01
Visibilidade de PDV em tempo real
Cobertura, ruptura, preço, positivação e share-of-shelf consolidados por loja, rede e região — atualizados conforme o promotor visita o ponto.
IA para Trade Marketing
Seu trade roda em planilha. O PDV, não.
Agentes de IA na sua operação de PDV — planejam, executam e auditam do sell-in ao sell-out, em tempo real.
Acesso antecipado gratuito. Sem cartão, sem lock-in.
Cobertura efetiva
78,2%+4,1
Agente Téo
executando rota
Ruptura detectada
142 PDVs
Previsão · próx. mês
ML ativo
Cobertura efetiva
78,2%+4,1
Ruptura detectada
142 PDVs
Agente Téo
executando rota
Previsão · próx. mês
ML ativo
Construído com gerentes de trade, KAMs e supervisores de campo de indústrias que operam em escala nacional.
Design Partners
O PDV mudou. O stack de trade ficou parado.
Hoje
- Planilha de coberturaAtualizada manualmente, defasada antes de chegar na reunião.
- App de checklistPromotor digita, foto se perde, dado não estrutura.
- BI montado na unhaAnalista replanilha cada fechamento. Erro humano embutido.
- WhatsApp como relatórioFoto solta, sem georreferência, sem auditoria, sem rastro.
Com o iTrade
- Cobertura ao vivoPainel de PDVs visitados, positivados e críticos no mesmo dia.
- Foto vira dadoReconhecimento de imagem de gôndola extrai SKU, preço e share.
- Fonte únicaERP, CRM e campo no mesmo modelo. Sem replanilhar.
- Evidência auditávelFoto datada e georreferenciada, vinculada ao PDV e ao promotor.
Quatro pilares. Uma operação.
02
Auditoria automatizada de execução
Reconhecimento de imagem de gôndola e detecção de anomalias substituem a digitação do checklist e o conferimento manual no fim do mês.
03
Agentes que recomendam ação
Realocação de verba, priorização de PDVs e ajuste de roteiro saem do agente — você aprova. Sem reunião pra mover o óbvio.
04
Previsão de faturamento por cliente
Modelo de ML que lê campanha, ruptura e preço — não só a série passada — e só é usado onde vence o método simples no backtest. Pedido futuro calibrado por giro real, com a incerteza na mesa.
Três camadas. Um ciclo contínuo.
1. Conecta
Plugamos no ERP, no CRM e no app de campo. O agente lê seu plano comercial, sua malha de PDVs e sua verba de trade.
2. Executa
Roteiro, checklist e auditoria rodam com agentes. Foto vira dado estruturado. Anomalia gera alerta em horas.
3. Recomenda
Agentes propõem realocação de verba, priorização de PDVs e ajuste de sell-in. Você aprova ou ajusta. O ciclo recomeça.
Para quem opera trade em escala — não em planilha.
Gerente de Trade Marketing
Você não enxerga a execução do PDV em tempo hábil. O iTrade entrega cobertura, ruptura e share-of-shelf ao vivo, com auditoria por foto. Você fecha o mês com o dado, não construindo o dado.
Diretor Comercial / Head de Trade
Decisões de verba e sell-in dependem de relatório que chega tarde. O iTrade conecta investimento de trade à execução real no PDV e ao giro de sell-out — em um painel só, atualizado diariamente.
KAM de contas-chave
Consolidar execução por rede e por loja consome a semana. O iTrade entrega share-of-shelf, ruptura, preço e evidência fotográfica por conta — pronto para a reunião com o cliente, sem montar deck na véspera.
Supervisor de Campo
Checklist frágil, foto perdida, relatório no fim do dia. O iTrade prioriza o roteiro por PDV crítico, transforma foto em dado e monta o relatório sozinho — você fica em campo, não no Excel.
RevOps / BI
Integração de campo é frágil, dado chega sujo, fonte única não existe. O iTrade entrega API, webhooks e modelo de dado estruturado de PDV pronto pra plugar no seu BI sem refazer pipeline.
Agentes que executam. Não dashboards que esperam.
A maior parte do software de trade marketing mostra o que aconteceu. O iTrade opera o que está acontecendo. Agentes leem o estado do PDV, decidem a próxima ação e disparam execução — no ciclo, não no relatório.
