Definir o preço ideal para o seu produto ou serviço é um dos maiores desafios das organizações. Não é simples, mas tem um impacto muito grande no resultado da empresa.
O objetivo deste artigo é apresentar conceitos, ferramentas e metodologias importantes neste processo de definição do preço ideal. Serão abordados os fundamentos de “Pricing Analytics” e “Price Optimization”.
Disposição de pagar ou “Willingness to Pay”
Este é um termo muito utilizado no universo do Pricing. “Willingness to Pay” ou “disposição de pagar” é o preço máximo que um cliente, shopper ou consumidor está disposto a pagar por um produto ou serviço.
Digamos que você seja um shopper em busca de um smartphone específico. Você tem valor máximo em mente que deseja investir, por exemplo R$ 3.000,00. Este é o seu limite, independente dos seus motivos pessoais, você não comprará este modelo de smartphone se estiver acima deste valor. Nos pontos de venda em que o preço estiver acima de R$ 3.000,00 não haverá negócio, você não vai comprar. Por outro lado, se algum varejista reduzir demais o preço, bem abaixo da sua “disposição a pagar”, é bem provável que você compre. No entanto este varejista realizará a venda com lucratividade inferior a ideal, visto que você estaria disposto a pagar um pouco mais.
Você é apenas um dentre centenas, talvez milhares de consumidores compondo este mercado, interessados neste smartphone em particular. Cada um destes consumidores tem uma “disposição a pagar” diferente, com base em suas condições, necessidades e limitações.
Se tivéssemos acesso a “disposição a pagar” de cada um destes consumidores, poderíamos desenhar um gráfico indicando a parcela da população que está disposta a comprar este smartphone em cada faixa de preços.
A figura abaixo foi extraída de uma pesquisa realizada nos Estados Unidos em 2019 com proprietários de smartphones, perguntando quanto eles estariam dispostos a pagar por um novo modelo (os valores são em dólares).
Este é apenas um exemplo para reforçar como é importante conhecer a “disposição a pagar” de seus consumidores com relação a seus produtos e categorias. Tanto o varejista, quanto principalmente o fabricante deste smartphone, podem utilizar estas informações para otimizar o preço de venda e capturar mais valor do mercado.
Curva de Demanda
Conhecer a “disposição a pagar” de seus consumidores alvo com relação aos seus produtos e categorias, permite que seja desenhada a “curva de demanda” ou “curva de resposta da demanda ao preço”. Esta é uma ferramenta importantíssima para otimizar a sua precificação.
Matematicamente, trata-se de uma função onde a demanda (D) pode ser determinada com base no variável preço (P). Por isso também é chamada de “Price Response Function”.
Graficamente, costuma ser representada por uma curva continua e decrescente, como na figura abaixo, onde a demanda (D) diminui quando se aumenta preços. Veja que a curva desenhada se aproxima muito de uma linha reta decrescente, uma “curva linear de demanda”.
Esta é apenas uma simplificação da realidade. Existem situações mais complexas a serem levadas em conta ao determinar a curva específica do seu produto e do seu segmento e, ela dificilmente será perfeitamente linear e continua.
Uma destas situações é o impacto que movimentos da concorrência causam na curva de demanda. Imagine que você seja o proprietário de um restaurante que opera no horário do almoço em uma região com muitos escritórios (neste exemplo vamos imaginar a realidade que tínhamos antes do Covid-19). O buffet é variado, há boa oferta de carnes grelhadas, o ambiente é agradável e o preço é de R$ 75,00 por Kg. Nesta precificação, o restaurante tem um fluxo satisfatório de clientes. Imagine que um novo restaurante é inaugurado na mesma quadra, com qualidade e serviços semelhantes, mas cobrando R$ 65,00 por Kg. Alguns dos clientes migrarão para o novo restaurante. A disposição a pagar de alguns de seus clientes mudará pois eles passaram a ter outra referência. A curva de demanda do seu restaurante mudou.
Portanto é necessário avaliar a curva de demanda ao longo do tempo, sempre em busca de alterações que podem ter sido provocadas por movimentos do mercado, ou mesmo da economia.
Sensibilidade ao Preço
Um outro termo muito utilizado é a “sensibilidade ao preço” de produtos e serviços. Este é uma medida de quanto o preço dos bens e serviços afetam a disposição dos clientes de comprá-los. Alguns autores referem-se à “curva de demanda” como “curva de sensibilidade ao preço”. Os termos estão interconectados.
