Na era digital, a gestão do pricing é um campo que se beneficia imensamente da aplicação da Inteligência Artificial e do Machine Learning, chamado Aprendizado de Máquina. Essas tecnologias revolucionárias estão mudando o cenário da estratégia de preços de forma crucial, fornecendo às empresas ferramentas poderosas para otimizar suas abordagens de precificação. Acompanhar o sobe […]
Na era digital, a gestão do pricing é um campo que se beneficia imensamente da aplicação da Inteligência Artificial e do Machine Learning, chamado Aprendizado de Máquina. Essas tecnologias revolucionárias estão mudando o cenário da estratégia de preços de forma crucial, fornecendo às empresas ferramentas poderosas para otimizar suas abordagens de precificação.
Acompanhar o sobe e desce dos preços da maneira tradicional é uma atividade complexa e as empresas têm encontrado benefícios ao recorrer ao universo digital para gerir o pricing.
Veja três vantagens para varejistas que adotam tecnologias para a gestão do pricing.
1 – Identificar se existem produtos que têm sensibilidade a preço e a promoção distinta ao longo da semana
É plenamente plausível considerar que uma loja possa atrair públicos diversos em diferentes dias da semana. Uma situação hipotética poderia ocorrer no sábado, com aqueles que frequentam o estabelecimento já pesquisaram e escolheram motivados pela busca de ofertas mais vantajosas. Enquanto isso, os clientes que frequentam a loja em uma segunda-feira podem ter faixa etária mais avançada, e menor predisposição para usar a internet e dispositivos móveis na pesquisa de produtos. Essa é apenas uma suposição que ilustra como diferentes perfis de consumidores podem interagir com o comércio em diversos momentos da semana.
O Machine Learning desempenha um papel significativo na identificação de produtos dentro de um catálogo que apresentam variações comportamentais ao longo dos dias e períodos. Essa ferramenta capacita os gestores a analisar extensos conjuntos de dados em busca de padrões discerníveis. Quando produtos que demonstram respostas distintas ao longo da semana são identificados, a empresa pode otimizar suas estratégias promocionais. A capacidade de reconhecer os dias em que as promoções não são necessárias, pois a conversão permanece estável, resulta em economias substanciais, pois evita reduzir os preços indiscriminadamente. Isso demonstra como a análise de dados orientada por essa tecnologia pode trazer vantagens estratégicas para as operações comerciais.
2 – Identificação dos produtos mais sensíveis à promoção e a preço
No varejo é comum que uma empresa precise acelerar a venda para melhorar o faturamento. A forma mais fácil é trabalhar com promoções e ofertas. Contudo, o gerente da loja pode colocar em oferta produtos pouco sensíveis a preço. Ou seja, que não despertem mais interesse de compra por conta da promoção.
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Produtos super sensíveis são aqueles cujas vendas são altamente influenciadas por mudanças nos preços; produtos sensíveis também respondem a variações de preço, mas de forma menos acentuada; e produtos não sensíveis têm uma demanda relativamente estável, independentemente das oscilações nos preços.
A tarefa de separar produtos em um amplo catálogo nessas três categorias pode ser desafiador. Nesse contexto, a utilização de IA e Machine Learning se revela essencial para identificar padrões distintos e, assim, atribuir essas categorias aos produtos de forma eficaz. Quando essa classificação é estabelecida, torna-se substancialmente mais simples desenvolver uma estratégia de precificação precisa e confiável.
Com essa abordagem, os resultados obtidos estão mais propensos a estar em conformidade com as expectativas iniciais estabelecidas no planejamento estratégico.
3 – Melhorar o planejamento de compra e o abastecimento de estoque
Utilizando esses modelos de precificação através de Machine Learning, o comércio varejista pode entender quais produtos que tendem a ter mais demanda nos próximos dias e no mês seguinte. As empresas costumam realizar compras para seu estoque com base nas médias dos últimos 30 e 60 dias de vendas. Por meio do Aprendizado de Máquina, um comércio pode criar um relatório de compras mais preciso e claro. Um documento que usa um modelo de demanda para cada um dos itens, capaz de analisar e fazer previsões. Por fim, o relatório conta com variáveis que influenciam a demanda de cada produto e garante ao gestor assertividade sobre o que deve comprar e quanto.
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