1. Introdução

O setor de comércio eletrônico de autopeças consolidou-se como um dos segmentos mais dinâmicos do varejo digital. Caracteriza-se por portfólios extensos, elevada variabilidade cambial nos custos de importação e atuação simultânea em múltiplas plataformas de venda com estruturas de custo distintas. Nesse contexto, a precificação deixou de ser apenas uma atividade operacional e passou a assumir papel estratégico na competitividade e na sustentabilidade do negócio (Foley e Guillemette, 2010).

A velocidade com que consumidores comparam preços em tempo real em plataformas como Magazine Luiza, Shopee e Mercado Livre torna inadequados os modelos tradicionais baseados em planilhas manuais ou mark-ups fixos (Negash e Gray, 2008). Esses modelos não acompanham a escala, a complexidade tributária e a dinâmica de custos exigidas pelo ambiente multicanal. Essa limitação pode resultar na comercialização de produtos com margens negativas não identificadas, comprometendo a rentabilidade e a sustentabilidade financeira da operação.

Business Intelligence (BI) representa, nesse contexto, uma resposta estrutural ao problema de dispersão informacional: ao consolidar dados de origens heterogêneas em uma arquitetura analítica única, amplia a capacidade organizacional de sustentar decisões gerenciais com base em evidências rastreáveis e atualizadas. Neste estudo, o BI é tratado como um sistema sociotécnico que articula infraestrutura tecnológica, governança de dados e práticas analíticas orientadas à tomada de decisão.

A qualidade da informação torna-se, portanto, um fator crítico. Ambientes sem controles formais de integridade e rastreabilidade tendem a produzir análises inconsistentes, conforme discutido por Redman (2001). Isso reforça a necessidade de estruturas organizadas de dados como base para sistemas analíticos confiáveis. A visualização de dados complementa esse processo ao traduzir indicadores complexos em representações compreensíveis, com painéis analíticos interativos apoiando decisões mais rápidas e fundamentadas (Sarikaya et al., 2018; Knaflic, 2015).

Apesar da relevância do tema, ainda há escassez de estudos nacionais que integrem governança de dados, modelagem analítica e suporte à precificação em ambientes digitais reais, com dados transacionais completos, múltiplos canais de venda e complexidade tributária. Este trabalho busca contribuir para essa lacuna ao desenvolver e aplicar uma solução analítica voltada à precificação estratégica no setor de autopeças. Diante desse contexto, o objetivo deste estudo é desenvolver e validar um modelo analítico automatizado capaz de calcular o preço mínimo economicamente viável por SKU e canal, com base em custo total e variáveis operacionais, em ambiente multicanal de autopeças.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa caracterizou-se como um estudo de natureza aplicada, com abordagem metodológica mista e delineamento descritivo. Foi estruturada como um caso único, focado em uma empresa nacional do setor de autopeças de alta performance, localizada no estado do Rio Grande do Sul. O objetivo central foi desenvolver e validar um modelo analítico automatizado para precificação estratégica em ambiente multicanal. A dimensão quantitativa da pesquisa compreendeu o desenvolvimento da solução analítica, incluindo modelagem de dados, construção do motor de precificação e validação técnica. A dimensão qualitativa foi conduzida por entrevista semiestruturada com o Diretor Executivo da organização, com análise de conteúdo orientada à validação gerencial (Malhotra, 2004).

Os dados foram coletados de planilhas corporativas em MS-Excel®, sistema ERP e APIs de marketplaces (Mercado Livre, Shopee, Magalu, Amazon e Via Varejo). Complementarmente, integraram-se informações de fontes tributárias oficiais (Receita Federal do Brasil, CONFAZ, Portal da NF-e e IBPT). A coleta ocorreu com autorização da organização e em conformidade com políticas de confidencialidade. O tratamento dos dados foi executado no Power Query do Microsoft Power BI, com rotinas automatizadas para padronização, remoção de duplicidades e mapeamento de campos críticos. A integridade dos dados foi reforçada no Supabase por restrições de unicidade de granularidade, impedindo registros conflitantes antes do consumo analítico.

A modelagem dos dados seguiu a abordagem dimensional de Kimball e Ross (2013), priorizando legibilidade semântica e desempenho analítico. O Supabase hospedou tabelas estruturadas em blocos funcionais (fatos transacionais, dimensões mestres, parâmetros e simulação, auditoria e governança). O Microsoft Power BI conectou-se ao Supabase via conector PostgreSQL, construindo o modelo semântico com medidas DAX orientadas à precificação e análise de margem.

