Tipos de estratégia de precificação dinâmica

Tipos de estratégia de precificação dinâmica

Recentemente, publicamos o artigo Precificação dinâmica: O que é e quais são seus benefícios. Como continuação, a proposta do artigo de hoje é ir além, apresentando aspectos fundamentais à estratégia de precificação dinâmica e outros pontos de interesse aos profissionais de gestão que atuam na busca do melhor preço com apoio de Analytics e Inteligência Artificial

Este artigo apresenta respostas aos seguintes questionamentos: 

  • Qual é a essência da precificação e seus principais componentes?
  • Quais os benefícios das ferramentas de analytics em cada componente de precificação? 
  • Quem são os responsáveis pela precificação e por que esta definição é relevante? 
  • A precificação é relevante apenas para quem precifica? 

A essência da precificação

A precificação ou pricing (definição de preços) é uma atividade bastante presente nos modelos de negócio e exige fortes e contínuas conexões de informação entre os departamentos de gestão, marketing, operação e o time comercial. 

A inter-relação entre departamentos demanda estratégias bem elaboradas, planos de ação alinhados à visão de longo prazo da organização e, evidentemente, ao seu stack tecnológico administrado pela gestão de TI. 

Com a informatização, a precificação se tornou mais poderosa. O que chamamos de Precificação Dinâmica (Dynamic Pricing ou Smart Pricing) trata-se, portanto, da utilização de instrumentos digitais inteligentes de precificação automatizada com a finalidade de maximizar lucros ou vendas ao buscar um ponto de equilíbrio favorável no encontro entre demanda e oferta.  

Em outras palavras: 

“A nova geração de precificadores busca definir o preço de maneira automática levando em consideração fatores como a oferta, demanda, tendências, sazonalidades, estratégia da própria empresa, concorrentes, limitações tecnológicas, entre outros fatores, com o objetivo de maximizar lucros ou vendas”.

Quem é o responsável pela precificação?

A responsabilidade da precificação pode variar muito conforme cada modelo de negócio e qual abordagem de preço adotada. Como exemplo, existem empresas que operam modelos de negócios B2C (orientadas ao comércio com o público de pessoas físicas) e é provável que os responsáveis pela escolha da estratégia de preço sejam do time de marketing. 

Por outro lado, existem empresas B2B (fornecem produtos e serviços para outras empresas) que podem ter estrutura de preços fortemente baseadas em seus custos de capital, trazendo a responsabilidade de precificação para os times comerciais e a própria contabilidade.

A precificação dinâmica é boa só para quem precifica?

Uma estratégia de precificação dinâmica bem aplicada pode ser benéfica não somente para a empresa, mas também para seus clientes, pois, ao buscar a otimização, este bem ou serviço poderá ser acessado por uma quantidade maior de consumidores, atingindo o chamado ponto ótimo. Um exemplo é o caso da Precificação Dinâmica na otimização do metrô de Londres.

Uma melhor compreensão do comportamento do consumidor, portanto, pode promover maior aproximação com o mesmo, assim como gerar insumo para o mapeamento do comportamento atual e estimação do comportamento futuro. Assim, pode-se prever cenários futuros, dado determinado evento. Confira nosso artigo sobre o que são as análises preditivas, prescritivas e cenarização?

Preço na visão da estrutura de custo

O custo estabelece o piso para o preço que a empresa pode cobrar por seu produto ou serviço. Sendo assim, é importante investigar de forma detalhada os componentes do custo (custos de produção, distribuição, venda e outros) e o método utilizado na contabilidade destes valores. Além disso, a empresa precisa adicionar uma margem (taxa de retorno) para compensar o risco da operação. 

“A principal virtude desta estratégia é mitigar riscos financeiros, evidenciando o menor preço necessário para a operação se manter”. 

As estratégias e ferramentas de analytics podem auxiliar no levantamento dos custos, porém a intensidade do seu uso pode variar de acordo com o nível de maturidade analítica de cada empresa, como já apresentamos neste artigo sobre os 5 níveis de maturidade de dados na visão da Aquarela

As ferramentas de analytics podem ajudar na automação do processo de precificação, extraindo e integrando indicadores de custo dispersos que servem de insumo para análises de detecção de padrões, de sazonalidade, situações atípicas (O que são outliers?) e simulações de cenários de alta complexidade. 

