A transformação digital do varejo trouxe rápida expansão nas vendas de milhares de varejistas, mas elevou a dificuldade na gestão dos estoques e das estratégias de pricing, afetando a rentabilidade do negócio. Isso porque, cada vez mais, há inúmeras variáveis que têm influência no valor de produtos e serviços. Sem contar a facilidade para mudar preços sempre que necessário, como em ações promocionais, por exemplo.
Quem costuma comprar na internet e mesmo nas lojas físicas já percebeu que os preços mudam constantemente. De repente surge um desconto para quem levar mais de uma unidade. Ou, então, redução do valor em função de alguma data especial, que pode ser Natal, Dia das Mães, Black Friday, etc. Tudo vale na incessante busca de clientes.
A formação de preços é uma das estratégias mais importantes para o sucesso de um negócio. Fonte: Getty Images
Acontece que é muito difícil acompanhar tantas mudanças, ainda mais sem o risco de diminuir a rentabilidade do próprio negócio. A formação de preços é uma das estratégias mais importantes para o sucesso de um negócio. Mas em uma sociedade digitalizada, não é tarefa simples, pelo contrário, é bem complexa. Qual o preço mais adequado considerando custos, demanda, movimento da concorrência, data comemorativa, cenário econômico etc.?
Qual é a importância da Inteligência Artificial no princing?
Aforma mais atual de se manter competitivo e rentável, em larga escala, é fazendo uso do que existe de mais moderno em termos de tecnologia: soluções baseadas em inteligência artificial (IA). Essas ferramentas são capazes de tratar grandes quantidades de dados, coisa que nenhum ser humano ou equipe numerosa é capaz de fazer.
Para quem não sabe, a inteligência artificial é capaz de alavancar o aprendizado em um sistema que usa diversos dados para tomar decisões e fazer previsão sempre alinhado com a meta do negócio. Prestou atenção nas palavras anteriores? É isso mesmo: capaz de aprender, decidir e prever sempre alinhado às metas.
Qualquer companhia pode usar esse aprendizado profundo para prever vendas, preços e maximizar sua rentabilidade. Essa é a razão para mais e mais empresas adotarem a inteligência artificial em suas estratégias.
Olhando a empresa de uma forma holística e integrada, a IA possibilita gerir o estoque, fazer a precificação dinâmica e analisar a competitividade da empresa sem a necessidade de interferência humana. É o resultado sendo obtido de uma maneira multidimensional. Basta apenas que o gestor defina os parâmetros e a meta a ser alcançada.
Afinal, como as os as IAs avaliam as variáveis presentes nos negócios?
Você deve estar se perguntando: como isso é possível? Tudo tem a ver com a elaboração de algoritmos, estruturas da linha de programação dos sistemas que são desenvolvidos para reunir o máximo de variáveis envoltas em um negócio, analisar esses dados e calcular o preço ideal. Ainda não fica só nisso. Toda a informação de um ano serve como histórico para o próximo.
E que variáveis são essas? Tradicionalmente o preço de venda tem como base o preço de compra do produto, ou seja, o custo de aquisição. Além disso, o lojista sabe mais ou menos quanto tem de despesa, comissão, impostos. Então, ele multiplica o preço de custo por um fator que paga as despesas totais e ainda deixa uma margem de lucro. Markup é o modo mais simples, mais utilizado, mas nem sempre funciona.
Com o passar do tempo, as empresas começam a perceber que tem um outro fator a impactar na venda, ou seja, na intenção das pessoas de comprarem ou pagarem aquele preço. Esse outro fator, muitas vezes, é a concorrência.
Em outras palavras, além dos custos de aquisição e operação, há uma terceira variável que as empresas consideram na hora de formar o preço, o concorrente. Esta forma também é válida. Acontece que há muitas outras variáveis.
Um exemplo simples é que em um dia de chuva, teoricamente, vende-se menos sorvete do que em um dia ensolarado. Ou seja, o clima, para a sorveteria, é uma variável que pode ser considerada, pois ele explica, em parte, a demanda para esse tipo de produto.
Datas comemorativas, sazonalidade, eventos como Copa do Mundo e Olimpíadas, dados econômicos, variáveis não faltam. Algumas podem ser pertinentes ao seu negócio e outras não, mas cada ramo e produto tem variáveis específicas que precisam ser consideradas.
O que a IA faz é justamente analisar uma série de informações de mercado e da própria empresa, ou seja, uma série de variáveis. E a IA tem uma mecânica para entender quais dessas variáveis realmente explicam aquela demanda mais forte ou mais fraca, o porquê daquela disposição para pagar do consumidor.
O que explica a demanda para cada um dos produtos à venda? Esse é o desafio que a IA vai resolver. A tecnologia, utiliza o preço de custo do produto, as informações sobre despesas quando este produto é vendido, comissões, impostos, dados da concorrência, dados econômicos, índice de confiança, disponibilidade de estoque, clima.