O motor de precificação dinâmica foi desenvolvido para calcular preço mínimo economicamente viável, preço sugerido, margem efetiva e alertas automáticos por produto e canal de venda. O cálculo do preço mínimo considerou custo de reposição, comissão, frete, ICMS, PIS/COFINS, IPI, DIFAL, custo financeiro por prazo de repasse e margem-alvo (Nagle et al., 2017). Adicionalmente, incorporou-se a provisão estimada de devolução por canal e o custo unitário de brinde, tratados como parâmetros específicos e despesa variável opcional, respectivamente (Horngren et al., 2018).

Um componente estratégico do motor foi o tratamento de fornecedores com preço de venda fixado. O motor registrou o preço tabelado vigente e o confrontou com o preço mínimo calculado a partir dos custos reais do canal, alinhando-se ao conceito de price-floor management de Talluri e Van Ryzin (2004). A reconciliação automática entre tarifas estimadas e efetivamente cobradas pelos marketplaces foi implementada, validando as tarifas em nível de pedido e ajustando o preço mínimo com base na tarifa real cobrada por transação, conforme recomendado por Talluri e Van Ryzin (2004).

Os painéis analíticos foram desenvolvidos no Microsoft Power BI e organizados em cinco páginas temáticas, cada uma orientada a uma pergunta de negócio específica e a um perfil de usuário decisor. O desenvolvimento seguiu as boas práticas de visualização de dados de Few (2004), Tufte (2001) e Knaflic (2015), priorizando clareza visual e economia cognitiva para a tomada de decisão gerencial (Sharda et al., 2020).

A validação da solução ocorreu em duas etapas. A primeira consistiu na verificação técnica dos cálculos automatizados do motor de precificação, confrontando-os com os parâmetros do processo manual anterior. A auditoria técnica da tabela central de custos registrou um índice de conformidade de 98%, indicando aderência dos cálculos à lógica operacional da empresa. A segunda etapa, de natureza gerencial e qualitativa, foi realizada por entrevista semiestruturada com o Diretor Executivo, mediante assinatura de Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE). As respostas foram analisadas por análise de conteúdo (Malhotra, 2004), confirmando a aderência da solução às necessidades estratégicas.

3. Resultados e Discussão

Os resultados da pesquisa demonstram uma transformação fundamental no processo de precificação da organização estudada, que evoluiu de uma abordagem reativa e fragmentada para um modelo estruturado e orientado por dados. Essa mudança foi concretizada por meio do desenvolvimento e validação de uma solução de Business Intelligence, projetada para precificação dinâmica e análise estratégica de margem em um ambiente de comércio eletrônico multicanal. Um dos principais achados foi a criação de uma base analítica robusta, que não apenas consolidou diversas fontes de dados, mas também implementou controles formais de integridade, elevando a consistência e a auditabilidade das decisões de precificação. Esse passo inicial foi crucial, pois revelou que o problema central não se limitava ao cálculo do preço final, mas abrangia a própria gestão e aquisição da informação, alinhando-se à importância da qualidade dos dados em sistemas de BI (Redman, 2001).

A fase de coleta de dados evidenciou as limitações do modelo de precificação anterior, que dependia de informações dispersas em planilhas MS-Excel, contendo dados sobre SKUs ativos, custos de aquisição, impostos, comissões, despesas variáveis e preços praticados. A integração de dados do sistema ERP corporativo, de APIs de marketplaces como Mercado Livre, Shopee, Magazine Luiza, Amazon e Via Varejo, e de fontes tributárias oficiais (Receita Federal, CONFAZ, Portal da NF-e, IBPT) ressaltou a necessidade premente de um repositório unificado. Essa etapa inicial confirmou que a ineficácia da precificação estava intrinsecamente ligada à natureza fragmentada e inconsistente dos dados subjacentes, tornando uma base informacional centralizada e auditável indispensável para decisões estratégicas de preço e margem.

O tratamento e a preparação dos dados, realizados principalmente no Power Query, envolveram transformações essenciais para garantir a qualidade e integridade das informações. As ações incluíram a padronização de formatos numéricos e textuais, a identificação e remoção de duplicidades, e o mapeamento de campos críticos ausentes. Um avanço significativo foi a normalização das alíquotas de impostos, com referência cruzada a fontes tributárias oficiais como CONFAZ e Receita Federal, o que expôs falhas estruturais e taxas desatualizadas no modelo manual pré-existente. Adicionalmente, a implementação de restrições de unicidade de granularidade no Supabase, como `uq_custo_sazonal_grain` e `uq_cobertura_sku`, impediu registros conflitantes, assegurando a consistência dos dados antes do consumo analítico. Esse processo rigoroso resultou em um índice de conformidade de 98% na tabela central de custos, validando a acurácia técnica da estrutura de dados.