Preço na visão da percepção de valor

No outro extremo da precificação está a precificação baseada na percepção de valor pelo cliente, que, de certa maneira, estabelece o teto de preço (os clientes não estariam dispostos a pagar mais do que X unidades monetárias). 

A percepção de valor é de fato menos tangível e complexa de se calcular, mas com o uso intensivo de técnicas de analytics é possível inferir estas informações com relativa assertividade, dependendo do modelo de negócio. Anteriormente escrevemos, de forma mais técnica, um comparativo dos métodos tradicionais de marketing em relação aos métodos elaborados no mundo de analytics (acesse o link). 

“A principal virtude da precificação por valor é a aceitação do mercado”. 

Nesta visão, é possível criar testes automatizados de mensuração da percepção de valor dos produtos, principalmente em negócios digitais. Já para produtos ainda não digitais, segue a recomendação de entrevistas relacionadas ao público-alvo, com indicadores que podem ser integrados aos indicadores de custo (7 dicas de ouro sobre design de indicadores).

Preço na visão da demanda do mercado

Uma grande demanda por um produto ou serviço certamente influenciará a estratégia de preço. Contudo, a demanda não é fixa, variando de acordo com o orçamento e preferência dos consumidores, assim como a quantidade demandada pode variar de acordo com o próprio preço. Embora no senso comum a demanda seja interpretada como quantidade demanda, há uma diferença técnica entre as duas sendo que:

Demanda (desejo) ≠ Quantidade demandada (capacidade de compra e outros fatores)

Entender a relação entre estes fatores é fundamental para se estimar a demanda, assim como a quantidade demanda em função de dado preço.

A área de ciência de dados, nas suas várias atribuições, pode ser utilizada para inferir com maior precisão a demanda e também o grau de importância dos componentes que formam a demanda. Além disso, testes estatísticos podem ajudar a elucidar situações de causa e efeito que, por vezes, até desmistificam premissas operacionais antigas. 

“A principal virtude da precificação pela demanda do mercado é a capacidade de contextualizar o preço ao próprio mercado”.  

Preço na visão da concorrência (espaço concorrencial)

A concorrência ou até sua ausência impactam na escolha do preço. A concorrência pode gerar impacto na demanda dos produtos e serviços e por isso se torna importante tanto para análises de precificação como também de posicionamento de marca. 

“A principal virtude da precificação por concorrência é a capacidade de contextualizar o preço frente às alternativas oferecidas pelos concorrentes”. 

Com a digitalização da economia e os preços se tornando cada vez mais onipresentes, as ferramentas analíticas de precificação mais avançadas podem fazer buscas e estatísticas com sugestões de preços em tempo real e filtros de interesse, como fazem o Buscapé e a Zoom

Atenção! Vale salientar que a prática de capturar dados (web scraping) pode se tornar ilícita se desrespeitar as regras de utilização dos sites consultados.

Preço na visão estratégica

As alterações de preço baseadas em visões estratégicas ou regras Top Down são muito comuns e, em muitos casos, podem ser até contra intuitivas e atuarem contrariamente aos resultados das análises de custo e até da percepção de valor e concorrência. 

“A principal virtude da precificação por estratégia é a oportunidade de alcançar objetivos estratégicos baseados na intuição gerada pela inteligência coletiva da organização” 

As regras Top Down derivam do conhecimento coletivo da operação. Elas são cultivadas durante anos pelas organizações e por isso se torna necessário a execução de processos de harmonização de indicadores e dicionarização (o que é um dicionário de dados de analytics?) para que cada regra se integre corretamente aos sistemas precificadores. 

Esta camada, diferentemente das demais, é especial, pois ela gera viés intencionais diretamente ligados ao mercado de operação e que mudam de acordo com o posicionamento e o objetivo da organização. 

Resumo da análise – Estratégia de precificação

Abaixo apresentamos resumidamente os principais componentes ligados à estratégia de precificação. 

tabela de estratégia de preço

Conclusão – Estratégia de precificação dinâmica

Como vimos, a precificação é parte inseparável da atividade econômica. Seja qual for o modelo de negócio adotado pela organização, deve-se definir claramente qual é o departamento e quem são os responsáveis pela atividade da precificação, podendo ser definida por meio de processos automatizados.

Aos gestores interessados no tema, concluímos que, para o sucesso de uma estratégia de determinado bem ou serviço, a precificação deve vir acompanhada de uma série de cuidados com fatores externos ao preço a fim de otimizar a receita do produto ou serviço.

