A Motz passou a precificar fretes com inteligência de mercado contínua: a Onetopia criou no Databricks um ecossistema de pricing com Radar de Mercado baseado em NLP, geocodificação com IA, simulador de preços e estudos de diesel e safra.
- -80%de erros na resolução de cidades
- 4.469ofertas de frete lidas por IA
- 2,87 mide viagens analisadas
O desafio
A área de Pricing da Motz, transportadora digital que conecta embarcadores e motoristas autônomos, lidava com bases divergentes e sem uma visão única de mercado. A reação comercial era lenta diante de variáveis que mudam o preço do frete todos os dias: diesel, safra e frete mínimo.
A solução
A Onetopia estruturou um lakehouse de pricing no Databricks e aplicou IA em dois pontos críticos: a leitura de ofertas de frete em texto livre (NLP) e a resolução de cidades e rotas (geocodificação com IA).
Como a arquitetura funciona
- Origem dos dados: ofertas de frete, fretes praticados, preço do diesel (ANP) e calendário de safra.
- Lakehouse no Databricks: ingestão automatizada e camadas Bronze (bruto), Silver (NLP e geocodificação) e Gold (mart de pricing).
- IA aplicada: NLP para ler ofertas de frete e geocodificação com IA para padronizar cidades.
- Inteligência de mercado: estudos de diesel e safra e um índice de oportunidade por rota.
- Consumo: simulador de preços, Radar de Mercado, alertas de frete mínimo e agentes de predição.
Resultados alcançados
- Simulador de precificação no ar
- Oportunidades de reajuste identificadas por rota
- Alertas de frete mínimo
- Rotas críticas de margem mapeadas
- Inteligência de mercado contínua
- Base pronta para pricing dinâmico com machine learning
Tecnologias: Databricks, NLP, geocodificação com IA e Power BI.
Leia também como estruturamos a plataforma de dados da Motz em Azure Databricks, a base que tornou este projeto possível.
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