O cenário
Operação de e-commerce gerenciando 6 marketplaces ao mesmo tempo: Mercado Livre, Shopee, Magalu, Amazon, B2W e AliExpress. Faturamento de 7 dígitos por mês. Time de operação rodando com 3 ferramentas diferentes e 4 planilhas. Estoque dessincronizando todo dia. SAC perdia metade do tempo recolocando dado de pedido entre os sistemas. Cancelamento por overselling era constante.
O problema
Cada marketplace tem sua própria API, suas regras, seu jeito de informar pedido, estoque e fiscal. Plataformas SaaS prontas (tipo Bling, Tiny) cobriam parte, mas o cliente queria operar com regras próprias de precificação dinâmica e geração de copy automatizada por SKU. Nenhuma ferramenta de prateleira fazia isso. E mais: queria ser dono do código, sem ficar amarrado a SaaS de terceiro.
A decisão
Construir do zero. Plataforma white label, pensada como ativo do negócio, deployada na infra do cliente. Stack moderna pra rodar leve e escalar. IA aplicada no fluxo de operação, não apenas como camada extra.
A solução
A gente entregou em 10 semanas:
- Camada de integração com webhook + ETL pra cada marketplace, cobrindo pedido, estoque, fiscal e logística.
- Sincronização de estoque em tempo real entre os 6 canais, com lock otimista pra evitar overselling.
- Painel unificado de pedidos com fila de processamento e regras de roteamento por canal.
- Camada de IA pra precificação dinâmica baseada em concorrência e estoque (Claude API).
- Geração de copy e imagem por SKU em escala, com pipeline de revisão humana antes de publicar.
A operação migrou de 4 planilhas + 3 ferramentas pra uma única plataforma. Um operador agora gerencia o que precisava de 3 antes.
O resultado
- 6 operações rodando ativamente na plataforma.
- Overselling caiu de 4% para menos de 0,3%.
- Tempo de cadastro de SKU caiu de 12min para 90s com IA.
- +R$ 36k/mês estimados em operação recuperada (overselling + tempo de SAC + cadastro mais rápido).
- Cliente segue na operação contínua há 8 meses.
Por que deu certo
A gente não tentou cobrir tudo na primeira release. Mapeamos o que doía mais (overselling + cadastro) e entregamos isso primeiro. Refinamento de IA veio nas semanas 6-8, quando a base estava estável. Foi o tipo de projeto que provou a tese AI-native: estratégia primeiro, IA no fluxo onde gera ROI, código como ativo do cliente.
"Tinha desistido de marketplace. A Kode entregou em 6 semanas o que 2 agências em 8 meses não entregaram."
— CEO da operação