Ainda assim, seja qual for a estratégia de precificação adotada pela organização, seja o preço definido automaticamente ou de maneira analógica, essa prática deve sempre levar em consideração alguns fatores, como custo e demanda. Entender a diferença entre demanda e quantidade demandada, ou seja, saber que a quantidade demandada é função da demanda para dado preço, é essencial para a prática da precificação. (Demanda != Quantidade demandada).

Lembre-se de que o preço baseado na percepção de valor do cliente é geralmente considerado uma melhor estratégia do que o preço baseado no custo. Vale considerar estratégias mistas com a necessidade interações entre os departamentos comercial, marketing e contabilidade.

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A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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Preocupações da TI no processo de precificação dinâmica

Preocupações da TI no processo de precificação dinâmica

Uma das grandes tendências da TI para os próximos anos, em linha com a transformação digital, é a alavancagem ou otimização financeira gerada por processos inteligentes de precificação (Precificação dinâmica: o que é e quais são seus benefícios?) que podem atuar tanto...
Precificação dinâmica: o que é e quais são seus benefícios?

Precificação dinâmica: o que é e quais são seus benefícios?

A precificação dinâmica (dynamic pricing), também interpretada em outros contextos como precificação inteligente (smart pricing), otimização de preços (price optimization), personalização de preços, recomendação de preços (pricing recommendation), strategic pricing, trata de um ponto relevante no planejamento estratégico das empresas e, como tal ,necessita de atenção especial dos gestores CEOs, CIOs, gerentes comerciais e de gestão de receitas (revenue management). 

De acordo com a Forbes, as principais empresas do mundo digital, que buscam destaque em um mercado competitivo, utilizam a precificação dinâmica. Esse tipo de estratégia pode ser aplicada em diversos setores, ajudando as empresas a alcançarem a qualidade e notoriedade necessárias para o sucesso.

Nesse artigo, vamos abordar o conceito de precificação dinâmica e apontar alguns dos benefícios do uso dessa estratégia.

O que é a precificação dinâmica?

É uma estratégia utilizada para estabelecer um preço condizente com o mercado para produtos e serviços ofertados pelas empresas. Ela leva em conta fatores como equilíbrio entre oferta e demanda, sazonalidade e estratégia da concorrência. Essa estratégia permite que as empresas consigam se adaptar ao mercado com agilidade e de forma competitiva.

Benefícios

Para um melhor entendimento das vantagens de investir em precificação dinâmica inteligente, elencamos alguns benefícios que essa estratégia pode proporcionar para os negócios.

Maximização de lucros

Utilizando a precificação dinâmica, é possível acompanhar o valor do produto de interesse e acompanhar as oscilações de preço da concorrência mais rapidamente, permitindo, assim, seguir a tendência sem medo de perder espaço no mercado e aumentando a margem de lucro. Quando a tendência do mercado é diminuir o preço, também é possível ganhar aumentando o número de conversões e ganhando por volume. 

Entender o comportamento do consumidor

Mais um benefício da precificação dinâmica é o fato de que ela ajuda a mapear pontos importantes do comportamento do consumidor. Por exemplo, os tipos de promoção que melhor funcionam e os produtos mais vendidos em determinado período, entre outras coisas.

Automatização do benchmarking

Além de permitir preços mais competitivos frente à concorrência, a precificação dinâmica é uma maneira de acompanhar a concorrência de forma mais ágil e rápida, permitindo que a empresa se prepare para enfrentar ameaças ou aproveitar oportunidades. Além disso, pode ajudar a observar os concorrentes para criar diferenciais atrativos para a sua empresa.

Para entender melhor na prática os benefícios dessa estratégia e compreender as diferenças entre precificação estática, dinâmica e inteligente, veja o Case do metrô de Londres.

Implementando a precificação dinâmica

Baseando-se em dados de preços ou dados que indiquem um tipo de efetivação de venda, é possível criar uma ferramenta para atualização de preços na periodicidade desejada, de acordo com as regras de negócio da empresa. A recomendação é de que os dados estejam estruturados por meio de um Data Lake (6 recomendações de gestão para projetos de Data Lake).

Além das regras de negócio, o uso de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning permitem potencializar a ferramenta, analisando dados passados para buscar os padrões de preços bem sucedidos ou até mesmo uma modelagem complexa para que a IA consiga definir os preços a partir de fatores que não necessariamente sejam do passado. 

