Como a tecnologia pode ajudar negócios a entenderem as condições ideais para a precificação de produtos e serviços com base em dados reais
A inteligência artificial (AI) é, certamente, uma tendência que chegou para ficar. Dia após dias, sistemas e softwares ganham novas possibilidades e acabam permitindo o aperfeiçoamento do mercado. No entanto, usá-las para aperfeiçoar estratégias de melhorias de preço requer um olhar mais crítico e completo sobre a realidade do negócio.
Uma pesquisa realizada pela KPMG identificou que quase todos os executivos entrevistados esperam que a inteligência artificial crie novas concepções de vencedores e perdedores. Apesar do entendimento, apenas 17% deles implementaram tecnologias de inteligência artificial em escala.
Outro estudo desenvolvido em 2019, dessa vez pelo MIT, indicou que 91,7% dos executivos estão acelerando os investimentos em IA e que as empresas estão, até mesmo, dispostas a pagar mais por softwares que incluam inteligência artificial e aprendizado de máquina. O cenário, que parece promissor, pode levar ao exagero das empresas fornecedoras de software e, então, quando você acaba olhando mais a fundo, descobre que a solução não é sofisticada, prática ou útil no mundo real.
Neste sentido, é importante desfazer o mistério atrelado à precificação de um produto a partir do uso da IA, considerando que por trás disso é preciso avaliar questões como desafios, técnicas e o próprio valor gerado, ou seja, entender como a solução pode melhorar receitas, lucros e decisões.
O valor da otimização de preços
Muitos estudos já apontaram que investir em pessoas, processos e sistemas para otimizar preços pode significar rendimentos entre 0,5% e 4%, no que diz respeito ao retorno sobre as vendas. Ao usar IA, por exemplo, é possível fazer mais com menos, ou seja, tomar decisões mais assertivas e rápidas usando o que chamamos de Big Data Corporativo, que nada mais é do que um controle e percepção estratégica de dados em torno dos clientes, produtos, comportamento de compra e jornadas do comprador.
Neste cenário, empresas que já implantaram algum processo baseado em inteligência artificial conseguiram sair na frente, permitindo o alcance de um ROI mais alto em relação a outras soluções comuns. A persistência sempre foi e sempre será a minha grande companheira, confie nela com todas as suas forças, quando menos esperar ela trará a conquista. Jornada já está sendo longa e dura, porém jamais o suficiente para vencer as suas crenças.
Desafios
Apesar de falarmos tanto sobre gestão de dados, inclusive dentro da própria IA, o maior problema é conseguir desenvolver a transformação digital necessária para incorporar, de fato, orientações otimizadas de preços nos processos diários. Além disso, não é fácil direcionar a equipe quanto ao uso dos novos recursos de uma forma que faça sentido para a organização considerando vendas e clientes. Ou seja, o gerenciamento da transformação pode se tornar um grande obstáculo para o sucesso caso não seja feito da forma apropriada.
Chaves para a otimização de preços a partir da IA
Controlar algoritmos e ter transparência nas decisões tomadas é o caminho crucial para implementação de uma tecnologia baseada em IA que tenha sucesso. Paralelo a isso, como já mencionado acima, o gerenciamento correto das mudanças para que toda a organização se envolva no processo é essencial. A partir daí, algumas técnicas gerais para otimização de preços podem ser consideradas. Conheça.
Modelo de regressão
Abordagem baseada na identificação de tendências e correlação entre dados para criar modelos preditivos. O objetivo é que os modelos consigam prever um valor a partir de um conjunto de parâmetros, numéricos ou não.Quando falamos de otimizar preços, o método pode ser útil para prever valores diferentes, como variação de volume ou preço dos concorrentes em reação à sua própria modificação de preços, ajudando a posicionar a estratégia no ponto mais lucrativo. No entanto, vale ressaltar uma desvantagem, que é requerer dados qualitativos e quantitativos para fornecer previsões confiáveis para o negócio.
Abordagem de elasticidade
O modelo pode ajudar a fornecer para cada produto e segmento de clientes recomendações de preços ideais para maximizar a receita ou a lucratividade. Essa abordagem depende de modelos de regressão e pode ser entendida como complexa, especialmente quando se trata de B2B.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina também é uma alternativa. Com ele, é possível automatizar a segmentação de produtos. os clientes, além de permitir que segmentos homogêneos relacionados ao comportamento de clientes, baseado em transações e dados mestres, sejam definidos e mantidos.
Com tal abordagem é possível definir preços ideais que podem ser facilmente explicados e compartilhados na estratégia de vendas, além de as máquinas poderem ser treinadas para fornecer recomendações de produtos, melhorando receitas de vendas cruzadas e de crescimento.
AMAS: uma nova abordagem
Um campo de pesquisa nos traz a chamada Inteligência Artificial Distribuída, também chamado de Adaptive Multi-Agents System, que é um modelo dedicado a resolver problemas de otimização complexos. Ele se baseia em propriedades de emergência de sistemas auto-organizadores.
Assim, enquanto outras abordagens para otimização de preços se concentram no “o quê”, a abordagem AMAS foca no “como”, ou seja, em quais são as melhores condições de venda para atingir os objetivos e como alcançá-las. Uma visão muitas vezes negligenciada e até complexa quando o assunto é implementar melhorias de preço final em uma empresa que pode ter inúmeros preços de listas, descontos especiais, acordos e outros fatores que influenciam significativamente o preço final.
No AMAS há a modelagem da infraestrutura de preços (descontos, abatimentos, custos etc.) como pequenos pedaços de código que interagem e cooperam para resolver o problema que se enfrenta, caminhando para o alcance de um objetivo estratégico e respeitando uma série de regras de um negócio. Outra vantagem é que as recomendações desse modelo de inteligência podem ser facilmente interpretadas por usuários, já que se adapta à realidade da empresa específica, tornando a IA ainda mais perceptível na geração de resultados.
Portanto, conhecendo os modelos de inteligência artificial é possível entender que existem caminhos interessantes para a definição do melhor preço dentro da realidade do negócio. E, neste caminho, a aplicação do AMAS pode ser a solução ideal para otimizar preços e aumentar a lucratividade. De modo geral, a escolha certa depende dos dados disponíveis, indústria trabalhada e as rotas do mercado, mas já vale ir pensando nessa transformação digital mais do que necessária.