A arquitetura da solução analítica foi desenvolvida seguindo os princípios da modelagem dimensional, conforme proposto por Kimball e Ross (2013), priorizando a legibilidade semântica e o desempenho analítico. Essa escolha foi fundamental para suportar consultas rápidas e simulações de cenários, requisitos essenciais em ambientes de Business Intelligence. O modelo foi estruturado em duas camadas complementares: uma camada de persistência no Supabase, que hospedou mais de 100 tabelas organizadas em blocos funcionais (fatos transacionais, dimensões mestres, parâmetros de simulação e dados de auditoria/governança), e uma camada de consumo no Microsoft Power BI. Essa arquitetura permitiu a integração de um vasto volume de dados, incluindo 151.643 registros transacionais de tarifas de marketplaces e 92.698 registros de fornecedores, demonstrando a capacidade da solução de suportar um portfólio multicanal de alto volume, indo além de análises pontuais ou amostrais.

O motor de precificação dinâmica, componente central da solução de BI, foi desenvolvido para automatizar o cálculo de quatro indicadores fundamentais por produto (SKU) e canal de venda: o preço mínimo economicamente viável, o preço sugerido, a margem efetiva e alertas automáticos para produtos com preço abaixo do limite mínimo. A estrutura do motor segue uma lógica de precificação orientada ao custo total, onde o preço mínimo reflete a soma dos custos variáveis diretamente associados à transação, acrescida da margem mínima necessária para a sustentabilidade do negócio (Nagle et al., 2017). Essa abordagem abrangente garante que todos os componentes de custo relevantes sejam considerados nas decisões de precificação, fornecendo uma base sólida para a rentabilidade.

Um avanço significativo do motor de precificação reside na sua capacidade de integrar diversos componentes de custo que eram frequentemente negligenciados ou aplicados de forma inconsistente em modelos manuais anteriores. Isso inclui o custo de reposição do produto, as despesas variáveis específicas do canal, como comissões da plataforma, frete, tributos incidentes sobre a saída e o custo financeiro decorrente do prazo de repasse dos marketplaces. De forma crucial, o modelo incorporou duas variáveis operacionais frequentemente omitidas: uma provisão estimada para devoluções por canal e o custo unitário de brindes promocionais, quando aplicável. A inclusão desses elementos aprimora a acurácia do cálculo do preço mínimo, assegurando que as simulações reflitam o custo real do ciclo completo de vendas e prevenindo a subestimação de custos e a erosão das margens efetivas.

A integração explícita de uma provisão estimada para devoluções por canal aborda diretamente as taxas históricas de retorno de mercadorias, que variam significativamente entre os marketplaces. A desconsideração desse componente em modelos anteriores levava a uma superestimação dos resultados líquidos esperados por unidade vendida. Ao incluir essa provisão no cálculo do piso mínimo, o motor garante que as simulações contemplem o custo real do ciclo completo de venda, que abrange não apenas a entrega, mas também o risco estatístico de retorno e seus custos operacionais associados. De forma análoga, o custo unitário de brindes, tratado como despesa variável opcional para operações específicas, como kits promocionais, é somado ao custo total da transação. Isso evita que vendas com brindes sejam precificadas com base em custos incompletos, o que geraria margens aparentemente positivas, mas economicamente deficitárias, alinhando-se ao conceito de custo total de serviço (Horngren et al., 2018).

O motor também aborda estrategicamente os cenários com fornecedores que impõem preços de venda fixos, como distribuidores exclusivos ou representantes de marcas internacionais de alta performance, que estabelecem um preço de venda sugerido ao consumidor final (PVP) ou um preço mínimo de revenda. Nesses casos, o preço de mercado não é uma variável livre de otimização, mas um dado de entrada imposto pela relação comercial. O motor incorpora explicitamente esse parâmetro, comparando automaticamente o preço fixo com o preço mínimo calculado para cada canal. Produtos são sinalizados como viáveis se o preço fixo for igual ou superior ao piso econômico apurado, ou como inviáveis se for inferior ao custo total calculado, indicando potencial prejuízo operacional. Essa funcionalidade converge com o conceito de gestão de preço-piso (Talluri e Van Ryzin, 2004), que enfatiza a definição explícita de limites mínimos de preço para evitar a erosão sistemática de margem em ambientes de alto volume e múltiplos canais.

