# Análise Nicho 4 — Comparador Multi-Transportadoras & Cotação Automática de Frete e Orçamentos

## 1. Veredito

A solução-núcleo proposta ("chamadas paralelas a APIs de transportadoras, ordenação por preço/prazo, PDF de proposta") **não resolve praticamente nada deste grupo**: nenhum dos 37 canvases pede comparar cotação entre transportadoras em tempo real, e nenhum cita Frete Rápido, Melhor Envio ou API de transportadora. O regex juntou três dores estruturalmente diferentes sob as palavras "cotação/frete/orçamento/precificação": (a) responder rápido a uma **solicitação de cotação de cliente** com itens não padronizados — essa é a dor de verdade, majoritária; (b) **formar preço** (pricing, simulação de cenário, base histórica de preços); (c) **prever e otimizar custo logístico** com dados históricos de embarque/estoque — que é analítico e prescritivo, não transacional.

Sobra ainda um bloco grande de canvases que é cotação **de compras** (fornecedor → mapa de cotação), pertencente ao nicho 10, e não cotação de venda. A separação pedida (frete vs. orçamento comercial) resolveu-se sozinha: os dois lados quase não se tocam — o único ponto de contato legítimo é o custo de frete entrar como componente do preço, o que virou um contrato (`freight-cost-estimate`), não um app comum.

Resultado: 4 aplicações independentes, sendo uma delas (motor de cotação/proposta) a que carrega a maior parte da dor e das empresas.

## 2. Contagens

| Categoria | Nº | Índices |
|---|---|---|
| FIT | 8 | 1, 2, 4, 15, 17, 25, 32, 34 |
| ADJACENTE | 15 | 0, 3, 7, 8, 9, 10, 13, 16, 22, 23, 26, 29, 30, 31, 35 |
| OUTRO_NICHO | 12 | 5, 6, 11, 12, 14, 18, 20, 24, 27, 28, 33, 36 |
| RUIDO | 2 | 19, 21 |
| EXCLUIR | 0 | — |

**Reclassificações**
- → Nicho 10 (Sourcing B2B / cotação com fornecedores / mapa de preços): [5] gestão de fornecedores de eventos, [12] abrir propostas e preencher mapa de cotação (Compras), [18] conferência de orçamentos de fornecedores de obra, [27] e [28] suprimentos preenchendo cotações recebidas por e-mail. Todos são cotação **de compra**, com fornecedor do outro lado — dor espelhada, produto diferente.
- → Nicho 5 (SDR / dossiê pré-reunião B2B): [11] e [20] (YouX, mesma empresa) — a dor é pesquisa de contexto do cliente e construção de narrativa; "precificação" aparece como um passo do dossiê.
- → Nicho 8 (auditoria de despesas / prestação de contas): [6] montagem de PDF único com despesas, relatórios e documentos fiscais no formato exigido pelo cliente (é prestação de contas, não cotação); [36] auditoria de compras (fracionamento, superfaturamento, aditivos).
- → Nicho 13 (cockpit orçamentário / relatório para diretoria): [33] previsto x realizado por centro de custo, 8h/cliente/mês em Excel.
- → Nicho 17 (churn / expansão de contas): [14] motor de oportunidades de recompra, reativação e cross-sell por padrão de ciclo de compra.
- → Nicho 2 (atendimento com RAG): [24] agente conversacional na landing page sobre créditos de carbono.

**Ruído**: [19] e [21] (mesmo autor) — o pedido é "um ERP de engenharia com todos os módulos"; não há dor específica automatizável.

**Duplicatas contadas uma vez**: [1]/[2] (Beatriz Katsuta), [17]/[25] (Renattop), [15]/[34] (Fernanda), [3]/[4]/[14] (Lucas/Tateti — três recortes do mesmo copiloto), [30]/[31] (texto idêntico), [7]/[8] (Dionatas), [10]/[16] (Borges_Vinicius), [19]/[21] (Gerentedeprodutos), [27]/[28] (Isnaldo), [11]/[20] (Aleksander/YouX).

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## 3. Aplicações derivadas

### App 1 — `cotacao-proposta-b2b` — Motor de Cotação e Proposta Comercial
**Canvases**: [1], [2], [3], [4], [15], [17], [25], [32], [34], [35] — 10 canvases, 6 empresas.

**Dor**: a empresa recebe pedidos de cotação em formato livre (e-mail, planilha, PDF, memorial descritivo, desenho técnico, WhatsApp) e leva de 30 horas a 10 dias para devolver um orçamento. Beatriz Katsuta mede 3.576 linhas de cotação/mês com resposta média de 3,6 dias, e isso já apareceu como queda de NPS; Fernanda leva 7 a 10 dias para uma proposta; Renattop perde a liberação do pedido para a fábrica; Emilyn perde venda porque a cotação depende de vendas + laboratório + engenharia + custos. O gargalo é interpretar o pedido e casá-lo com o catálogo, não calcular.

