ATC’s Post

Elevando a experiência abaixo ao ambiente produtivo, alguns insights da experiência prática: > Inferência Causal é crucial: alterações de preço raramente são eventos isolados. Já utilizei Difference-in-Differences e Synthetic Controls para isolar o efeito real, separando de campanhas de marketing ou sazonalidade, evitando otimizações ilusórias. > Do Jupyter para produção: o pipeline não termina no R². Implementei sistemas com feedback loop em tempo real, onde o modelo é re-treinado com dados das últimas 24h, via Airflow + MLflow, com monitoramento de drift de conceito (a elasticidade muda com o tempo). > Otimização com restrições de negócio: maximizar receita é só parte. Incluí no modelo restrições de imagem de marca (não ultrapassar teto psicológico) e elasticidade cruzada (baixar preço do produto A pode canibalizar o B). > Validação rigorosa: antes do rollout, testes A/B estratificados por coorte de clientes, medindo não só receita, mas NPS e retenção. O verdadeiro pulo do gato vai além do modelo: é a orquestração entre ciência, engenharia e negócio. Se sua empresa enfrenta desafios similares de pricing ou otimização de receita com ciência de dados, adoraria trocar uma ideia.

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