Cada agente tem um job claro: planejar rota, validar execução, conferir ruptura, recalibrar verba. Eles conversam entre si, se ajustam ao contexto da conta e te avisam só quando precisa de decisão humana.
Você deixa de ser operador de planilha e volta a ser gestor de operação. O time de campo executa com instrução pronta. O comercial decide com sell-out vivo. O RevOps fecha o mês com auditoria já feita.
Conheça parte do time
Téo
Execução de PDV — orquestra roteiro, checklist e auditoria de gôndola.
Dani
Verba de trade — propõe realocação de investimento por rede, região e categoria.
Bruno
Sell-in × sell-out — calibra pedido futuro com base no giro real de PDV.
Vivi
Previsão — projeta faturamento por cliente com ML, e cede a vez ao método simples onde não vence.
Mara
Anomalias — detecta ruptura, preço fora e exposição irregular, e dispara alerta priorizado.
Previsibilidade
Fechar o mês olhando pra trás acabou. Saiba o que vem — por cliente.
Todo software de trade estampa “IA de previsão”. Quase nenhum verifica se ela bate um chute simples. Previsão que não supera o método básico não é IA — é enfeite. A nossa passa por uma trava: só é usada onde comprova que ganha.
Previsão de faturamento · por clienteML ativo
O real e o previsto lado a lado. A faixa é a incerteza — estreita perto, larga longe. E antes de qualquer previsão de ML entrar no ar, ela é medida contra o método simples naquele cliente.
- Ganhou o backtest → serve o ML.
- Empatou ou perdeu → fica o método simples.
- Sem histórico → assume que não sabe.
Nunca pior que o baseline. É a diferença entre uma previsão que você defende na diretoria e um número bonito que ninguém confia.
A trava
Medida, não prometida
Toda previsão de ML é comparada com um método simples — em dados que o modelo não viu, cliente a cliente. Ela só entra onde ganha de verdade. Onde não ganha, fica o básico. Você nunca recebe previsão pior do que o palpite honesto.
Os drivers
Vê o motivo, não só o número
A projeção lê campanha ativa, ruptura e preço praticado — os motivos por trás do faturamento, não só a série passada. É por isso que ela antecipa o salto de uma campanha que a média histórica não enxerga.
A explicação
Diz o que a move
Cada previsão devolve a decomposição: quanto é patamar, quanto é sazonalidade, quanto é campanha e execução de campo. IA que não explica é chute com sotaque de confiança — e não sobrevive à pergunta do board.
A honestidade
Honesta sobre o que não sabe
A banda de incerteza abre conforme o horizonte se afasta — quanto mais longe, menos confiável, e ela mostra isso. Cliente sem histórico? Ela diz “não sei”, em vez de cravar um número pra parecer segura.
Diferenciais
Tudo o que move os ponteiros.
O resto é slide.
Ruptura, espaço de gôndola, retorno de verba, produtividade de campo, preço na ponta. Se a ferramenta não mexe num desses números, ela é custo — não é trade marketing.
Ruptura
“Passei na loja, estava tudo certo.”
A gôndola vazia vira registro, não relato
Foto sem veredito é opinião com data e hora. Aqui a imagem passa por auditoria e o resultado fica gravado: teve ruptura, em que nível, com quanta confiança — amarrado à loja, à visita e a quem esteve lá. Quando o comprador reclamar, você não discute. Você abre o registro.
Execução do planograma
“A gôndola estava organizada.”
O espaço que era pra ser seu tem padrão escrito
Organizada segundo quem? Seu planograma guarda layout e facings esperados por bandeira e categoria. A foto é auditada contra esse padrão — não contra a impressão de quem bateu a foto. O espaço que você pagou ou está lá, ou aparece que não está.
Retorno da verba
“Investimos bem em trade neste trimestre.”
Verba que se explica
E voltou quanto? Planejado, comprometido e gasto na mesma linha — o disponível é derivado, não digitado por alguém numa planilha. E o retorno compara lojas que receberam a ação com lojas parecidas que não receberam, com significância estatística. Não é regra de três.
Produtividade de campo
“O promotor disse que visitou.”