A dimensão financeira do impacto da solução foi quantificada a partir da base analítica consolidada, que registrou uma receita líquida total de R$ 32.783.049,99 no período estudado. Essa receita foi gerada a partir de 1.381 SKUs distintos e 7.579 registros de venda em diversos canais operacionais. O custo total vendido apurado foi de R$ 19.297.462,96, complementado por despesas variáveis de R$ 8.600.676,96, o que ressalta a relevância dos custos transacionais na formação do resultado operacional e na definição do preço mínimo economicamente viável. A margem de contribuição consolidada alcançou R$ 4.884.910,07, com uma margem média realizada de 9,54%. Esses números evidenciam a complexidade das estruturas de custo no e-commerce multicanal e a necessidade de um modelo de precificação preciso e integrado.

Um achado crítico da análise foi a identificação de que 18,17% dos registros operacionais, totalizando 1.377 transações, apresentaram margem negativa. Isso correspondeu a R$ 3.075.093,28 em receita líquida que não cobriu o custo total, uma distorção significativa que permanecia invisível no modelo manual anterior. Análises preliminares, baseadas em recortes parciais por canal de venda, indicavam um volume significativamente inferior de operações deficitárias. No entanto, a consolidação integral da base analítica revelou a verdadeira magnitude do problema, evidenciando as limitações de modelos fragmentados e a ausência de uma visão unificada no processo anterior. Esse achado reforça a necessidade de arquiteturas analíticas integradas para garantir a acurácia na mensuração de margem e um suporte confiável à tomada de decisão.

A decomposição dos resultados por canal de venda revelou uma elevada heterogeneidade na estrutura de rentabilidade da operação. Canais como a venda direta apresentaram uma margem média de 19,82%, enquanto o e-commerce próprio (JetCommerce) alcançou 32,19%, configurando-se como os ambientes mais rentáveis. Em contraste, canais com alta dependência de estruturas externas de custo tiveram desempenho significativamente inferior. Destaca-se que a FILIAL SC concentrou a maior perda absoluta em margem negativa, totalizando R$ 273.063,83, superando inclusive canais de maior volume transacional. Adicionalmente, a plataforma Shopee registrou uma margem média de -30,30%, indicando uma operação estruturalmente deficitária no período analisado. O canal Mercado Livre (ML RSPERFORMANCE SC), principal fonte de receita, acumulou perdas de R$ 154.922,42 em transações com margem negativa.

Esses resultados demonstram que o problema de precificação não se restringe a um canal específico, mas se distribui de forma assimétrica entre múltiplos ambientes de venda. Essa assimetria reforça a inadequação de modelos de precificação homogêneos e sublinha a necessidade crítica de parametrização específica por canal, uma característica central do motor de precificação desenvolvido neste estudo. As margens negativas persistentes em certos canais, apesar de sua presença ativa no portfólio, evidenciam um fenômeno de “prejuízo silencioso”, típico de ambientes de precificação baseados em estimativas, onde a ausência de uma estrutura completa de custos variáveis leva à manutenção de ofertas estruturalmente deficitárias (Nagle et al., 2017). A solução tornou essas perdas ocultas visíveis e auditáveis.

O desenvolvimento dos painéis gerenciais, um componente chave da solução de BI, foi realizado no Microsoft Power BI, com cinco páginas temáticas. Cada página foi cuidadosamente projetada para responder a uma pergunta de negócio específica e atender a um perfil distinto de usuário decisor. O design seguiu as boas práticas de visualização de dados, conforme Few (2004), Tufte (2001) e Knaflic (2015), priorizando clareza visual, hierarquia informacional e economia cognitiva. Esse foco visou reduzir a carga cognitiva, um fator determinante para a eficácia da tomada de decisão gerencial. A organização narrativa dos painéis seguiu a lógica de Storytelling with Data (Knaflic, 2015), apresentando as informações desde indicadores agregados até visões analíticas progressivamente mais detalhadas.

