Prevê quais escolas/clientes de uma editora não vão renovar a adoção de livros didáticos. Identifica risco de cancelamento com meses de antecedência e recomenda ações de retenção personalizadas por escola.

Precificação dinâmica e otimizada de livros e e-books com ML. Calcula o preço que maximiza receita por título e canal, considerando elasticidade, concorrência e sazonalidade.

Inteligência de mercado para o PNLD: analisa adoções, market share e tendências de escolha de livros didáticos por município, rede e disciplina, apoiando a estratégia comercial e editorial.

Detecção de pirataria de livros e materiais didáticos com IA. Rastreia cópias ilegais na web, identifica padrões de distribuição e protege a propriedade intelectual da editora.

Análise de sentimento e tópicos de resenhas e avaliações de livros (Skoob, Amazon, redes). Revela o que leitores e professores amam ou criticam, orientando reedições e novos lançamentos.

Previsão de vendas de títulos por região, canal e período com séries temporais e ML. Antecipa demanda de tiragem, evita encalhe e ruptura, e otimiza o planejamento de impressão e distribuição.

Previsão do valor vitalício de leitores e clientes de clubes de assinatura de livros. Identifica leitores de alto valor, otimiza aquisição e personaliza a jornada de leitura.

Motor de recomendação de livros e materiais para escolas, professores e leitores. Filtragem colaborativa + conteúdo sugere o título ideal por perfil pedagógico, série e BNCC.

Otimização da distribuição de livros para livrarias, escolas e CDs. Reduz custo logístico e tempo de entrega, equilibrando estoque entre pontos com previsão de demanda.

Assistente de IA generativa para editoras: avalia originais, sugere revisões, gera sinopses, palavras-chave e metadados, e estima potencial de mercado de novos manuscritos.

Plataforma de retenção para editoras: combina uplift modeling e IA generativa para escolher a melhor oferta, canal e mensagem por cliente, maximizando renovação de coleções e assinaturas educacionais.