O planejamento de pricing, ou precificação, é fundamental para qualquer negócio que busca otimizar receitas e lucros. Afinal, é preciso estratégia para encontrar o equilíbrio entre o valor percebido pelo cliente e os custos envolvidos na produção e entrega do produto ou serviço, de modo a manter margens de lucro saudáveis.
A precificação afeta diretamente a rentabilidade, competitividade e posicionamento da empresa no mercado. Por isso, um planejamento de pricing deve envolver análises detalhadas do mercado, concorrência, custos e demanda, o que é bastante desafiador.
Felizmente, cada vez mais a inteligência artificial (IA) vem sendo aplicada para aprimorar esses processos de precificação, ajudando as empresas a tomarem decisões mais embasadas e eficientes. E como a IA pode ser utilizada para melhorar o planejamento de pricing?
É sobre isso que falamos neste conteúdo. Vamos explorar quais são as metodologias de pricing tradicionais, passando pela forma como a IA apoia o segmento de precificação e o potencial de integração de outras tecnologias neste contexto. Para isso, contamos com a colaboração de Gustavo Ignácio, especialista de Modelagem Matemática da UniSoma.
Quais são as metodologias de pricing tradicionais?
Pricing, ou precificação, é um conceito muito ligado ao marketing. É uma das quatro variáveis do conhecido 4Ps do marketing (Produto, Preço, Promoção e Praça), que representam as quatro principais decisões que as empresas devem tomar ao desenvolver estratégias para seus produtos ou serviços.
Para Philip Kotler, um dos papas do marketing e da administração, o preço pode ser definido como “o volume de dinheiro que é cobrado por um insumo ou a soma dos valores que os consumidores trocam pelo benefício de possuir ou fazer uso de um bem ou serviço”.
Tradicionalmente, as metodologias de pricing envolvem três elementos básicos:
- Custos: análise de custos internos, considerando produção, distribuição e comercialização do produto ou serviço. Pode incluir matéria-prima, mão de obra, despesas gerais, distribuição, etc. As empresas precisam garantir que o preço estabelecido cubra todos esses custos e ainda forneça uma margem de lucro adequada;
- Concorrência: comparação do preço médio da concorrência com os atributos do produto/serviço. As empresas precisam considerar os preços praticados pelos concorrentes diretos e indiretos e estabelecer seus próprios preços. Isso envolve análises comparativas de mercado, monitoramento da concorrência e estratégias para justificar um preço mais competitivo.
- Cliente/demanda: entendimento de quanto o cliente está disposto a pagar por seu produto, quais são suas motivações para adquiri-lo e qual o processo de decisão de compra. Compreender a demanda de mercado é essencial para determinar o preço que maximiza a receita e o lucro.
As empresas precisam equilibrar esses três elementos para definir preços que sejam atrativos para os clientes, rentáveis para o negócio e competitivos no mercado. A metodologia que envolve o cliente acaba sendo a mais robusta, pois demanda mais dados, análises e experimentações. Afinal, é preciso entender como os clientes reagem a diferentes níveis de preço.
Como a inteligência artificial auxilia no pricing?
O potencial da inteligência artificial já vem sendo demonstrado em diversas áreas, e isso não seria diferente com o planejamento de pricing. A IA pode ajudar a detectar padrões, tendências e correlações a partir de uma gama de dados, auxiliando a entender as variáveis que afetam a demanda por um produto.
A IA tem capacidade superior à inteligência humana de analisar dados complexos ou em grande volume. Por exemplo:
- Dados de vendas históricos;
- Comportamento do cliente;
- Feedback do consumidor;
- Preços da concorrência;
- Condições econômicas do mercado;
- Sensibilidade ao preço.
A tecnologia também facilita processos como o de pesquisa da concorrência. “Podemos usar robôs que vasculham a internet para encontrar informações de preços dos concorrentes com mais agilidade”, destaca Gustavo Ignácio.
Além disso, a IA também pode ser usada para prever a demanda futura com base em diversos fatores, como sazonalidade, tendências de mercado, campanhas promocionais e eventos externos. Essa previsão de demanda ajuda as empresas a ajustar seus preços de acordo com as flutuações de mercado, evitando excessos ou escassez de produtos — e, claro, maximizando oportunidade de receita.
