Como implementar um sistema de precificação baseado em IA na indústria?
Entenda como a Inteligência Artificial oferece mais agilidade e assertividade às decisões de preços de empresas do setor industrial e quais as etapas para a implantação desta tecnologia
Há diversos processos que compõem o trabalho de otimização de preços. De forma geral, na indústria, o setor de Pricing e Revenue Management concilia as definições de quatro diferentes áreas: a diretoria executiva, o financeiro, a equipe de inteligência de mercado e o comercial. Assim, a precificação se realiza com base nas políticas comerciais e objetivos da empresa definidos pela diretoria; no estudo de custos e na tributação gerenciada pelo setor financeiro; na análise da concorrência, dos dados do varejo e nas tendências pesquisadas pela equipe de inteligência de mercado; e no feedback do time de vendas, que contribui com inputs sobre como os clientes estão recebendo os preços praticados, podendo sugerir ações promocionais e descontos. Levando em conta, então, as premissas estratégicas e a performance recente da empresa, bem como os dados do mercado, o setor de Pricing realiza simulações de cenários para os principais produtos e, por fim, a define os preços.
Segundo material publicado pela Pricing Solution, a metodologia de markup ― índice aplicado ao preço de venda com base nos custos da mercadoria ― é a base desta definição de preços em 70% das empresas no mundo. Nesses casos, normalmente a ferramenta utilizada para a precificação é o Excel. Na análise de Bernardo Queiroz, cofundador da Aprix, esta forma tradicional de definição de preços não oferece muita agilidade e precisão. “O processo de precificação depende de informações que estão descentralizadas, então, o uso exclusivo de planilhas acaba resultando em aumento do tempo de reação ao mercado. Além disso, as análises manuais do cenário de mercado torna inviável a avaliação de todos os dados disponíveis e das oportunidades no nível de cada SKU do mix”, avalia. Como consequência, Queiroz aponta que as decisões de preços ficam desalinhadas com os objetivos estratégicos das companhias.
Neste contexto, a Aprix vem estudando as dores do segmento da indústria e buscando entender como a expertise da empresa no desenvolvimento de tecnologias de Pricing — que já é aplicado no setor de revenda de combustíveis — também pode ajudar na captura de valor e ganho de eficiência no processo de precificação na indústria. O objetivo é validar como uma tecnologia capaz de simular cenários e otimizar preços pode impactar no processo decisório de grandes indústrias. A simulação auxiliaria o setor de Pricing a testar cenários de preços com previsão de vendas e lucratividade de acordo com a elasticidade, já a otimização, a definir preços conforme os inputs estratégicos da empresa e realizar otimizações tanto para o mix inteiro como por família, regiões, canais e SKUs. Ambas funcionalidades tornariam o processo de precificação mais ágil e assertivo, ao encurtar o ciclo entre o processamento de dados, a análise destes e a sugestão de preços e ao ampliar o nível de detalhamento da análise.
A implantação de uma tecnologia dessa complexidade em um setor de Pricing da indústria deverá passar por três etapas: o diagnóstico inicial, o projeto de implantação e a manutenção. De acordo com Matheus Bortolini, Consultor de Analytics da Aprix, na primeira fase, denominada Assessment, o objetivo será compreender as dores e as expectativas da empresa em relação ao processo e à inteligência de precificação. “Além disso, iremos buscar entender também quais dados o cliente possui, quais ele utiliza hoje para decisões de preço e de que forma esses dados estão organizados, assim como todas as regras estratégicas utilizadas pelo cliente”, detalha. Já na segunda fase, Bortolini explica que será organizado um datalake com todas as informações necessárias para precificação. “Realizaremos um tratamento de todos esses dados disponibilizados pelo cliente, fazendo com que informações de diferentes origens dentro da organização se conversem, como, por exemplo, históricos de faturamento, custos variáveis e fixos, dados tributários, tipos de frete, investimentos comerciais, preços de ponta dos produtos do cliente”, descreve. A partir destes dados, o consultor explica que os algoritmos da Aprix serão treinados, a fim de modelizar a demanda e elasticidade na maior granularidade possível. Além disso, de acordo com Bortolini, a cada novo recebimento de dados, os algoritmos serão atualizados automaticamente, o que irá conferir à Inteligência Artificial da Aprix uma responsividade instantânea e uma abrangência completa de preços de todo o mix de produtos. “Sem um sistema assim, é praticamente impossível obter este resultado, devido à grande complexidade das informações de uma indústria”, avalia. Por fim, na terceira etapa, o consultor garante que a Aprix ficará responsável pela manutenção e por melhorias do sistema, realizando correções, atualizações e treinamentos.
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