**Funcionalidades do MVP**
1. Entrada multicanal da solicitação (e-mail, upload web, WhatsApp) com fila única e SLA visível.
2. Extração de itens com IA a partir de planilha, PDF, imagem de memorial ou desenho: produto, quantidade, especificação, unidade.
3. Normalização de descrição não padronizada e match contra o catálogo do cliente (busca semântica com pgvector próprio), com sugestão de equivalente quando não há match exato.
4. Sinalização explícita do que ficou ambíguo ou faltando, com pergunta pronta para devolver ao solicitante.
5. Precificação da linha consultando tabela vigente, regra comercial (desconto por cliente/volume) e estimativa de frete quando aplicável.
6. Triagem e priorização da fila por valor, cliente e probabilidade de fechamento (resolve a dor de "atender primeiro o que importa").
7. Geração do documento de proposta em PDF no template da empresa e envio por e-mail/WhatsApp.
8. Radar de orçamentos enviados: status, validade vencendo, lembrete de follow-up com mensagem sugerida.

**Fora do MVP**: virar CRM; negociação automática de desconto sem aprovador humano; assinatura eletrônica; escrita direta do pedido no ERP (emite o evento, quem grava é o ERP); catálogo self-service para o cliente final navegar.

**Contratos**: emite `quote-event`, `order-event`; consome `doc-extraction-event`, `price-book-read`, `freight-cost-estimate`, `customer-360-read`.

**Stack**: n8n (orquestração e canais) + Supabase/pgvector (catálogo, histórico de cotações) + Claude (extração, normalização, redação da proposta) + Lovable (fila e editor de orçamento) + ChatVolt/Evolution (WhatsApp).

**Nota**: [35] (encaixe de TV) entra como caso de cotação self-service com recomendação de combinação de itens de inventário — mesma mecânica, cliente pequeno gerando o próprio orçamento.

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### App 2 — `pricing-cenarios` — Motor de Precificação e Simulação de Cenários
**Canvases**: [0], [9], [23], [26] — 4 canvases, 4 empresas.

**Dor**: o preço é formado à mão, em planilha, sem base histórica confiável e sem simulação. Klebercarvalho estimou R$ 600 mil de risco por demorar a reagir a uma mudança de tabela da Ambev; Fmiyash perde 2% de clientes/mês por precificação manual; Gustavo Brito não consegue separar preço líquido de imposto para montar a base histórica que alimentaria novos orçamentos; Nicolle precisa achar o ponto de ingresso que não afasta público nem desvaloriza o evento. É decisão de margem, não resposta a cliente — comprador diferente (pricing/diretoria) do App 1.

**Funcionalidades do MVP**
1. Ingestão de notas, tabelas de fornecedor e histórico de vendas, com normalização de unidade e moeda.
2. Decomposição automática de preço líquido, impostos e frete por item (o problema declarado em [9]).
3. Base histórica consultável de preço praticado por item, cliente e período.
4. Alertas de variação: mudança de custo de fornecedor, item fora da faixa de margem, preço defasado.
5. Simulador de cenário: repasse X% no item/família/canal e efeito projetado em margem e receita.
6. Publicação da tabela vigente como fonte única para quem cota.
7. Registro de quem aprovou cada mudança de tabela, com histórico.

**Fora do MVP**: precificação dinâmica automática sem aprovação humana; scraping de preço de concorrente; elasticidade econométrica sofisticada (o MVP usa faixa de margem e cenário manual); pricing por leilão/yield em tempo real.

**Contratos**: emite `price-book-read`; consome `quote-event` (preço praticado real), `shipment-cost-record`.

**Stack**: n8n + Postgres/Supabase + Claude (classificação e explicação de variação) + Lovable (simulador e dashboard de margem).

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### App 3 — `orcamento-obra-tecnico` — Orçamento Técnico de Obra e Projeto
**Canvases**: [13], [22] — 2 canvases, 2 empresas.

**Dor**: o orçamento nasce de documentos técnicos (projeto, AutoCAD, planilha, composição de custo) e exige interpretação de profissional experiente. Maineguerra reclassifica o mesmo item várias vezes ao longo da obra em EAP e natureza de custo, o que consome o tempo caro e gera inconsistência que inviabiliza gestão de custo confiável. Manabu monta orçamento comparando arquivos recebidos contra planilha e projeto, e precisa reaproveitar orçamentos antigos com preços desatualizados. É orçamento **de custo interno**, não proposta ao cliente — por isso não cabe no App 1.

**Funcionalidades do MVP**
1. Importação de planilha orçamentária e de composições de custo, com detecção de estrutura.
2. Classificação assistida de cada item em EAP, natureza de custo e categoria, usando histórico de classificações do próprio cliente + regras do manual (RAG embutido sobre o manual, pgvector próprio).
3. Justificativa obrigatória junto de cada sugestão, com aceite/correção do engenheiro e captura do feedback para melhorar a próxima rodada.
4. Conferência cruzada entre arquivos (recebido x planilha x quantitativo do projeto) com relatório de divergência.
5. Reajuste de orçamento antigo para valores de hoje por índice ou por preço atual do insumo.
6. Exportação do orçamento classificado para a planilha/sistema de gestão de custos do cliente.