Quer saber mais sobre como implementar a precificação dinâmica na sua empresa? Então, veja nosso artigo detalhando o processo aqui: Como implementar precificação dinâmica com sucesso

Precificação dinâmica – Conclusões e recomendações

A precificação dinâmica é uma grande oportunidade para promover a otimização de preços das empresas, aproveitando todas as vantagens que ela oferece, possibilitando, assim, um planejamento mais consistente e evitando a perda de conversões. 

A decisão de dinamizar a escolha de preços não é simples, por isso é importante escolher um fornecedor apto para tal. Alguns aspectos a serem analisados na busca de um fornecedor para a solução de precificação podem ser encontrados neste artigo: Como escolher o melhor fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial

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Como implementar precificação dinâmica com sucesso.

Como implementar precificação dinâmica com sucesso.

Já não é mais novidade que sistemas de precificação dinâmica – e inteligente – têm roubado a cena em muitos segmentos do mercado e da indústria, começando pelo e-commerce (que já nasceu digital).

Podemos afirmar com elevado grau de confiança, assim como é discutido pela Forbes, que no futuro, as estratégias de precificação vão incorporar cada vez mais o poder computacional de automação e inteligência, possibilitando assim a flutuação adequada de preços de acordo com as condições de mercado.

O conceito por trás de todo sistema de smart-pricing é um dos mais elementares dentro das ciências econômicas: 

“quando oferta e demanda estão em equilíbrio é quando se obtém a maior eficiência”. 

Ou seja, falar em tornar o preço dinâmico de acordo com as condições de mercado é falar em buscar a equivalência entre oferta e demanda e, por consequência, gerar a eficiência que se traduz em maximização de lucros. 

Segundo Louis da Forbes, em tempos difíceis, como na pandemia do COVID-19, ser eficiente significa sobreviver e minimizar os impactos negativos sobre os negócios, e é por isso que a precificação dinâmica ganha ainda mais importância.

Na Aquarela, desenvolvemos uma metodologia ágil de projetos de analyticsa DCIM -, que garante eficiência e rapidez aos nossos clientes, inclusive em projetos de precificação dinâmica. 

Nas seções a seguir, mostraremos como conseguimos ter implementações bem-sucedidas de precificação dinâmica.

Desenhando uma estratégia de precificação

A base para o sucesso de um projeto de precificação dinâmica é o completo e correto mapeamento dos processos da estratégia de precificação adotada pela empresa, começando na produção, passando pela distribuição e terminando na venda final, considerando também as características de cada produto ou serviço a ser precificado. Cada etapa da cadeia produtiva terá seu peso sobre o preço final.

Com a total compreensão desses processos, é aberta a possibilidade de automatizá-los. O preço pode variar conforme a hora, dia da semana ou qualquer outra unidade de tempo. Ou então, de acordo com a região de comercialização, com a quantidade de estoque ou com as condições de concorrência e mercado. 

Todos os fatores de custo e oportunidade podem ser considerados em um sistema automatizado de precificação dinâmica, singularmente ou em conjunto, desde que os processos estejam bem definidos e mapeados, de modo que tornem evidentes as regras de negócio.

E se não houver uma estratégia consolidada de precificação ou os processos não estão bem definidos? Nestes casos, a equipe de analytics contará com a ajuda dos especialistas de pricing e revenue management para estudar o estado da arte das estratégias de precificação do setor em questão, assim podendo, em conjunto, estabelecerem as estratégias mais adequadas para a empresa e/ou melhor estruturar os processos já existentes.

Dados

Atualmente, já não é mais possível discordar da frase “data is the new oil!”. A coleta de dados de preços, fechamento de contratos ou qualquer outro tipo de efetivação de vendas é de extrema importância para os times de analytics.

O que chamamos de maturidade de dados não é somente a coleta, mas também um pipeline tecnológico que garanta o armazenamento adequado  sem perda de informação. Ainda mais maturidade a empresa tem se já consegue extrair as próprias análises dos dados. Quanto maior a maturidade, mais rapidamente e de forma mais eficiente é possível extrair a inteligência, como mostrado na figura a seguir:

No contexto de precificação dinâmica, a inteligência pode ser entendida como a extração de regras e insights que não são explícitos para as equipes de pricing. Pela nossa experiência, esse olhar do cientista de dados é extremamente agregativo na construção destes sistemas dinâmicos de precificação.

