Monitor de Precios de Materias Primas

Necesito actualizar mis tarifas de masterbatch en tiempo real cuando fluctúan los precios del petróleo y los polímeros. Hacerlo manualmente me expone a vender a pérdida sin darme cuenta.

Impacto esperado: Detección temprana de tendencias alcistas que permiten ajustar tarifas antes de que impacten en margen. Reduce el riesgo de vender a pérdida.

Coste estimado: ~15-25€/mes (GPT-4o + Make + API commodities)

El flujo monitoriza diariamente las cotizaciones de las materias primas clave de la empresa (petróleo Brent, polietileno, polipropileno) para detectar variaciones que requieran actualización de tarifas.

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  En Make, crea un nuevo escenario → añade el módulo Schedule como trigger → configura para ejecutarse cada día laborable a las 9:00h.
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  Añade el módulo HTTP → Make a Request para obtener el precio del petróleo Brent. URL: https://api.eia.gov/v2/petroleum/pri/spt/data/?api_key=TU_API_KEY&frequency=daily&data[0]=value (API gratuita de la EIA).
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  Para precios de polímeros (PE, PP), usa la API de ICIS (https://api.icis.com/v1/prices) o, si no tienes acceso, configura un scraper con el módulo HTTP → Make a Request sobre las páginas públicas de cotizaciones de Plastics News.
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  Añade el módulo Google Sheets → Get a Spreadsheet Row para obtener el precio de referencia de la última actualización de tarifas de la empresa.
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  Calcula la variación porcentual: ((precio_actual - precio_referencia) / precio_referencia) × 100 usando el módulo Math de Make.

ChatGPT calcula el impacto de la variación de precios en los márgenes de la empresa y genera la propuesta de nueva tarifa para los productos afectados.

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  Añade el módulo OpenAI → Create a Chat Completion con gpt-4o.
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  En el prompt, incluye: variación de precio de cada materia prima (%), estructura de costes de los productos de la empresa (% de materia prima sobre coste total por familia de producto), margen objetivo de la empresa y política de repercusión al cliente.
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  Pide a ChatGPT que calcule: 1) impacto en el margen bruto por familia de producto si no se actualiza la tarifa, 2) incremento de tarifa necesario para mantener el margen objetivo, 3) comparación con la tarifa actual y la variación propuesta en porcentaje.
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  Solicita también el borrador del comunicado a clientes explicando el ajuste de tarifa con la justificación basada en el mercado de materias primas.
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  Establece "Max Tokens" a 1500 para el análisis completo.

La propuesta de actualización de tarifas se envía al Director Comercial de la empresa para su revisión y aprobación antes de comunicarla a los clientes.

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  Añade el módulo Gmail → Send an Email al Director Comercial de la empresa. Asunto: Propuesta de actualización de tarifas — Variación materias primas {{fecha}}.
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  En el cuerpo del email, incluye: tabla de variación de precios de materias primas (actual vs. referencia), impacto en márgenes por familia de producto, propuesta de nueva tarifa y borrador del comunicado a clientes.
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  Añade el módulo Google Sheets → Add a Row en el log de seguimiento de precios: fecha, precio Brent, precio PE, precio PP, variación acumulada, estado ("Propuesta enviada").
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  Cuando el Director Comercial apruebe la actualización, actualiza la fila de precio de referencia en Google Sheets para que el cálculo de variación se reinicie desde el nuevo precio base.
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  Activa el escenario y verifica con los datos de los últimos 30 días que el cálculo de variación es correcto.

ROI: Detección temprana de tendencias alcistas que permiten ajustar tarifas antes de que impacten en margen. Reduce el riesgo de vender a pérdida.

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  La API de precios de materias primas no está disponible — Añade un manejo de errores en Make: si el módulo HTTP devuelve un error, envía un email de alerta al responsable indicando que los precios no pudieron obtenerse ese día y que deben revisarse manualmente.
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  ChatGPT calcula incorrectamente el impacto en márgenes — Verifica que la estructura de costes incluida en el prompt está actualizada. Si los costes de fabricación han cambiado, actualiza el prompt con los nuevos porcentajes de materia prima sobre el coste total.
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  El comunicado a clientes tiene un tono inadecuado — Añade al prompt ejemplos de comunicados anteriores de la empresa para que ChatGPT mantenga el tono y estilo corporativo. Los comunicados de ajuste de tarifa deben ser directos, justificados y profesionales.

Copia este prompt en el módulo de IA de tu flujo. Sustituye los valores entre llaves {} por los datos reales de tu organización.