Precificação utilizando Data Analytics

Estabelecer preços através de um processo estratégico de precificação de seus serviços ou produtos é um desafio para muitas empresas, independente do seu tamanho, segmento, localização e até mesmo nível de competitividade.

Afinal, como chegar a qual o valor certo a ser cobrado? Se por um lado um preço baixo pode atrair mais clientes, ele também pode diminuir consideravelmente a margem de lucro até o ponto no qual a venda deixa de ser interessante para a empresa.

E preservar a margem de lucro através de um preço alto também pode ser um problema, já que pode dificultar novos negócios e repelir potenciais clientes.

Como resolver esse dilema? Felizmente, existem ferramentas e abordagens de pricing que podem ser adotadas pelas organizações, de forma a apoiar seus objetivos estabelecidos, como a maximização da margem de lucro, a melhora na competitividade, ou a otimização da produtividade, entre outros.

Nesse contexto, uma prática que pode agregar benefícios para os negócios é a utilização de Data Analytics no processo de precificação estratégica, ou seja, analisar e transformar dados históricos de transações de preço, volume, market share, identificando padrões e tendências e gerando insights sobre o posicionamento ideal de preços e promoções.

De acordo com Thomas T. Nagle em sua obra “Estratégias e Táticas de Preço” , a precificação estratégica está baseada em três pilares.

1. É baseada em valor, ou seja, ao precificar leva em consideração o valor percebido pelos clientes/consumidores; não fica limitado ao custo do produto ou aos movimentos da concorrência;
2. É proativa, tem elementos que permitem à empresa se antecipar a movimentos do mercado, evitando apenas ser reativo a situações que surjam;
3. É direcionada ao lucro, visa maximizar sua rentabilidade da empresa, de forma a permitir investimentos em inovação para atender cada vez melhor as necessidades do mercado;

Para entender as necessidades, motivações ou disposição de pagar dos clientes, alguns caminhos são possíveis. Um deles é a realização de pesquisas com shoppers e consumidores, o que costuma ser um alto investimento que nem todas as empresas têm condições de realizar. Por outro lado, é também possível utilizar “Data Analytics” para modelar o comportamento efetivo dos clientes a partir das transações realizadas em diferentes níveis de preço, canais, formatos de PDV, regiões, etc.

Dependendo da fonte de dados, da granularidade, aplicando metodologias estatísticas podemos identificar como as variações de preços podem afetar o desempenho de nossas marcas e do mercado como um todo.

Pricing com Data Analytics

Portanto o objetivo principal desta metodologia é de analisar de forma estruturada os dados relacionados a preço, sejam históricos de sua organização ou levantados no mercado, utilizando métodos e ferramentas que vão ajudar a entender quais níveis de preço permitem a sua empresa alcançar o objetivo estratégico definido, seja este volume de vendas, lucratividade ou retorno de seu investimento.

Essa prática é um modo de analisar os efeitos dos preços dos produtos, considerando a receptividade a estes produtos conforme a eficácia dos preços praticados, inclusive levando em consideração ofertas ou descontos. Ao analisar e entender esses dados, os gestores podem determinar melhor a precificação de produtos ou serviços e, desse modo, atingir os resultados de negócios predefinidos.

Por que é importante utilizar Pricing Data Analytics ?

A análise estruturada de preços com as ferramentas e metodologias adequadas permite obter de forma mais rápida e pragmática acesso a insights sobre como os preços afetam a demanda e o giro dos produtos. Com isso, a empresa poderá tomar decisões mais assertivas sobre movimentos de preços, maximizando, otimizando seus resultados. Além dos benefícios listados a seguir:

• Aprendizado e conhecimento na organização;
• Potencial para identificar oportunidades de precificação que não      eram visíveis pelos métodos tradicionais de análise;
• Planejamento mais efetivo quando existe a necessidade de      implementar alterações de preços e promoções;
• Otimização dos resultados, identificação de “níveis ótimos de preços” para o atingimento dos objetivos de negócio definidos;
• Comunicação facilitada com todos os stakeholders, permitindo que a      organização aceite e esteja engajada com a estratégia de preços.

