Em um mundo cada vez mais digital, otimização de preços requer apoio de inteligência artificial

Em um mundo cada vez mais digital, otimização de preços requer apoio de inteligência artificial

Por Juan Jensen, Professor do Insper e Chairman da 4intelligence,

Pensar na estratégia de preço pode até parecer um tema secundário diante da complexidade que é a gestão de uma empresa, mas qualquer descuido nessa área pode ser fatal e arruinar toda a operação. É por meio dele que ocorre a parte visível que sela o acordo entre cliente e empresa. Quem vende coloca o valor que acha que consegue vender; quem compra, aceitaf pagar essa condição.

Mas e quando o comprador acredita que determinado valor não é justo? A linha que separa a percepção do consumidor dos custos operacionais, que precisam ser cobertos pelas estratégias de precificação, é tênue. Hoje, há inúmeras variáveis que incidem no valor a ser colocado em produtos e serviços – e somente com o apoio de soluções de Inteligência Artificial é possível otimizar de verdade a política de preços da empresa, de forma a maximizar o lucro.

É um assunto importante demais para ser deixado em segundo plano. Levantamento realizado pela startup Preço Certo chegou a mostrar que inacreditáveis nove em cada dez lojistas brasileiros (89%) operavam no prejuízo justamente por apresentarem dificuldades na hora de precificar seus produtos. Pesquisa realizada pela Deloitte, por sua vez, mostra que apenas metade das empresas inclui a percepção de valor dos clientes no preço. Não chega a surpreender, portanto, que 52% dos negócios fecham suas portas por conta do cálculo incorreto da lucratividade e da ausência de capital de giro, segundo o Sebrae.

A otimização de preço é uma estratégia que busca resolver essa questão. De forma resumida, podemos entender como uma proposta que calcula a o preço ótimo de venda em diferentes situações de demanda. Ou seja, consegue mostrar à empresa os valores em que um produto pode operar maximizando a lucratividade. Evidentemente que para chegar a essa condição é essencial trabalhar com uma quantidade significativa de dados.

Quando bem executada, ela consegue antecipar demandas de consumo, sugerir promoções e descontos, exercer maior controle do estoque ao mesmo tempo que melhorara a experiência de compra do consumidor.
A questão é que o número de informações que precisam ser cruzadas para chegar à otimização de preços é cada vez maior. Não dá mais para elaborar toda essa estratégia apenas em cima do custo operacional, da margem e dos preços da concorrência, como fazem 54% das empresas na pesquisa já citada da Deloitte. Há outras variáveis tão ou até mais importantes, como estoque, disponibilidade, clima, cenário macroeconômico, mudança do padrão de consumo e datas sazonais, entre outros. São indicadores demais para tentar fazer esse cálculo de forma manual. É preciso buscar soluções tecnológicas que conseguem trabalhar com um volume grande de dados, processando e cruzando as informações para gerar recomendações de ações. Em outras palavras: é necessário contar com o suporte de ferramentas de inteligência artificial.

As soluções de IA e de machine learning se consolidam no ambiente corporativo para resolverem essa questão. Por meio da customização de modelos em larga escala, elas conseguem cruzar e analisar diferentes indicadores, permitindo a detecção de tendências e antecipação de demandas que podem influenciar em determinado mercado. No caso da otimização de preços, é possível prever cenários de falta de estoque, datas com maior procura e outras situações que justificam alterar a política de preços. A boa notícia é que já existem essas plataformas no mercado nacional e internacional, que trabalham com as melhores tecnologias para apoiar a tomada de decisão do negócio.

Oferecer o preço certo por seus produtos e serviços é o que vai determinar a lucrativade da empresa no fim das contas. Pensando na jornada de compra do consumidor, em última instância é o valor a ser pago que vai determinar se ela adquire aquele item que pesquisou e comparou. Mas não se trata de ter sempre o preço mais barato. É um erro atrelar a política de precificação à necessidade de ter os menores valores do seu segmento. O que determina o sucesso é a capacidade de saber as melhores condições para aumentá-los ou abaixá-los, otimizando a lucratividade da operação.

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