A Brazos Valve Distributors fornece válvulas industriais e atuadores para refinarias, plantas químicas e instalações de tratamento de água na Costa do Golfo do Texas. Eles operam uma equipe comercial de 15 pessoas processando cerca de 40 pedidos de cotação por dia — metade de PDFs de fornecedores, metade de especificações de clientes por e-mail.
Antes do Quotery, o processo era baseado em planilhas. Um vendedor abria o PDF do fornecedor, digitava manualmente os itens em uma Google Sheet, consultava códigos de produto em um catálogo Excel compartilhado, aplicava fórmulas de margem e formatava o resultado em um PDF para o cliente. A gerência revisava cotações por e-mail. Uma cotação levava em média três horas desde a solicitação até a entrega ao cliente. Durante a alta temporada (parada de primavera), a fila chegava a dois dias.
O gatilho Em outubro de 2025, um fornecedor mudou o layout do PDF. Colunas mudaram de lugar, células mescladas apareceram onde antes havia células simples, e a coluna SKU foi da posição 3 para a posição 6. O fluxo de copiar e colar da equipe quebrou silenciosamente — vendedores colaram preços errados nas colunas erradas por três dias antes que alguém percebesse. Duas cotações foram enviadas com preços incorretos. Um cliente detectou o erro e questionou a confiabilidade da empresa.
Esse incidente justificou a mudança. A equipe precisava de um sistema que não dependesse da estabilidade do layout dos documentos dos fornecedores, e que tornasse erros de precificação visíveis antes de chegarem ao cliente.
Implementação A Brazos Valve entrou em operação em novembro de 2025. A implementação envolveu três etapas:
- **Importação de catálogo.** O catálogo Excel existente (4.200 SKUs) foi importado em um único lote CSV. O sistema de correspondência por quatro códigos (SKU, import_code, internal_code, export_code) permitiu que as convenções de nomenclatura de cada fornecedor coexistissem sem renomear nada no catálogo mestre.
- **Configuração de usuários.** A equipe comercial de 15 pessoas recebeu o perfil 'commercial' — criação de cotação, consulta de produtos, atribuição de clientes. Três funcionários do armazém receberam 'warehouse' — recebimento de estoque, notas de entrega, ajustes de inventário. Dois gerentes receberam 'manager' — aprovação de cotação, configuração de planos, relatórios.
- **Primeira importação.** A equipe fez upload da fila de 12 PDFs de fornecedores pendentes. O importador com IA processou todos os 12 em menos de 10 minutos. 68% dos itens tiveram correspondência determinística (match exato de código). 27% resolveram via correspondência com IA no catálogo. 5% (principalmente válvulas fabricadas sob medida com códigos não padronizados) caíram como 'não encontrado' e foram atribuídos manualmente.
A equipe revisou os resultados em 20 minutos. O que antes levava uma tarde inteira levou menos de meia hora.
O que eles mediram Após cinco meses de uso diário (novembro de 2025 — março de 2026), a Brazos Valve acompanhou métricas específicas:
- **Tempo de cotação: 8 minutos em média.** Caiu de 3 horas. O importador faz a entrada de dados; o vendedor faz a revisão e precificação. A classificação 'match exato / decisão da IA / não encontrado' permite que os vendedores foquem apenas nas linhas que precisam de atenção.
- **Erros de precificação: zero.** Nenhum preço incorreto chegou a um cliente desde a mudança para o Quotery. A combinação de correspondência determinística de código (que previne erros de troca de SKU) e a etapa de revisão (que destaca linhas sem correspondência) captura erros antes do envio.
- **Volume de cotações: aumento de 40%.** A mesma equipe de 15 pessoas agora processa 55-60 cotações por dia em vez de 40. Não contrataram ninguém. Liberaram o tempo que ia para digitação de dados.
- **Fila da alta temporada: eliminada.** A temporada de parada de primavera de 2026 (fevereiro-março) processou todas as cotações no mesmo dia. A fila de dois dias da primavera anterior não se repetiu.
O que os surpreendeu A equipe esperava que o importador com IA economizasse tempo. Eles não esperavam que o sistema de reserva de estoque mudasse a forma como cotam.
Antes do Quotery, cotação e inventário eram fluxos separados. Um vendedor cotava uma válvula, depois verificava separadamente se estava em estoque ligando para o armazém. Se não houvesse estoque, a cotação seguia mesmo assim e o armazém lidava com as consequências depois — entregas parciais, pedidos pendentes, telefonemas de desculpas.
Com o sistema de reserva do Quotery, cada linha de cotação reserva estoque no momento da cotação. O vendedor vê a disponibilidade em tempo real inline. Se uma válvula tem 12 unidades em estoque e a cotação precisa de 20, o vendedor sabe antes da cotação sair — pode dividir a linha, sinalizar um backorder ou ajustar a quantidade. O armazém vê o estoque reservado separadamente do estoque disponível, então sabem exatamente o que está comprometido.
O gerente do armazém descreveu como 'a funcionalidade que eu não sabia que precisava.' O armazém passou de reativo (lidando com cotações que prometiam estoque inexistente) para proativo (sabendo exatamente o que está comprometido e o que está disponível).