Riscos na estratégia de precificação e oportunidades de melhoria de processo
A precificação, seja ela fixa, dinâmica ou dinâmica inteligente, quando inadequada pode ter impactos significativos em um negócio de grande porte, especialmente na indústria, onde as margens de lucro podem ser mais apertadas devido aos altos custos de produção e distribuição. A visão estratégica de pricing está diretamente relacionada à otimização da lucratividade com base na previsão de demanda.
A previsão de demanda é a estimativa do volume de vendas que a empresa espera alcançar em um determinado período de tempo, levando em consideração fatores como sazonalidade, comportamento do mercado e histórico de vendas.
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Pontos de atenção em processos de precificação
Abaixo listamos alguns dos principais prejuízos que uma precificação inadequada pode causar:
- Perda de competitividade pelo desajuste do comportamento da elasticidade de preços vs demanda: se a empresa estabelece preços muito altos, pode afastar os clientes em potencial, que buscarão por produtos similares com preços mais baixos. Se a empresa estabelece preços muito baixos, pode afetar a percepção de valor do produto e ser percebida como uma empresa de baixa qualidade.
- Diminuição da lucratividade: uma precificação inadequada pode afetar diretamente a lucratividade da empresa. Nesse quesito, um valor muito abaixo, pode não cobrir os custos de produção e distribuição, diminuindo a margem de lucro. Se a empresa estabelece preços muito altos, pode afetar a demanda e diminuir as vendas, afetando a receita e a lucratividade.
- Excesso ou falta de estoque: o volume de vendas e, consequentemente, a gestão do estoque podem ser afetados por uma precificação ineficiente. Se a empresa estabelece preços muito baixos e atrai muitos clientes, pode acabar com um excesso de estoque e afetar a capacidade de armazenamento. Se a empresa estabelece preços muito altos e afasta os clientes, pode acabar com falta de produtos, afetando a satisfação do cliente e a reputação da empresa.
- Danos à imagem da marca: a marca pode ser diretamente impactada na percepção dos clientes quando se trata de uma precificação inadequada. Se a empresa estabelece preços muito altos, pode ser percebida como uma empresa que explora os clientes. Se a empresa estabelece preços muito baixos, pode ser percebida como uma empresa de baixa qualidade. Ambas as percepções podem afetar negativamente a imagem da marca e diminuir a fidelidade dos clientes.
Oportunidades de melhorias nos processos de precificação
Uma boa estratégia de precificação pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso de uma empresa na indústria. Nesse sentido, a importância da precificação se torna fundamental e carece de dedicação de tempo e recursos para entender o mercado em que atuam e só então desenvolver uma estratégia que melhor se adeque a sua realidade.
No entanto, uma decisão como essa não pode ser embasada em suposições ou “achismos” dada a complexidade da consequência. A escolha/definição por um valor, deve ter um processo muito bem calculado.
Além disso, a inteligência artificial pode ser utilizada para prever a demanda futura e ajustar a produção de acordo com essa previsão. Por exemplo, um modelo de machine learning pode ser treinado com dados históricos de vendas para prever a demanda futura e ajustar a produção, de forma a evitar excesso de estoque ou falta de produtos.
Outro ponto considerável é o monitoramento da concorrência e ajuste de preços em tempo real. Com ferramentas de análise de dados, as empresas podem monitorar os preços praticados pela concorrência e ajustar seus próprios preços para garantir que se mantenham competitivos no mercado.
O caminho da precificação com recursos de inteligência artificial
A inteligência artificial tem revolucionado diversos setores da economia, e a indústria não é exceção. A aplicação de técnicas de machine learning e análise de dados pode trazer benefícios significativos para o processo de definição de uma precificação adequada na indústria, permitindo que as empresas maximizem sua lucratividade, reduzam riscos e custos com impactos diretos na competitividade.
Na área de precificação há a possibilidade de análise de grandes volumes de dados em tempo real (preditiva, prescritiva, cenarização, identificação de anomalias – outliers) para uma reação pontual para cada decisão de ofertas, como ocorre otimização dos preços das passagens aéreas. Isso significa que as empresas podem coletar informações sobre o mercado, a demanda, a concorrência e o comportamento dos clientes em tempo real, o que pode ajudar a identificar oportunidades de precificação e ajustar os preços de forma dinâmica.
Um caminho para reduzir a complexidade do processo de design das soluções baseadas em dados é recomendada o da ferramenta Business Analytics Canvas (faça download do e-book aqui), que pode ser usado pelo time de anális e garantir que as premissas chaves sejam matepadas antes de qualquer plano de mudança de processo. Este componente faz parte da metodologia de desenvolvimento analytico DCIM.
Conclusões e recomendações – Riscos na estratégia de precificação e oportunidades de melhoria de processo
Em resumo, a inteligência artificial pode contribuir de forma efetiva para a adequação de precificação, embasada em dados e tendências, possibilitando uma tomada de decisão manual ou automática que traga diversos benefícios para a área de comercialização, permitindo que as empresas coletem informações em tempo real sobre o mercado, a demanda e a concorrência, segmentando seus clientes e ajustando os preços de forma dinâmica e efetiva, e como retorno, maximizando sua lucratividade e competitividade no mercado.
Qual é a sua percepção sobre a precificação na sua empresa? Vamos conversar melhor a respeito?
Quem é a Aquarela Analytics?
A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação 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), Auren (energia), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Telefônica Vivo (Telecomunicações), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal!
Autor
Product Owner na Aquarela, é pós graduada em Design Estratégico com mais de 15 anos atuando na industria e 5 deles como CEO de startup. É entusiasta da gestão de produtos na indústria de tecnologia, com uma abordagem data-driven e centrada no usuário.
Fundador e Diretor Comercial da Aquarela, Mestre em Business Information Technology com especialização em logística – Universiteit Twente – Holanda. Escritor e palestrante na área de Ciência e Governança de Dados para indústria e serviços 4.0.