O próprio histórico de vendas entra na análise para determinar a sazonalidade, seja os meses mais fortes no ano, as semanas mais fortes dentro do mês, os dias mais fortes dentro da semana, as buscas no site também são analisadas para analisar a procura pelo produto.
Mas, será que existe um "preço ideal" para os produtos?
A grande pergunta é: qual o preço que – dadas as condições atuais relevantes – se eu mexer ocorre uma mudança na minha demanda? Para obter essa resposta, a Inteligência Artificial segue uma determinada lógica que lhe confere bastante precisão no resultado.
- O primeiro passo da IA é reunir as inúmeras variáveis descritas nos parágrafos anteriores. Com base nessas informações é possível descobrir quais delas verdadeiramente afetam a venda daquele produto.
- Quando ela descobre quais são essas variáveis que afetam, que têm relação com a demanda e com a venda daquele produto em específico, o segundo passo é definir o que chamamos de modelo. Ou seja, definir como essas variáveis podem ser usadas em um cálculo para prever. No caso do sorvete, descobrimos que o clima é uma variável importante e o IPCA, que é um indicador econômico, não é um item importante. Separamos, então, o que tem e o que não tem importância.
- Os valores são encontrados por meio de variáveis pelas Inteligências ArtificiaisFonte: Getty Images
- O próximo passo é como usar essas variáveis importantes dentro de uma função matemática. O modo mais simples, como já foi explicado, é o markup. Mas ele não tem muita precisão, pois o preço é formado sem considerar todas as variáveis possíveis. A ideia é, com a IA fazer previsões para ter assertividade naquilo que estamos buscando. Por exemplo, se a meta é baixar o estoque, então é necessário aumentar a demanda. E a tecnologia fará isso considerando a variável mais importante do momento. Resumindo,depois de avaliar todas as variáveis, a IA constrói um modelo que é uma equação matemática. Com essa equação é possível alterar valores com base em uma ou mais variáveis para fazer predições.
- Supomos, então, que para um dado produto as variáveis sejam clima e preço do concorrente. E a previsão é de que no dia seguinte faça mais frio. Por meio dessa equação é possível alterar a variável clima e entender qual é o impacto que ela tem na procura por aquele produto e no preço.
Como se vê a IA, de forma instantânea e transparente, realiza cálculos diversos e apresenta soluções de preços com base nos mais variados cenários. O modelo construído pela IA para cada produto se propõe a explicar um comportamento e o inverso também é verdadeiro. A função do modelo é justamente apresentar as condições atuais, as variáveis e a predição do que vai acontecer com essas variáveis informadas. Isso tudo é feito para cada item, para cada produto, continuamente. E se altera conforme a situação.
A IA é usada como uma evolução da tecnologia de precificação dinâmica, que vem utilizando, principalmente, dados de concorrentes e dados internos da empresa, como custos e despesas sobre venda para determinar o preço ideal.
Porém, a IA traz inúmeras outras fontes de dados como já explicado. Ela determina o preço ideal de cada produto com base em modelos de elasticidade-preço da demanda, de aprendizagem de máquina por reforço, entre outros. A solução emprega a análise de dados em tempo real, 24 horas por dia, para tomada de decisões de negócio. É assim que forma preços assertivos.
Os varejistas que usam inteligência artificial se colocam à frente de diversos concorrentes que tomam decisões apenas com base na pressão de preços do mercado. A IA é a melhor solução para a difícil tarefa de equilibrar quatro grandes indicadores: a cobertura de estoque, a taxa de conversão, o faturamento e a margem. O gestor só precisa se preocupar com a meta da empresa.
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* Ricardo Ramos é CEO da Precifica – precifica@nbpress.com.br
Como se vê a IA, de forma instantânea e transparente, realiza cálculos diversos e apresenta soluções de preços com base nos mais variados cenários. O modelo construído pela IA para cada produto se propõe a explicar um comportamento e o inverso também é verdadeiro. A função do modelo é justamente apresentar as condições atuais, as variáveis e a predição do que vai acontecer com essas variáveis informadas. Isso tudo é feito para cada item, para cada produto, continuamente. E se altera conforme a situação.
A IA é usada como uma evolução da tecnologia de precificação dinâmica, que vem utilizando, principalmente, dados de concorrentes e dados internos da empresa, como custos e despesas sobre venda para determinar o preço ideal. Porém, a IA traz inúmeras outras fontes de dados como já explicado. Ela determina o preço ideal de cada produto com base em modelos de elasticidade-preço da demanda, de aprendizagem de máquina por reforço, entre outros. A solução emprega a análise de dados em tempo real, 24 horas por dia, para tomada de decisões de negócio. É assim que forma preços assertivos.
Os varejistas que usam inteligência artificial se colocam à frente de diversos concorrentes que tomam decisões apenas com base na pressão de preços do mercado. A IA é a melhor solução para a difícil tarefa de equilibrar quatro grandes indicadores: a cobertura de estoque, a taxa de conversão, o faturamento e a margem. O gestor só precisa se preocupar com a meta da empresa.
* Ricardo Ramos é CEO da Precifica – precifica@nbpress.com.br
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