Caso não exista uma maturidade de dados suficiente para viabilizar o projeto, como proceder?

Para este problema, podemos oferecer um projeto estruturante, que tem como objetivo ajudar empresas a construírem uma sólida cultura de dados. Este curto projeto é dividido em duas partes:

  • na criação do pipeline de coleta e armazenamento de dados; e
  • na definição da ontologia de preços e harmonização de indicadores.

Esta última, se encarrega de garantir que o dado coletado e armazenado viabilize a extração de informação, conhecimento, insights e, por fim, a inteligência, ou seja, garante que o dado tenha, de fato, valor para os planos futuros da empresa. Um pouco deste processo está descrito neste artigo – Dos dados à inovação.

Tecnologia

De nada adianta todo o trabalho dos tópicos anteriores ser realizado se não há tecnologia já existente na empresa que consiga dar conta de atualizar os preços na periodicidade desejada. Por exemplo, de nada adianta existir uma ferramenta que consegue tornar os preços dinâmicos em tempo real se as alterações de preço são feitas manualmente.

Quando a dinamicidade acontece em tempo real, é necessário maior robustez no stack tecnológico das empresas envolvidas. Por isso, o levantamento dos requisitos de sistemas e integrações deve ser feito, para que exista uma estimativa de tempo de implementação, com um cronograma coerente antes do início do projeto.

Precificação dinâmica e inteligente

Neste ponto, já temos um sistema de precificação dinâmica quase completo: temos um sistema operacional que consegue provocar variações de preços de acordo com as condições que foram previamente estabelecidas por regras de negócios, sejam elas extraídas dos especialistas de pricing ou de insights dos dados. O que falta?

O que pode passar despercebido, é que a dinamicidade dos preços pode ficar comprometida, travada, pelas próprias regras de negócio que embasaram o sistema.

O trade-off é claro: elevado grau de controle versus dinamicidade dos preços. Além disso, as regras normalmente não conseguem ser suficientemente genéricas a ponto de conseguirem definir o preço ideal para todas as situações possíveis.

Neste cenário é que entram as aplicações de Inteligência Artificial e Machine Learning, que aparecem como o elemento capaz de aprender, com extensas bases de dados, os padrões mais bem sucedidos do passado, e assim conseguir definir o preço ideal para cada situação. Ou então, com uma abordagem de modelagem diferente e um tanto quanto mais complexa, é possível fazer com que a inteligência artificial consiga definir preços a partir de outros fatores, sem que os padrões do passado sejam a base principal.

A vantagem de um sistema de precificação dinâmica orientado por uma inteligência artificial é que ele consegue ser mais versátil. No entanto, isso implica que as equipes de pricing abram mão do controle sobre a definição de preço, o que pode ser algo não tão desejável.

A solução para o impasse pode ser um sistema híbrido. Um sistema de precificação que tenha elementos gerados por uma inteligência artificial e complementados pelo conhecimento de negócio de especialistas, é o que chamamos de inteligência expandida. Do ponto de vista gerencial, essa é uma opção bastante atrativa, pois consegue equilibrar certa versatilidade e entregar um certo grau de controle no processo de definição de preços.

Avaliação de resultados

Por fim, mas não menos importante, é necessária uma metodologia consolidada que consiga provar a eficácia de um sistema dinâmico de preços versus o sistema tradicional. Para tanto, é bastante comum e eficiente utilizar a metodologia de diferenças das diferenças, que admite um grupo de controle (tradicional) e um grupo de testes (dinâmico) e permite comprovar, estatisticamente, a eficácia ou não da nova abordagem de precificação.

Case

Como exemplo, trouxemos um case utilizando a plataforma Vortx no segmento da educação privada, onde existia um complexo sistema de precificação não automatizado, com extensas regras de negócio para definir a mensalidade/bolsa de estudo ideal para cada aluno.

Com a estruturação, mapeamos os processos e adicionamos fatores como a distância do aluno até a escola, a renda do responsável, a escola que o aluno estudou anteriormente, entre outros 200 variáveis disponíveis no dataset enriquecido da Aquarela. Também adicionamos tratamentos automatizados de outliers (o que são outliers?) para não deixar passar situações que fogem da normalidade.