Conceitos importantes em Price Analytics que o gestor precisa acompanhar para tomar melhores decisões:

1. Disposição a pagar (Willingness to Pay)

A disposição a pagar (Willingness to Pay ou WTP) é o valor máximo que um cliente está disposto a pagar por um produto ou serviço. A WTP é o componente mais importante da precificação estratégica, já que é uma das formas de identificar o valor que seu consumidor dá ao seu produto. Existem diversas metodologias de pesquisa para avaliar a WTP, pesquisas “declaradas” onde o consumidor “declara” o seu comportamento e suas escolhas a partir de alternativas de preços/produtos apresentados. Quando se estima a WTP a partir de históricos de preços, dizemos que a WTP foi “revelada” por Data Analytics, ao invés de “declarada”. A compreensão da disposição a pagar permite aos gestores não somente otimizar suas estratégias de preço, como também influenciar seus esforços de desenvolvimento do produto para gerar cada vez mais valor aos clientes e maior retorno financeiro maior à empresa.

2. Curvas de Demanda (Price Response Function)

Trata-se da visualização gráfica de uma função onde a demanda (D) pode ser determinada com base na variável preço (P). Por isso também é chamada de “Price Response Function”. Costuma ser representada por uma curva contínua e decrescente, onde a demanda (D) diminui quando se aumentam os preços. As curvas de demanda são utilizadas para entender o comportamento do consumidor e definir se existe ou não correlação entre Demanda e Preço em mercados competitivos. São fundamentais para estudos de elasticidade.

3. Sensibilidade ao Preço (Price Sensitivity)

É uma medida de quanto o preço dos bens e serviços afetam a disposição dos clientes em comprá-los. Portanto está correlacionado com a “disposição a pagar” e com a própria “curva de demanda”. A sensibilidade ao preço é influenciada pelo tipo de bens e serviços que sua empresa vende, o tipo de cliente/ consumidor atendido, fatores de mercado, movimentos da concorrência, tendências sociais e econômicas.

4. Elasticidade de Preços

A Elasticidade de Preço é uma métrica de sensibilidade aos preços. Trata-se de uma equação, onde para determinada faixa de preços, entende-se qual a variação percentual de demanda (volume de vendas) para uma variação de 1% no nível de preços. Tipicamente é um índice negativo, pois na maioria das situações a demanda cai quando o preço sobe, e vice-versa. Quando a elasticidade de preço-demanda, em módulo, é menor do que 1, significa que 1% de movimentação no preço gera menos de 1% em movimentação nas vendas. Neste caso costuma-se dizer que o produto é inelástico ou que tem uma demanda inelástica. Por outro lado, a demanda elástica é aquela em que pequenas variações de preço produzem grandes variações percentuais na demanda.

Precificar é um processo

Neste artigo estamos abordando uma das metodologias que permite às empresas tomar melhores decisões sobre o posicionamento ideal dos preços de seu portfólio de produtos. São ferramentas que se incorporam a um processo que possui outros elementos. Além da estratégia de preços (Pricing Strategy), é necessário entender toda a cadeia de valor e distribuição e os impactos que cada elo desta cadeia impõe à formação de preços ao consumidor final (Pricing Structure). É também fundamental ter uma Política Comercial eficiente, com definição de tabelas de preços coerente com o papel de cada canal e região, assim como regras de descontos e investimentos alinhadas com a estratégia (Pricing Policy). Também é chave monitorar a execução de preços em toda a cadeia (Pricing Monitoring), além de possuir uma governança de preços robusta com papéis claros de cada área envolvida (Pricing Governance).

Manter seus produtos com preços competitivos e que contribuam para seus objetivos de negócios, da estratégia à execução, é um processo que não se finaliza. O próprio resultado de suas análises e estratégias vai se tornar o input para um novo ciclo de planejamento estratégico de preços.

Por isso a importância da utilização de Data Analytics como parte da definição estratégica de Posicionamento de Preços. Trata-se de um método eficiente que permite agregar uma visão complementar, com base em dados reais, e que por isso tem um potencial de sucesso muito maior.

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