Visita com hora e coordenada, não com print
Check-in e check-out com GPS de entrada e de saída. Cada pessoa recebe nota de execução e de resultado, cai num quadrante e vira recomendação de manter, realocar ou revisar. Check-in com GPS que não bate vem sinalizado. Sem print de WhatsApp.
Preço na ponta
“O preço a gente levanta no fim do mês.”
O preço praticado sai da loja no mesmo minuto
O promotor registra o preço por produto durante a visita. A coleta não sobrescreve o que já foi lido e o reenvio não duplica a leitura. Você sabe hoje, não na virada.
Velocidade da decisão
“Isso a gente vê na reunião de segunda.”
Do alerta à ação, sem passar por pauta
O alerta abre priorizado por severidade. Vira recomendação com grau de confiança anexado. Alguém aprova — e o executor dispara os passos e grava tudo no log. Do problema à ação sem esperar a próxima reunião.
Previsão
“Nossa ferramenta já tem IA de previsão.”
Previsão que passa por prova, não por slide
Tem, e ela acerta mais que um chute? Aqui cada previsão de ML é medida contra um método simples, em dado que o modelo não viu, cliente a cliente — e só entra onde ganha. Onde não ganha, fica o básico. Você nunca recebe previsão pior que o baseline.
Por que dá pra confiar no número
Rastro da decisão
IA que não explica é chute com sotaque de confiança. Cada execução de agente grava entrada, saída e latência. Cada decisão humana entra no log de auditoria. A previsão devolve a confiança e o peso de cada variável que a gerou.
Campo sem sinal
Loja no subsolo não é desculpa. O app enfileira offline, reenvia com backoff e usa o id do item como chave de idempotência: o retry não duplica a coleta.
Ver na Google PlayConectado ao seu CRM
Salesforce, HubSpot e Pipedrive. A credencial é validada na hora em que você conecta — não na primeira sincronização que falha calada.
Isolamento no banco
Row Level Security com FORCE. O filtro por cliente vale até para a conexão dona da tabela. Um WHERE esquecido não vaza dado entre clientes.
Early access do iTrade. Entrada por fit.
- Acesso antecipado ao produto antes do lançamento público.
- Onboarding feito junto com o time de produto, sem fila de suporte.
- Condição diferenciada de fundador travada por 12 meses após o lançamento.
- Influência direta no roadmap: o que você precisa entra na fila.
O que perguntam antes de entrar.
O que é o iTrade, em uma frase?
Camada de agentes de IA que opera seu trade marketing do sell-in ao sell-out — planejam rota, validam execução de PDV e ajustam verba no ciclo, não no fechamento.
Quando vai lançar?
Estamos em early access fechado, com clientes-piloto rodando agora. Abertura pública prevista nos próximos trimestres. Quem entra no early access tem acesso antes.
Qual é o custo?
Durante o early access, sem custo. No lançamento, modelo de assinatura por número de PDVs cobertos e módulos contratados. Quem entra agora trava condição diferenciada de fundador por 12 meses.
Como vocês tratam dados e LGPD?
Dado de cliente é do cliente. Operamos como Operador na maior parte dos fluxos, com DPO designado, contrato de tratamento de dados e infraestrutura em nuvem brasileira quando aplicável.
Integra com qual ERP/CRM?
Conectores diretos para SAP, Totvs, Oracle, Sankhya e Salesforce. Para os demais, API REST e webhooks.
Como é o onboarding?
Mapeamento da malha de PDVs e do plano comercial, conexão com ERP/CRM, calibragem dos agentes e piloto em um recorte. Tempo médio do piloto: 4 a 6 semanas.
De quem são os dados gerados pelos meus agentes?
Seus. Você é o controlador. Não usamos seu dado para treinar modelo de outro cliente. Cláusula explícita no contrato.
Qual é o diferencial em relação ao que já existe?
Software de trade hoje mostra o que aconteceu. O iTrade opera o que está acontecendo — agentes recomendam e, quando autorizados, executam.
A previsão de faturamento é de verdade ou é "IA de marketing"?
De verdade, e com uma trava: cada previsão de ML é medida contra um método estatístico simples, em dados que o modelo não viu, cliente a cliente. O ML só é usado onde comprovadamente ganha — onde não ganha, fica o método simples. Você nunca recebe previsão pior que o baseline. E ela lê os drivers causais (campanha, ruptura, preço), não só a série passada.