Este é um cenário demonstrativo construído a partir do método Vennan aplicado a contextos comparáveis e conhecimento setorial. O cliente (Rede Farma+ (demonstrativo)) é fictício. Números são projeções realistas — nenhum cliente específico é identificado. Vennan mantém sigilo com clientes reais salvo autorização formal.
Rede de Farmácia: Precificação Dinâmica e Redução de Ruptura
Cenário demonstrativo de rede de 82 farmácias que reduz ruptura em 41% e melhora margem em 2,3pp via IA sobre demanda + precificação, mantendo compliance Anvisa RDC 44/2009 e piso de medicamento controlado.
Estudo demonstrativo sobre IA em varejo farmacêutico. Combina previsão de demanda SKU × loja + precificação inteligente com guardrails regulatórios + agente de recomendação em balcão.
Rede Farma+ (fictício) enfrentava ruptura crônica em SKUs de alto giro e margem espremida por concorrência. Vennan implantou modelo preditivo de demanda + engine de precificação com regras Anvisa + agente de recomendação em balcão. Em 14 meses: ruptura -41%, margem +2,3pp, ticket médio +14%.
Varejo farmacêutico com alto volume (SKU explode), margem pressionada, regulação de piso de medicamento controlado e concorrência agressiva com redes maiores.
Ruptura em 8,2% dos SKUs de alto giro. Precificação estática — mesmos preços em 82 lojas sem considerar concorrência local, elasticidade e sazonalidade. Balcão desperdiça oportunidade de cross-sell.
- Reduzir ruptura em 30%+
- Melhorar margem em 2pp+
- Aumentar ticket médio em 10%+
- Manter compliance Anvisa RDC 44/2009 e piso de medicamento
ERP legado + Excel para pricing. Sem modelo preditivo. Cadastro de SKU com qualidade baixa. Pricing manual pelo pricing manager sênior.
Governança regulatória
3 semanas- · Mapeamento Anvisa RDC 44/2009
- · Guardrails de piso de medicamento controlado
- · Aprovação farmacêutico responsável
Consolidação dado + qualidade
8 semanas- · ETL ERP → Snowflake
- · dbt com testes
- · Cadastro de SKU sanitizado
Modelo demanda
10 semanas- · Previsão SKU × loja com fatores externos
- · MAPE 12%
- · Reposição semi-automática
Engine precificação
10 semanas- · Elasticidade estimada
- · Regras Anvisa como guardrails
- · A/B teste em 12 lojas piloto
Agente balcão
6 semanas- · Claude + base de conhecimento farmacêutica
- · Sugestão de cross-sell com aprovação farmacêutico
ERP → Airflow → Snowflake → dbt → modelos Python + FastAPI → n8n (orquestração) → Power BI (dashboards) + tablet no balcão com Claude (recomendação). Guardrails Anvisa em camada de regras, farmacêutico responsável valida decisões materiais.
- · Regulação Anvisa em cadastro e piso
- · Cadastro de SKU muito ruim (dedup, categoria)
- · Resistência de pricing manager sênior
- · Balcão sem tempo para consultar app
- · Preço abaixo de piso regulatório = multa Anvisa
- · Ruptura por over-otimização
- · Agente recomenda substituto sem base científica
- · Ruptura em SKU A (meta: <5%)
- · Margem bruta (meta: +2pp)
- · Ticket médio (meta: +10%)
- · Aderência regulatória (meta: 100%)
- · Adoção do agente balcão (meta: >60% dos atendimentos)
- · Guardrails regulatórios em código evitam multa e viabilizam rollout rápido
- · Cadastro sanitizado é 60% do valor — modelo é os outros 40%
- · Pricing manager sênior vira 'curador' — não desaparece
- → Programa de fidelidade preditivo
- → Integração com plano de saúde para monitoramento adesão
Ecossistema Vennan usado
- · Anvisa RDC 44/2009
- · CMED Comunicado 8/2023 (piso de medicamento)
Dúvidas sobre este case
- · Bacharel em Ciências Contábeis
- · Especialização em Controladoria
- · MBA em Gestão Executiva em Saúde · FGV
- · Consultores seniores em contabilidade, controladoria, processos, IA e tecnologia
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