O primeiro painel, “Análise Estratégica de Margem”, foi concebido para gestores de controladoria e alta direção, oferecendo uma visão consolidada da rentabilidade do portfólio. Apresentou um ranking de margem de contribuição por categoria de produto e canal de venda, permitindo a identificação imediata das combinações mais e menos rentáveis. Indicadores-chave de desempenho (KPIs) sintetizaram métricas críticas como margem realizada, desvio em relação à meta, receita líquida e alertas de produtos abaixo do piso econômico. A segmentação interativa por marca, categoria fiscal, canal e período facilitou a navegação do consolidado ao específico sem sair da página, reduzindo o tempo entre a obtenção de dados e a tomada de decisão, em alinhamento com arquiteturas de BI orientadas ao usuário decisor (Sharda et al., 2020).

O painel “Simulador de Precificação” representa o maior impacto operacional direto da solução. Ele permite que o analista comercial ajuste a margem-alvo e o período de análise, com reflexo instantâneo no preço mínimo sugerido para todo o portfólio. Essa funcionalidade substituiu um processo manual que anteriormente demandava entre dois e quatro dias úteis para reanálise parcial do portfólio, resultando em ganhos significativos de eficiência e agilidade na resposta às dinâmicas de mercado. A capacidade do simulador de fornecer feedback imediato sobre os ajustes de precificação é crucial para uma tomada de decisão proativa em um ambiente de e-commerce de ritmo acelerado, permitindo rápida adaptação às flutuações de custos e de mercado.

O painel “Sazonalidade de Custos” foi desenvolvido para abordar o vetor de risco menos visível das oscilações de custos em operações multicanais, como variações cambiais e ciclos de importação que comprimem margens sem impacto financeiro imediato. Este painel oferece uma visão histórica da evolução dos custos de reposição por SKU e fornecedor, permitindo que gestores de compras e analistas financeiros realizem ajustes preventivos antes que os aumentos de custo se materializem nos resultados, em consonância com o conceito de visibilidade de custos (Horngren et al., 2018). Complementarmente, o painel “Auditoria de Tarifas de Marketplace”, direcionado às equipes financeira e de operações, compara as tarifas estimadas com as efetivamente cobradas pelas plataformas de marketplace, transação a transação. Essa reconciliação automática sinaliza desvios e permite a correção de parâmetros, eliminando um ponto cego operacional onde a reconciliação era feita apenas no nível do extrato bancário consolidado (Talluri e Van Ryzin, 2004).

O painel “Governança e Conformidade do Modelo” é destinado aos gestores de dados e responsáveis técnicos pela manutenção da solução. Ele apresenta indicadores de integridade da base analítica, incluindo a cobertura fiscal dos SKUs ativos, o status de atualização das tabelas, o índice de conformidade da estrutura de custos (98%) e os registros de desvios críticos identificados pelos processos de auditoria automática. A existência desse painel dedicado à governança operacionaliza a recomendação de Kimball e Ross (2013) de que a confiabilidade analítica depende de mecanismos formais de verificação de dados integrados ao próprio modelo. Essa abordagem garante que a governança não seja um processo paralelo, mas uma camada estrutural da solução, reforçando a confiabilidade das saídas analíticas.

A fase de validação e implementação envolveu dois procedimentos cruciais. A validação técnica confrontou os resultados gerados pelo motor de precificação com os parâmetros utilizados no processo manual anterior. Essa auditoria confirmou um índice de conformidade de 98% na tabela central de custos, evidenciando um alto grau de aderência entre os cálculos automatizados e a lógica operacional da empresa. As não conformidades identificadas concentraram-se principalmente em aspectos de parametrização dependentes da estrutura exportada pelo ERP, sem implicar em erros conceituais no modelo. Essa verificação técnica forneceu uma base sólida para a confiabilidade da solução desenvolvida, garantindo sua acurácia e consistência na determinação dos indicadores de precificação.

Em complemento à validação técnica, uma entrevista semiestruturada com o Diretor Executivo (CEO) da organização forneceu insights gerenciais cruciais. O CEO relatou que o processo de precificação anterior era baseado em planilhas individuais, sem padronização e sem indicadores consolidados de margem líquida real, o que resultava em simulações de preço subjetivas. Indicadores críticos, como custo total por unidade (com variações cambiais), participação tributária efetiva por canal e margens comparativas entre plataformas, eram inacessíveis de forma ágil. O CEO avaliou positivamente os novos painéis e indicadores, confirmando sua adequação às necessidades estratégicas e elogiando a organização visual clara e intuitiva. Sugestões de melhoria incluíram um alerta visual diferenciado para produtos próximos ao limite mínimo e um painel específico para devoluções por canal.

