Por que a elasticidade de preços é importante à IA e aos negócios?

Vários setores econômicos estão passando por intensos processos de transformação digital rumo à Indústria 4.0. 

Com a digitalização dos processos, um dos departamentos que não pode ficar de fora deste movimento é o de gestão de receitas e precificação (revenue / yield management). Ela pode estar ligado direta ou indiretamente às áreas financeiras, diretoria executiva, inteligência de mercado, comercial e marketing. Como impacto, haverá uma maior dinamização dos preços de produtos considerando um conjunto cada vez maior de fatores precificadores (itens de estratégia ou custo que definem os preços). 

Dentre diversos fatores que podem ser selecionados para geração de preço (usando ou não algoritmos de precificação), encontra-se o estudo de elasticidade de preço da oferta ou da demanda. Portanto, neste artigo, vamos falar da importância dessa variável para a estratégia de negócio e da inserção dela em processos de precificação dinâmica inteligente (Dynamic Pricing o que é o quais seus benefícios?).

O que é a elasticidade de preço? 

Podemos explicar a elasticidade de preço de diversas formas. Ela está relacionada aos estudos de economia/finanças e, mais especificamente, dentro da área de microeconomia, em que há um vasto material na internet sobre o tema, principalmente em inglês. Abaixo, criamos duas definições possíveis; uma simples e uma padrão: 

Definição simples: 

“A elasticidade mede o quanto mexe o ponteiro das vendas (quantidade) quando altero o preço. Portanto, há produtos que posso variar mais o preço do que outros. Cada produto ou serviço possui uma elasticidade em seu contexto de negócio e mudam ao longo do tempo.”

Definição detalhada: 

“A elasticidade é uma medida (cálculo) que avalia a capacidade de resposta da quantidade demandada ou ofertada de um bem (produto) frente a uma mudança de seu preço. Esse conceito é empregado de forma similar para demanda e oferta, sendo o primeiro relacionado ao consumidor e o segundo ao produtor. O cálculo da elasticidade é dado pela razão entre a variação percentual da quantidade demandada (ou ofertada) pela variação percentual do preço. Uma boa maneira de se dividir a elasticidade é em três categorias: elasticidade elástica, elasticidade unitária e elasticidade inelástica”. (Khanacademy, 2022).

Tipos de elasticidade

Altamente inelástica

Produtos de demanda altamente inelástica são aqueles que os compradores não têm outra fonte ou outro produto concorrente para fazer a substituição. Por exemplo: itens básicos da alimentação e também a gasolina (combustíveis).

Características principais: produtos com baixa possibilidade ou tendência de serem trocados por itens substitutos. 

Na figura abaixo, apresentamos um comparativo bastante simplificado mostrando o comportamento das vendas quando alteramos o preço ao longo do ano. Neste primeiro gráfico, temos uma situação de demanda inelástica que nos diz: independente do preço, as pessoas continuam consumindo o produto. Um dos exemplos mais clássicos de produtos com demanda inelástica são os combustíveis, que são de necessidade primária e não possuem substitutos de fácil troca. 

Demanda elástica

Por outro lado, produtos com maior elasticidade-preço tendem a mudar o comportamento de compra quando se altera o valor. São exemplos importantes de produtos com alta sensibilidade ou elasticidade de preço os artigos de luxo, os eletrônicos e os produtos com alta concorrência.

Características principais: Produtos com alta possibilidade de serem trocados por substitutos. 

Já neste outro diagrama, temos a variação do consumo (demanda) após as alterações de preço. Esse comportamento é mais comum e bastante intuitivo, entretanto é importante lembrar que cada produto tem a sua escala de sensibilidade e sua própria concorrência por produtos substitutos. Um exemplo é a carne de gado, que pode ser substituída por carne de porco, frango ou ovos em uma frequência de consumo semanal ou até diária.

Considerações

É importante ter em mente que a elasticidade da demanda é um indicador que reflete a variação da quantidade demandada pelos consumidores referente a uma variação de preço. Sendo assim, é necessário compreender que esse conceito pode e muito provavelmente irá variar ao longo do tempo, devido ao comportamento do consumidor (o que é considerado necessário ou desejado e o quanto ele está disposto a pagar). Por isso, colocamos no gráfico o eixo X como o tempo mensurado em meses.