Partindo disso, todo o processo foi estudado e revisado por cientistas de dados em conjunto com uma equipe de pricing / revenue, removendo e/ou reformulando as regras de precificação existentes. Como resultado, fomos capazes de:

  • Propor insights e regras que agregaram ainda mais robustez ao processo existente;
  • Gerar um aumento de 5% no faturamento total de negociações; e
  • Criar uma maior transparência no processo decisório da alocação de bolsas de estudos.

Utilizando modelagem estatística avançada, fomos capazes de propor indicadores, utilizados como base para a precificação da mensalidade do aluno, a partir de machine learning. Assim, este sistema híbrido foi concluído e colocado em operação dentro de 4 meses.

Conclusão

Os métodos e tecnologias para precificação dinâmica estão chegando ao mercado, incluíndo setores mais tradicionais. Vimos nos primeiros cinco tópicos as etapas que consideramos fundamentais em projetos de precificação dinâmica.

A decisão de digitalizar e dinamizar a escolha dos preços dos produtos/serviços, sabemos, não é simples. Anteriormente escrevemos alguns aspectos importantes neste artigo Escolhendo fornecedores de inteligência artificial e data analytics.

Com nossa metodologia ágil e seguindo o que foi colocado acima, conseguimos entregar uma solução de precificação dinâmica rápida e eficaz em uma área tradicional como a da educação.

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Precificação dinâmica: o case do metrô de Londres.

Precificação dinâmica: o case do metrô de Londres.

A Precificação dinâmica e inteligente vem se tornando cada vez mais importante para os setores da indústria que caminham rumo a personalização em massa de produtos e serviços, como já falamos neste outro artigo: A Indústria 4.0 na visão da Aquarela.

No Brasil, diversas indústrias, comércios e serviços já utilizam estratégias e soluções de precificação dinâmica; os mais avançados utilizam Inteligência Artificial (I.A) para otimizar ainda mais a escolha dos preços das transições com alto grau de complexidade. 

Vamos apresentar pontos importantes do tema de precificação no ponto de vista de data analytics (O que é Data Analytics?), nos seus diferentes níveis de maturidade e na definição das estratégias utilizando o caso de Londres para melhorar a didática do texto.

Tipos de precificação

A precificação é um tema onipresente em negócios, sendo recorrentemente discutido nas áreas de contabilidade e finanças, onde se busca constantemente responder às seguintes perguntas: 

  • Como definir o preço de um produto e/ou serviço de modo que faça sentido tanto para o vendedor como para o comprador?
  • Como obter o melhor rendimento financeiro em médio longo prazo por cliente?
  • Como trabalhar as margens e o mix de produtos de modo que o ganho geral seja alavancado? 

Abaixo apresentamos um resumo dos conceitos.


Preço fixoPreço dinâmicoPreço inteligente
DefiniçãoO preço é único para todos os consumidores, independente da situação.O preço dinâmico é uma personalização do valor pré-fixado, ajustado ao contexto da transação.  A definição do preço é feita com base nas características (padrões) dos consumidores, além de levar em conta o contexto em que a transação foi efetuada.
ExemplosToda e qualquer passagem no sistema será sempre R$ 5,19 com reajuste anual de x%.
Exemplo:Transporte em cidades pequenas.
Para a situação “A” o valor é R$ 3,25. Já para a situação “B” o preço é R$5,85. E assim por diante. Ou seja, um valor para cada caso.
Exemplo: Sistemas Integrados de Transporte.
Considerando o clima, padrões da demanda, sazonalidades, perfil do passageiro e eventos acontecendo na região o valor pode flutuar entre  “A” será R$ 5 a R$10 e B de R$ 8 a R$10.
Exemplo: Uber e passagens aéreas.   

Qual o preço mais justo para uma passagem? 

Se a resposta for de um morador de Londres, ele dirá: depende! 

Então é aqui que começamos o estudo das precificação fixa, dinâmica e dinâmica inteligente. 

Sistema de transporte londrino   

Escolhemos como exemplo o sistema de transporte de Londres, que integra trens, metrô e ônibus e gera valores diferentes dependendo da escolha do usuário, da hora do dia e diversos outros fatores. Um ótimo estudo de caso dos elementos de uma precificação dinâmica. 