**Fora do MVP**: leitura de geometria de arquivo CAD/BIM para quantitativo automático (o MVP lê quantitativos já tabulados); cronograma físico-financeiro; medição de obra.

**Contratos**: emite `quote-event`; consome `price-book-read`, `doc-extraction-event`.

**Stack**: n8n + Supabase/pgvector (histórico de classificações e manual) + Claude (classificação com justificativa) + Lovable (grade de revisão item a item).

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### App 4 — `custos-logisticos-preditivo` — Cockpit Preditivo de Custo Logístico
**Canvases**: [7], [8], [10], [16], [29], [30], [31] — 7 canvases, 3 empresas.

**Dor**: o custo de frete é planejado e otimizado no olho. Dionatas acerta 80% do budget de frete contra 95% da média do setor e não consegue planejar gasto de importação; Borges_Vinicius tem contêiner subaproveitado nas origens Europa/Ásia/América do Norte e 20% de ineficiência de ocupação nos transportes domésticos; Cristiano Campaner tem excesso e falta simultâneos entre 15 CDs, o que vira transferência e frete emergencial. Todos pedem a mesma máquina: histórico de embarque e estoque → previsão e recomendação prescritiva. Nada disso é cotação em tempo real.

**Funcionalidades do MVP**
1. Ingestão do histórico de embarques, faturas de transporte e posição de estoque por CD (arquivo ou API do ERP/TMS).
2. Previsão de custo de frete por rota, modal e período, com faixa de erro e comparação previsto x realizado.
3. Painel de acurácia do budget de frete por mês e por origem (a métrica que [7] persegue).
4. Diagnóstico de ocupação: ocupação média de contêiner e de veículo, e oportunidade de consolidação por origem/rota.
5. Recomendação de redistribuição entre CDs com custo evitado estimado e priorização de transferência.
6. Alerta antecipado de risco de ruptura ou excesso por CD, antes de virar frete emergencial.
7. Estimativa de custo de frete por rota/peso publicada para consumo de quem cota.

**Fora do MVP**: roteirização operacional dia a dia (isso é TMS); contratação/execução de embarque; leilão de frete com transportadora; otimização de layout de armazém.

**Contratos**: emite `freight-cost-estimate`; consome `shipment-cost-record`, `order-event`.

**Stack**: n8n (ingestão) + Postgres/Supabase (série histórica) + Python/DuckDB para o modelo preditivo (aqui o padrão da casa não basta: é forecast com sazonalidade, não prompt) + Claude para narrativa do insight + Lovable (cockpit).

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## 4. Contratos novos propostos

- `quote-event` — orçamento/cotação emitido para um cliente: id, cliente, itens com quantidade e preço, validade, status (enviado/aprovado/perdido) e motivo. Emitido pelos Apps 1 e 3, consumido pelo App 2 (preço praticado real).
- `price-book-read` — leitura padronizada de tabela de preços/custos vigentes e regras comerciais (desconto por cliente, volume, canal). Emitido pelo App 2, consumido pelos Apps 1 e 3.
- `freight-cost-estimate` — estimativa de custo de frete por rota, modal, peso/volume e prazo. Emitido pelo App 4, consumido pelo App 1. É este contrato, e não um app compartilhado, o único ponto legítimo em que "frete" encontra "orçamento" neste nicho.
- `shipment-cost-record` — registro canônico de embarque/entrega realizado: rota, modal, custo, peso/volume, ocupação, data. Emitido por ERP/TMS do cliente, consumido pelos Apps 2 e 4.

## RESUMO JSON

```json
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    {"id": "cotacao-proposta-b2b", "nome": "Motor de Cotação e Proposta Comercial", "dor": "Solicitações de cotação chegam em formato livre (planilha, PDF, memorial, desenho, WhatsApp) e a resposta leva de 30 horas a 10 dias, derrubando NPS e perdendo venda", "canvases_indices": [1,2,3,4,15,17,25,32,34,35], "n_canvases": 10, "n_empresas": 6, "funcionalidades_mvp": ["Entrada multicanal da solicitação (e-mail, web, WhatsApp) com fila única e SLA", "Extração de itens com IA de planilha/PDF/imagem/memorial/desenho", "Normalização de descrição e match semântico contra catálogo (pgvector próprio) com sugestão de equivalente", "Sinalização de item ambíguo ou faltante com pergunta pronta ao solicitante", "Precificação da linha com tabela vigente, regra comercial e estimativa de frete", "Priorização da fila por valor, cliente e probabilidade de fechamento", "Geração e envio do PDF de proposta no template da empresa", "Radar de orçamentos enviados: validade, status e lembrete de follow-up"], "fora_mvp": ["virar CRM", "desconto automático sem aprovador humano", "assinatura eletrônica", "gravar pedido direto no ERP", "catálogo self-service completo"], "contratos_emite": ["quote-event", "order-event"], "contratos_consome": ["doc-extraction-event", "price-book-read", "freight-cost-estimate", "customer-360-read"]},
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```