A Nexmuv chegou com a ideia de uma plataforma de precificação e nenhuma tela desenhada. Criamos o Lukre do zero: discovery, arquitetura de produto, UX, UI e protótipo navegável, para o lojista de e-commerce enxergar catálogo, regra de margem, preço de concorrente e recomendação de preço na mesma base.
Quer o número: receita, margem média e onde está o dinheiro parado na operação.
Trabalha SKU a SKU: compara com o concorrente, ajusta preço e responde rápido.

Visão geral da performance e das oportunidades

1381 SKUs em quatro canais de venda

Perfume importado 100ml · PRF-001
O lojista de e-commerce multimarca vende o mesmo produto em vários lugares ao mesmo tempo: a loja própria e os marketplaces. O preço nasce numa planilha, é digitado de novo no ERP, repetido em cada canal, e ninguém consegue dizer com segurança qual deles está certo agora. A margem só aparece no fim do mês, depois que custo, imposto, logística e custo fixo já entraram na conta e não dá mais para corrigir. Ao mesmo tempo, acompanhar o preço do mesmo SKU nas lojas concorrentes é trabalho manual e diário, feito aba por aba. Some a isso a regra de precificação, que existe mas vive fora do sistema: margem mínima, markup e limite de preço moram numa planilha ou na cabeça de quem decide, e mudam de categoria para categoria. O desafio não era construir mais uma tela de cadastro: era desenhar um produto que reunisse preço, regra e concorrência numa base só, antes de existir qualquer linha de código.
O preço era decidido no escuro. Quem define a margem não enxerga o custo real antes de fechar o mês, quem atualiza o preço precisa repetir a mesma mudança em cada canal, e quem acompanha a concorrência faz isso abrindo loja por loja todo dia. O resultado é sempre o mesmo: produto vendendo abaixo do que poderia, produto parado por estar caro demais, e ninguém com tempo de descobrir qual é qual antes do prejuízo aparecer no relatório.
Do kickoff ao protótipo navegável, o Lukre saiu do papel como produto: painel de controle, catálogo, regras de precificação por categoria e canal, monitoramento de concorrentes e recomendação de preço com IA, tudo desenhado em cima das duas rotinas que o sistema atende, o gestor e o analista. A Nexmuv saiu do projeto com a arquitetura do produto definida, as regras de preço acordadas e as telas prontas para o desenvolvimento começar.
O gestor quer o número: receita, margem média e onde a operação está deixando dinheiro na mesa. O analista trabalha SKU a SKU: compara com o concorrente, aplica a regra da categoria e ajusta o preço. São duas rotinas diferentes dentro do mesmo produto, e foi isso que organizou a arquitetura do Lukre.
Olha a operação inteira: receita do mês, margem média e quantos produtos estão fora da faixa de preço. Precisa de uma tela que responda quanto a operação está deixando na mesa, sem abrir planilha.
Trabalha produto a produto: compara o preço com o das outras lojas, aplica a regra da categoria e corrige o que está fora. Precisa de velocidade e de contexto na mesma tela, não de relatório.
A recomendação de preço. A regra de margem e de markup é do lojista, e a inteligência sugere dentro dela. O gestor confia porque o limite é o dele, e o analista decide rápido porque a conta já vem aberta.
O kickoff começou pela ideia do cliente e terminou em outro lugar. Levantamos as três dores da operação, mapeamos as integrações possíveis por API, com Mercado Livre, Amazon e Magazine Luiza de um lado e as plataformas do lojista do outro, e desenhamos a arquitetura do produto antes de qualquer tela. O que mudou foi a pergunta: não era calcular o preço, era sustentar a decisão de preço todo dia.
Um produto desenhado do zero, com seis módulos e duas rotinas de uso. Validamos a arquitetura e os fluxos no protótipo navegável antes da primeira linha de código, com painel, catálogo, categorias, regras de precificação, monitoramento de concorrentes e recomendação de preço. A Nexmuv saiu do projeto com o produto pronto para ser construído.










Fluxos completos das duas rotinas, do painel à recomendação de preço, navegáveis de ponta a ponta.
Módulos, hierarquia de informação e as integrações por API mapeadas junto com o time de tecnologia do cliente.
Margem mínima, markup e limite de preço por categoria, produto e canal, definidos com o cliente ainda no discovery.
Kickoff, levantamento das dores da operação e mapeamento das integrações, com o time de negócio e o de tecnologia.
Estratégia para produtos digitais não é apenas definir um plano. É conectar objetivos de negócio, necessidades dos usuários, dados e viabilidade tecnológica para orientar o que deve ser priorizado, desenvolvido e evoluído.
Organizamos objetivos, prioridades e critérios para direcionar esforços ao que realmente gera valor para o negócio e para o produto digital.
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