A cidade de Londres é uma das maiores da Europa, e um dos maiores centros financeiros do mundo. Atualmente conta com uma população de aproximadamente 8 milhões de habitantes (1 milhão e meio a mais do que o estado de Santa Catarina). A maioria dos londrinos usa um cartão chamado de Oyster para pagar todas das despesas, inclusive  transporte público. Com ele é possível usar o metrô, trem, ônibus, Vlts (Veículo Leve sobre Trilhos), submarinos, jet skis e carros drones. Bem, os últimos ainda não.

Cultura de dados

Um bom processo de precificação obrigatoriamente necessita de um bom nível de maturidade de dados que reflete trabalhos visionários em longo prazo. Abaixo cito alguns dos principais movimentos, que ajudam a explicar o nível de maturidade da Inglaterra.

  • Aquele país já possui uma longa tradição nas ciências naturais e na estatística, tanto que os relógios do mundo sincronizam com a hora zero associada ao bairro londrino de Greenwich.
  • A enfermeira inglesa Florence Nightingale revolucionou a estratégia das guerras e a saúde mundial com o uso da estatística a partir da guerra da Crimeia (1853-1856) quando criou o diagrama da rosa.
  • Durante a segunda guerra, os matemáticos ingleses conseguiram decifrar os códigos criptografados pela Alemanha utilizando Inteligência Artificial como descrito no filme O jogo da imitação.
  • Ainda, na época do Titanic (1912), os ingleses catalogaram todos os passageiros de tal forma que hoje este conjunto de dados é um dos mais conhecidos na área de machine learning (Aprendendo com o desastre do titanic). 

Desafios geográficos e outros

Como melhorar o transporte de uma cidade milenar, sem remover quarteirões e construções, e ainda suportar de modo eficiente eventos de grande escala, como os jogos olímpicos, com uso de tecnologia e técnicas de precificação? 

Na figura a seguir, está o mapa das ruas da cidade a partir do google maps só para se ter uma noção do quão retalhada é a cidade. O Mapa a seguir dá uma noção do quão complexa é a malha viária da cidade de Londres

A evolução do sistema de precificação

Antigamente as passagens para viagens de trem na Grande Londres eram compradas em uma base “ponto a ponto” entre duas estações, como um bilhete único, de retorno ou de temporada; e foram precificados de acordo com a distância percorrida (precificação fixa).

Durante o início dos anos 80, o Executivo de Transportes de Londres (literalmente o Senhor dos Anéis), fez uma série de revisões das tarifas para então criar os anéis (zonas tarifárias) com o objetivo de simplificar as tarifas e agilizar o processo de compra e uso dos bilhetes. 

Os ônibus vermelhos utilizam preço fixo através de todos os anéis, e o usuário pode pegar qualquer veículo durante um espaço determinado de tempo. A cidade foi dividida em zonas de ônibus onde as tarifas simples eram aplicadas. No metrô, a área que hoje é a zona 1 foi dividida em duas áreas sobrepostas, chamadas City e West End.

No gráfico abaixo temos a divisão das zonas em camadas que permitem uma cobrança diferenciada do usuário. Se o usuário trafega da zona 5 para 6 então o preço é x. 

Estas mudanças trouxeram mais flexibilidade para os usuários gerando maior dinamicidade no transporte. Com a integração dos bancos de dados dos diversos modais, o usuário ainda pode optar por trocar o seu tempo por dinheiro ao escolher uma forma mais barata só que mais lenta de se locomover.

Tanto o sistema de transporte como o usuário podem trabalhar visando a otimização de seus recursos.   

Origem das regras de definição de pesos de precificação 

As regras e os pesos de ponderação dos preços podem se originar de diversas fontes, desde a experiência dos gestores com conhecimento tácito do negócio até de algoritmos de Inteligência Artificial que podem reconhecer padrões até então não conhecidos pela gestão. O importante é que nenhum sobrepõe o outro totalmente.

Abaixo mostramos uma tabela que compara algumas das diferentes abordagens com seus devidos prós e contras. 


PositivosNegativos
Experiência do time de gestãoA experiência dos gestores trás um conjunto de regras muito rico dependendo da vivência de cada pessoa com o processo em questão e são normalmente baseados em dados de relatórios contábeis e financeiros estáticos.  O conhecimento tácito das regras de precificação pode ser difícil de replicar dependendo do contexto da precificação.
Não permite um alto grau de personalização e automação do processo de precificação.
Machine Learning / Modelagem estatísticaAs regras de comportamentos de preço são gerados a partir de inferências estatísticas e aprendizado de máquina de um número muito grande de perfis e contextos, permitindo recomendações de preço personalizadas.A análise de treinamento das bases demanda profissionais qualificados com boa noção de estatística e fundamentalmente conhecimento sobre o negócio em que será aplicado o modelo. Também, modelos mal treinados podem gerar preços incoerentes e replicar comportamentos do passado que são indesejados. 
Benchmarking de mercadoPermite nivelar as melhores práticas do mercado em questão que variam desde diferenciação de valores como também regras de segmentação de valores. Podem não trazer o racional que define preço do produto ou serviço. 

