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Por Juan Jensen*
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Pensar na estratégia de preço pode até parecer um tema secundário diante da complexidade que é a gestão de uma empresa, mas qualquer descuido nessa área pode ser fatal e arruinar toda a operação. É por meio dele que ocorre a parte visível que sela o acordo entre cliente e empresa. Quem vende coloca o valor que acha que consegue vender; quem compra, aceita pagar essa condição.
Mas e quando o comprador acredita que determinado valor não é justo? A linha que separa a percepção do consumidor dos custos operacionais, que precisam ser cobertos pelas estratégias de precificação, é tênue. Hoje, há inúmeras variáveis que incidem no valor a ser colocado em produtos e serviços – e somente com o apoio de soluções de Inteligência Artificial é possível otimizar de verdade a política de preços da empresa, de forma a maximizar o lucro.
É um assunto importante demais para ser deixado em segundo plano. Levantamento realizado pela startup Preço Certo chegou a mostrar que inacreditáveis nove em cada dez lojistas brasileiros (89%) operavam no prejuízo justamente por apresentarem dificuldades na hora de precificar seus produtos. Pesquisa realizada pela Deloitte, por sua vez, mostra que apenas metade das empresas inclui a percepção de valor dos clientes no preço. Não chega a surpreender, portanto, que 52% dos negócios fecham suas portas por conta do cálculo incorreto da lucratividade e da ausência de capital de giro, segundo o Sebrae.
A otimização de preço é uma estratégia que busca resolver essa questão. De forma resumida, podemos entender como uma proposta que calcula a o preço ótimo de venda em diferentes situações de demanda. Ou seja, consegue mostrar à empresa os valores em que um produto pode operar maximizando a lucratividade. Evidentemente que para chegar a essa condição é essencial trabalhar com uma quantidade significativa de dados. Quando bem executada, ela consegue antecipar demandas de consumo, sugerir promoções e descontos, exercer maior controle do estoque ao mesmo tempo que melhorara a experiência de compra do consumidor.
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A questão é que o número de informações que precisam ser cruzadas para chegar à otimização de preços é cada vez maior. Não dá mais para elaborar toda essa estratégia apenas em cima do custo operacional, da margem e dos preços da concorrência, como fazem 54% das empresas na pesquisa já citada da Deloitte. Há outras variáveis tão ou até mais importantes, como estoque, disponibilidade, clima, cenário macroeconômico, mudança do padrão de consumo e datas sazonais, entre outros. São indicadores demais para tentar fazer esse cálculo de forma manual. É preciso buscar soluções tecnológicas que conseguem trabalhar com um volume grande de dados, processando e cruzando as informações para gerar recomendações de ações. Em outras palavras: é necessário contar com o suporte de ferramentas de inteligência artificial.
As soluções de IA e de machine learning se consolidam no ambiente corporativo para resolverem essa questão. Por meio da customização de modelos em larga escala, elas conseguem cruzar e analisar diferentes indicadores, permitindo a detecção de tendências e antecipação de demandas que podem influenciar em determinado mercado. No caso da otimização de preços, é possível prever cenários de falta de estoque, datas com maior procura e outras situações que justificam alterar a política de preços. A boa notícia é que já existem essas plataformas no mercado nacional e internacional, que trabalham com as melhores tecnologias para apoiar a tomada de decisão do negócio.
Oferecer o preço certo por seus produtos e serviços é o que vai determinar a lucrativade da empresa no fim das contas. Pensando na jornada de compra do consumidor, em última instância é o valor a ser pago que vai determinar se ela adquire aquele item que pesquisou e comparou. Mas não se trata de ter sempre o preço mais barato. É um erro atrelar a política de precificação à necessidade de ter os menores valores do seu segmento. O que determina o sucesso é a capacidade de saber as melhores condições para aumentá-los ou abaixá-los, otimizando a lucratividade da operação.
*Juan Jensen é professor do Insper e Chairman da 4intelligence, startup de soluções que apoiam a tomada de decisão por meio da análise de dados
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