Case: o planejamento de pricing com apoio da IA no setor educacional
As empresas que usam IA no planejamento de pricing conseguem otimizar sua lucratividade e impactar positivamente na satisfação do cliente. Mas, para além desses benefícios, a tecnologia se torna fundamental em um mercado cada vez mais dinâmico: a IA possibilita desenvolver novos modelos em curto prazo para responder a novas perguntas. Isso permite uma adaptação rápida e eficaz aos cenários em constante mudança, garantindo que os preços permaneçam competitivos e lucrativos.
“Até por essa característica, dificilmente serão criadas soluções de prateleira que atendam a mercados diferentes. É muito ousado esperar que exista um software que você aperta um play e as respostas vão sair prontas, e que ainda funcione tanto para o setor de educação quanto para o mercado de farmácia, por exemplo, que tem toda uma regulação específica”, explica Gustavo.
Para cada mercado, geralmente há uma solução personalizada que atenda ao planejamento de pricing.
Gustavo vem desenvolvendo um trabalho inovador junto à Yduqs, um dos maiores grupos de educação superior do Brasil. Para Susan Trabulsi, coordenadora de planejamento de Pricing da Yduqs, o uso de “modelos de elasticidade” baseados em inteligência artificial são um dos principais benefícios que o uso da tecnologia traz para a área de pricing do grupo.
“Eles podem ajudar a responder questões-chave como qual é o preço ótimo de cada produto. E, quando a gente fala de preço ótimo, é pensando em como vou otimizar a minha receita ou até mesmo o meu lucro. Entendendo o custo de cada SKU (Stock Keeping Unit), sabemos como vamos chegar nesse lucro ótimo”, explica.
A coordenadora da Yduqs também destaca que a IA ajuda no acompanhamento da demanda. A tecnologia monitora a temperatura do mercado a partir de insumos como variáveis macroeconômicas e sazonalidades analisadas pela inteligência artificial para, assim, explorar novas oportunidades.
Integração de novas tecnologias aos modelos de pricing e IA
Novas tecnologias também podem se integrar a modelos de pricing, mas esse trabalho ainda é incipiente. Em geral, esse tipo de integração ocorre por meio de experimentações e desenvolvimento de protótipos. Para os especialistas no tema, é importante entender a evolução das tecnologias e ajustar os modelos conforme necessário.
Susan ressalta a importância da experimentação, pois ela ajuda a entender comportamentos de mercado. “A gente costuma brincar que é o ‘pricing ágil’. Testamos o preço em um conjunto de SKUs, vamos entendendo comportamentos e aprendendo com isso, para ver se faz sentido fazer o roll-out ou não”, explica.
Roll-out é uma abordagem comum para mitigar riscos, maximizar o impacto e garantir uma transição suave ao lançar novos produtos ou serviço no mercado. Permite que as empresas testem e refinem suas estratégias à medida que avançam e respondam de forma ágil às necessidades e feedbacks dos clientes.
As surpresas e descobertas com a IA na área de pricing
Com o avanço nas experimentações com inteligência artificial no segmento da precificação, tanto Gustavo quanto Susan revelam ter se surpreendido com algumas descobertas. Para o gestor da UniSoma, o uso de modelos preditivos tem como principal objetivo prever o futuro. Mas algo que a IA revelou é a necessidade de ter atenção com determinadas variáveis que, se não forem observadas com atenção, podem levar a conclusões erradas sobre o mercado.
Susan também tem a mesma impressão. “Pelo nosso conhecimento tácito, percebemos que algumas variáveis-chaves têm menos relevância do que outras, que nem olhávamos com o mesmo carinho. Mas conseguimos elucidar um pouco isso. Com viés mais data driven, começamos a encontrar correlações de forma mais embasada, e vemos por A+B que determinada ação acontece. Assim, conseguimos ver o negócio com mais propriedade e passamos a ter mais domínio para tomar decisões”, analisa.
O uso da inteligência artificial no planejamento de pricing pode trazer grandes vantagens para as empresas, permitindo uma análise mais precisa e eficiente de dados complexos. Combinando a expertise humana com a tecnologia, é possível alcançar uma maior maturidade na área de pricing, melhorando as decisões e estratégias de precificação.
A IA não apenas auxilia a prever o futuro, mas também ajuda a entender o que pilota a curva de demanda e a identificar correlações e variáveis que são chaves para o negócio. Isso fortalece a área de pricing e permite que as empresas tenham mais propriedade para tomar decisões estratégicas.
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