Técnicas de analytics

A área de análises avançadas de dados (Data Analytics) é muito rica em técnicas e tecnologias criadas especificamente para detectar padrões em grandes massas de dados, e assim auxiliar os gestões nos testes das abordagens de precificação.

Para a questão do transporte, as georeferências são muito importantes para avaliar os fluxos dos usuários dos sistemas, e até resultados obtidos ao longo do tempo de novas políticas de precificação.

Abaixo, os cientistas britânicos elaboram um gráfico de calor (heat map) mostrando a intensidade de usuários nos diversos pontos da cidade, onde as linhas brancas mostram o espaço que uma pessoa pode se transportar a cada 10 minutos no horário de pico. Sem dúvida uma análise muito rica e alinhada ao contexto.

Fonte – Departamento de Transportes – 100020237 2006

Um dos pontos mais importantes das equipes de precificação é o tamanho, qualidade, acurácia e precisão do arcabouço de técnicas de analytics para mensuração e acompanhamento dos resultados. 

Como são os preços atualmente?

Com a integração dos sistemas de precificação é possível digitalizar também a consulta dos valores pelos usuários. Abaixo está o preço gerado pelo sistema após informar os pontos A, B e o perfil do usuário (estudante, aposentado e etc). 

https://tfl.gov.uk/fares/find-fares/tube-and-rail-fares/single-fare-finder

Vemos que existe um incentivo financeiro relevante para que os usuários utilizem o cartão “Oyster” ao invés do dinheiro. Além disso, as combinações proporcionadas para cada fluxo entre as diferentes zonas aumentam a complexidade da gestão dos fluxos, já que cada usuário pode utilizar o sistema de um modo particular.  

Resultados da gestão e dos usuários 

Segundo a pesquisa trimestral realizada pela prefeitura, os usuários têm demonstrado uma maior satisfação da qualidade dos serviços. Na tabela abaixo, quanto mais intenso a cor verde maior é o índice de satisfação dos clientes. 

Em relação ao tempo médio da compra dos tickets também vemos uma considerável melhora dos serviços ao longo do tempo. Quando mais intenso a cor vermelha na tabela, maior o tempo de espera.

Conclusões da precificação dinâmica

Como vimos, existem diversos tipos de precificação, tais como a base fixa, dinâmica e a inteligente, que utiliza a Inteligência Artificial e que tem um impacto bastante relevante na transformação digital da indústria e dos serviços. Assim:

A complexidade dos projetos de precificação pode variar conforme a cultura de dados e estratégia comercial de cada organização.

Atualmente, os sistemas de e-commerce são os que mais utilizam as técnicas de precificação inteligente, pelo fato de serem soluções já nascidas no mundo digital.

Em Londres, a transformação digital do sistema precificação só ocorreu graças a uma base histórica robusta de projetos analíticos (boa coleta e integração de dados).

Hoje Londres possui um sistema de precificação dinâmica de transporte que privilegia a mobilidade, e com altos níveis de liberdade dos usuários, ao mesmo tempo que pode cobrir os custos da operação dos trens.

Com a popularização de sistemas de informação coletando dados em vários setores da economia, como na indústria, comércio e serviços – (14 setores para análise de dados), teremos cada vez mais insumos para a construção de sistemas de precificação que respondem em tempo real de forma cada vez mais inteligente.

A Inteligência Artificial da plataforma Aquarela VORTX hoje já nos permite chegar a modelos de precificação com base em estimativas de acontecimentos futuros, e mais personalizados do que a precificação puramente dinâmica.

Acreditamos que sempre haverá demanda para profissionais de tecnologia, matemática, estatística e outros para trabalhar nas parametrizações (leis, climas, tempos, distâncias e etc) de projetos de precificação e previsão de demanda nos diversos setores econômicos. É um novo e amplo campo de trabalho para mentes inquietas. 

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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