Veja 3 benefícios na gestão do pricing com IA e Machine Learning
*Por Ricardo Ramos, CEO
daPrecifica
Na era digital a gestão de preços 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.
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.