Em relação ao impacto operacional e estratégico, o Diretor Executivo estimou que o processo manual anterior exigia entre dois e quatro dias úteis para reanálise parcial do portfólio em resposta a variações de mercado. Com a nova solução de BI, as atualizações ocorrem automaticamente em um ciclo diário, e a visualização imediata está disponível via simulador, reduzindo drasticamente os tempos de resposta. Essa automação eliminou uma importante fonte de inconsistência: a disparidade entre as alíquotas tributárias das planilhas e as fontes oficiais. A solução aumenta a competitividade nos canais digitais (Shopee, Magalu, Amazon, Via Varejo, Mercado Livre) ao permitir uma estratégia de precificação mais responsiva a variações de comissão e frete, viabilizando a precificação diferenciada por canal sem perda de rastreabilidade.

A avaliação geral do Diretor Executivo foi positiva, confirmando que o resultado do projeto estava alinhado aos objetivos propostos, com qualidade de visualização satisfatória e aplicabilidade prática comprovada. A solução foi considerada apta para implantação no fluxo operacional da empresa. Sugestões para futuras melhorias incluíram a incorporação de funcionalidades de acompanhamento de preços de concorrentes e uma camada preditiva baseada em Machine Learning, que foram documentadas para desenvolvimento futuro. O CEO também recomendou treinamento formal para as equipes comercial e financeira antes da implementação definitiva, enfatizando que um modelo tecnicamente robusto não garante compreensão imediata ou adoção pelo usuário final sem mediação visual e textual adequada (Knaflic, 2015; Sharda et al., 2020).

Em síntese, a implementação da solução de Business Intelligence alcançou com sucesso o objetivo de desenvolver e validar um modelo analítico automatizado para precificação dinâmica em um ambiente multicanal de autopeças. A principal contribuição do estudo transcende a dimensão tecnológica, manifestando-se significativamente no plano gerencial. A solução reorganizou a base informacional da empresa, reduziu a dependência de controles manuais dispersos e estabeleceu critérios explícitos para o cálculo do preço mínimo. Além disso, disponibilizou uma interface analítica orientada à tomada de decisão, transformando a precificação em um processo integrado, verificável e menos dependente de conhecimento individual não documentado. Essa transição de uma precificação reativa, parcial e subjetiva para um sistema proativo, abrangente e atualizado diariamente representa um ganho operacional substancial, garantindo maior acurácia, velocidade e alinhamento estratégico na gestão de margens.

4. Conclusão

A presente pesquisa buscou desenvolver e validar um modelo analítico automatizado capaz de calcular o preço mínimo economicamente viável por SKU e canal, com base em custo total e variáveis operacionais, em ambiente multicanal de autopeças. Para tanto, estruturou-se uma solução de Business Intelligence que integrou governança de dados, modelagem dimensional e um motor de precificação dinâmica. Verificou-se que a base analítica consolidada, composta por mais de 100 tabelas, permitiu a identificação de distorções significativas no modelo de precificação anterior, revelando que 18,17% dos registros operacionais apresentaram margem negativa, totalizando R$ 3.075.093,28 em receita líquida sem cobertura do custo total. Observou-se também uma heterogeneidade acentuada na rentabilidade entre os canais de venda, com alguns operando em prejuízo estrutural. A solução automatizou o cálculo de preço mínimo, preço sugerido, margem efetiva e alertas, com atualização diária e cobertura integral do portfólio, e sua validação técnica indicou 98% de conformidade na estrutura de custos. A principal contribuição reside na operacionalização de um sistema proativo e verificável, que transformou a precificação reativa e subjetiva em um processo integrado e orientado por dados, reduzindo a dependência de controles manuais e de conhecimento individual não documentado.

Apesar dos avanços, o estudo apresenta limitações inerentes ao seu delineamento como estudo de caso único, o que restringe a generalização dos resultados para outros contextos organizacionais. Adicionalmente, a qualidade das análises permanece dependente da consistência e disponibilidade dos dados de origem, especialmente aqueles provenientes de sistemas externos e APIs de marketplaces, exigindo governança contínua. Como agenda de pesquisa futura, sugere-se a aplicação do modelo em múltiplas organizações para validação externa e comparação de resultados. Recomenda-se também a incorporação de modelos preditivos e algoritmos de Machine Learning para antecipação de variações de custo e demanda, a integração de dados de concorrência para suporte à precificação orientada ao mercado, e a expansão da abordagem para outras áreas decisórias, como gestão de estoque, compras e planejamento financeiro.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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