Agente de Precificação
Chat com IA que substitui a planilha de precificação de confeiteiras artesanais
Uma conversa simples no celular devolve ficha técnica, preço de venda e lucro para quem hoje precifica por achismo.
Motivador
O Gustavo Ono ensina confeitaria artesanal para milhares de alunas e via o mesmo padrão se repetir: elas fechavam o negócio porque cobravam errado. Ele tinha o método de precificação, uma planilha e nenhuma forma de fazer as alunas usarem aquilo sozinhas.
Problema
O público é majoritariamente feminino, entre 30 e 60 anos, MEI ou informal, com pouco domínio de tecnologia e acesso quase só pelo celular. A pesquisa que embasou o produto mostrou que planilha e formulário tradicional não funcionam para esse perfil: as clientes copiam preço de concorrente, ignoram custo invisível (gás, energia, embalagem, a própria mão de obra) e acabam pagando para trabalhar. Não havia no Brasil nenhum concorrente combinando IA conversacional com especialização em confeitaria.
Solução
Plataforma web mobile-first com interface de chat. O agente conduz a cliente por um fluxo de perguntas curtas, com botões de ação rápida, converte medidas caseiras (xícara, colher, lata) em gramas e devolve a ficha técnica pronta.
A regra de arquitetura mais importante do produto: o modelo nunca faz conta. Toda a matemática vive em um módulo determinístico e testado; o modelo cuida da conversa, da interpretação dos ingredientes e do acolhimento. Isso elimina a classe de erro que mais destruiria confiança nesse público.
Modelo freemium: duas receitas grátis, assinatura mensal via Hotmart para receitas ilimitadas, edição, PDF da ficha técnica e recálculo em cascata quando o preço de um insumo muda.
Na segunda versão do motor, as taxas de cartão e plataforma passaram a ser embutidas no preço por markup divisor, e não descontadas do lucro no fim. A decisão veio de pesquisa com fontes verificadas e corrigiu um erro que sempre deixava um pedaço da taxa descoberto.
Resultado
- O beta rodou com nove alunas reais usando o produto no próprio celular, com assinatura e paywall funcionando.
- Um incidente de API em produção foi detectado pelos relatos, diagnosticado e corrigido em cerca de 36 horas, com a telemetria confirmando depois que os erros zeraram na data da correção.
- A triagem de feedback cruzou conversa de WhatsApp, áudio, print, banco de dados e telemetria e devolveu 15 itens priorizados com evidência quantitativa. O item crítico atingia 8 das 9 usuárias, mas só 6 tinham reclamado: sem o cruzamento, ele teria sido tratado como problema médio.
O que eu tirei daqui
- Relato de usuário mede incômodo, não alcance. O cruzamento com telemetria mudou a prioridade do item mais importante do beta.
- Em produto para público com pouco letramento digital, previsibilidade vale mais que inteligência: tirar a aritmética do modelo foi a decisão de arquitetura de maior retorno.
- Um paywall bem escrito não afasta. A tester que recusou a assinatura elogiou a forma como o agente aceitou o não.
Onde a IA entrou
Cada etapa do ciclo do projeto, com o quanto a IA pesou nela.
Pesquisa de mercado e de público conduzida com IA, com fontes verificadas, para dimensionar o mercado e mapear os concorrentes.
Levantamento do estado da arte de precificação (markup divisor, diferenciação por meio de pagamento, taxas de referência de 2026) que reescreveu o motor de cálculo.
PRD, documentos de evolução do produto e log de decisões escritos com IA e mantidos como fonte de verdade do que se constrói.
Decisões de segurança, LGPD e analytics registradas uma a uma: RLS no banco, replay de sessão desligado até haver aceite, captura de exceção no servidor, taxonomia de eventos.
Implementação em Next.js e TypeScript conduzida com Claude Code sob regras rígidas de branch e de produto.
Transcrição automática de 12 áudios e 1 vídeo de feedback, leitura de 51 imagens, deduplicação dos relatos e cruzamento com banco, telemetria e histórico de deploy.
O agente conversacional é o produto. O modelo conduz o fluxo, interpreta ingredientes em linguagem natural, detecta confusão e responde reclamação de preço com a quebra dos custos.
Timeline e marcos
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Abr/2026
PRD v2 e pesquisa de mercado
Documento de produto completo, dimensionamento do mercado e mapeamento competitivo.
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Mai/2026
Construção do MVP
Motor de cálculo determinístico, chat, paywall, RLS e taxonomia de 18 eventos de analytics.
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27/mai
Portão de segurança e LGPD
Hardening do banco, replay de sessão desligado por padrão e captura de erro no servidor.
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28/mai
Beta com 9 alunas
Grupo fechado de teste usando o produto no celular, com feedback por WhatsApp.
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30/mai
Incidente de API corrigido
Erro genérico causado por limite de crédito diagnosticado e resolvido; telemetria confirma zero ocorrências depois.
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02/jun
Triagem com evidência cruzada
15 itens priorizados a partir de texto, áudio, imagem, banco e telemetria.
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03/jun
Motor v2 e ficha v2
Taxas embutidas por markup divisor e nova ficha técnica com seção didática.
Ferramentas
IA e modelos
Produto e dados
Operação
Resumo STAR
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