Além da influência do comportamento humano, outros fatores podem influenciar no comportamento de compra, como, por exemplo, os diferentes grupos de consumidores. É lógico pensar que um grupo de consumidores com menor poder aquisitivo tende a ser mais influenciado pela variação de preço do que consumidores com maior poder aquisitivo. Dessa forma, o percentual que um produto representa na renda do consumidor também influencia na elasticidade.

O tipo de estabelecimento também exerce influência na decisão de compra do consumidor devido às diferenças de preço. Produtos alimentícios tendem a ser mais caros em restaurantes do que em supermercados, por exemplo. Sendo assim, é provável que a quantidade demandada por determinado produto alimentício seja diferente inclusive para o mesmo perfil de consumidor dado o tipo de estabelecimento.

Como a área de gestão de receitas pode se beneficiar da elasticidade do preço e da IA? 

O objetivo da gestão de receita é calibrar o valor dos produtos em relação à sua quantidade disponível e a sensibilidade de interesse dos compradores (limitações). Em outras palavras, é uma constante busca por vender o produto certo, na quantidade certa no tempo certo.  

A essência do trabalho de revenue management é estudar e reagir adequadamente à percepção dos clientes sobre o valor do produto sendo ofertado. Logo, notamos que o grau de complexidade da tarefa ultrapassa os limites da cognição humana rapidamente. 

Tendo em vista a complexidade de gerenciar todos esses parâmetros, a utilização de soluções baseadas em dados e impulsionadas por inteligência artificial encontra um importante ramo de atuação. Por isso, a recomendação é a utilização de “Solução baseada em dados e impulsionada por Inteligência Artificial”.

Como a área de gestão de receitas é baseada em análises de dados em sua essência, o correto uso de entendimento do comportamento de preço colabora para a construção de processos ligados à precificação dinâmica, previsão de demanda, otimização de estoques por meio de simulações computacionais, dentre outros business cases. 

Dessa forma, a utilização de inteligência artificial na gestão de receita propicia uma análise de dados complexos e inferências que possibilitam um acervo de informações para auxílio na tomada de decisões importantes para o gestor. Os modelos de precificação desenvolvidos pela Aquarela, por exemplo, cruzam dados de setores distintos para estabilizar e normalizar comportamentos de mercado e, então, apoiar da forma mais abrangente possível a alteração de preços dos produtos no tempo da movimentação do mercado.  

O cálculo de elasticidade se apresenta como uma ferramenta importante para potencialização de receita. Essa medida permite que os responsáveis pela gestão de receitas tenham informações de como a demanda dos produtos reage a diferentes variações de preços.

Quais setores possuem potencial precificação baseada em elasticidade e IA?

Estas formas cada vez mais digitalizadas de quantificar a relação da oferta e da demanda afetam os principais setores econômicos, e podem ser empresas com as seguintes características:

• Elevado número de produtos (SKUs);
• Grandes quantidades de transação comercial pedidos;
• Grande variedade de clientes e grupos de clientes (operações de larga escala);
• Operações de vendas com grande cobertura territorial; 
• Mercados altamente competitivos e fases de digitalização.

Elasticidade de Preços – Conclusões e recomendações

Como vimos, a elasticidade é um atributo de grande importância para otimização de preço, receita, demanda e estoque. 

Aqui apresentamos um pouco da nossa visão sobre o conceito e a utilização de elasticidade de demanda versus preço. Além disso, abordamos as oportunidades desse tipo de análise dentro dos processos de precificação dinâmica que utilizam Inteligência Artificial. 

É possível perceber que diversas variáveis, como comportamento do consumidor, a variação de preço, influência cruzada de produtos, poder de compra e tipo de estabelecimento, influenciam no cálculo da elasticidade. Entretanto, por questões didáticas, simplificamos bastante as equações para focar nos impactos de negócio dessas abordagens. Toda a matemática e computação envolvida para a mensuração é bastante extensa e complexa e, por isso, há a necessidade de algoritmos de Inteligência Artificial nos times de gestão de negócios quando se fala em precificação.

Em nossa experiência, as decisões de preço se tornam muito mais adequadas ao contexto de negócio e às reuniões mais orientadas ao processo do que as influências diretas da percepção de cada um dos participantes, principalmente na percepção do comportamento do preço em itens com grande quantidade e operações de grande escala.  Nesse sentido, escolher um bom fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial pode ajudar no desenvolvimento desses modelos e também ser uma forma de aumentar a competitividade em menos tempo.

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