Assim como a “disposição a pagar”, a “sensibilidade ao preço” pode variar muito, influenciada pelo tipo de bens e serviços, de cliente, por fatores de mercado, por movimentos da concorrência, tendências sociais e econômicas.
Elasticidade de Preços
Falamos em “disposição a pagar”, em “curva de resposta da demanda aos preços” e em “sensibilidade ao preço”. E como tudo isso se correlaciona com a famosa “elasticidade de preços” ou “elasticidade de preço da demanda”?
A elasticidade de preços é um cálculo numérico para representar a sensibilidade aos preços. Trata-se de um indicador que mostra exatamente a quão responsiva é a demanda do cliente por um produto baseado em seu preço.
A fórmula é a seguinte:
Digamos que uma empresa tenha aumentado o preço unitário de um dos produtos de R$ 4,00 para R$ 5,00. O aumento de preço foi de mais de 25%.
Ao implementar este reajuste de preços, a empresa percebeu uma redução na quantidade vendida de 1.000 unidades/dia para 900. A redução percentual na demanda foi de -10%.
Utilizando a fórmula, podemos dizer que a elasticidade de preço da demanda foi de:
O sinal negativo é tradicionalmente ignorado e o valor absoluto do número é usado para interpretar a métrica de elasticidade de preço, pois é a magnitude da distância de zero que importa e não se é positiva ou negativa.
Quanto maior o valor absoluto do número, mais sensíveis são os clientes para as mudanças de preço.
Quando a elasticidade de preço-demanda é menor do que 1 costuma-se dizer que o produto é inelástico ou que tem uma demanda inelástica. São produtos que tem pequeno impacto na demanda a partir de alterações de preço.
Mas quando a elasticidade de preço-demanda é maior do que 1 costuma-se dizer que o produto é elástico ou que tem uma demanda elástica. É o produto para o qual mudanças de preço tem maior impacto na demanda, variações de preço provocam variações relevantes na quantidade demandada.
E quanto mais alta a elasticidade, maior a alavancagem de volume obtida com uma redução de preços. Quanto menor a elasticidade, menor o impacto das mudanças de preço no resultado de demanda.
Mas percebam que a elasticidade é diferente em cada ponto da curva de demanda. Vamos imaginar, hipoteticamente, uma “curva de demanda” linear. Vejam na figura abaixo. Em cada faixa de preços, temos um cálculo diferente de elasticidade.
A elasticidade de preços também pode ser calculada com relação a concorrência. Trata-se do conceito de Elasticidade Cruzada – análise do impacto que as mudanças em preços dos seus concorrentes causam na sua demanda.
Além disso, podemos também avaliar a elasticidade de preços promocionais (impacto na demanda de curto prazo causado por reduções temporárias de preço) versus elasticidade de preços regulares (impacto na demanda de médio/longo prazo com mudanças no posicionamento de preços regulares).
Lidar com todas estas variáveis e estes conceitos para definir seu posicionamento de preços é uma tarefa complexa que exige conhecimento e experiência. Mas não apenas de estatística, gráficos, metodologia de pesquisa, como também dos segmentos e das categorias em que você atua.
Vamos propor aqui uma metodologia para identificar o preço ideal de um produto, a partir de histórico de informações sobre preço e demanda
O Preço Ideal ou Preço “Ótimo”
O primeiro passo para buscar o preço ideal é definir qual o objetivo estratégico do seu negócio deseja otimizar. O pressuposto deste artigo é de que estamos em busca de maximizar os lucros e, portanto, os preços ideais são aqueles que ajudam a entregar esta meta.
Outra abordagem seria necessária caso tivéssemos objetivos como (i) otimizar a Participação de Mercado ou (ii) otimizar a Receita Bruta.
Outro ponto importante é que existem dimensões a serem consideradas. O preço ideal será diferente para cada produto, para cada segmento de consumidores ou clientes, para cada canal. Para maximizar a lucratividade do seu portfólio serão necessárias análises combinadas de todas essas dimensões.
Neste artigo vamos simplificar pensando em apenas 1 produto sem especificação de segmento ou canal.
A primeira etapa é determinar como os clientes reagirão a mudanças de preços construindo a curva de demanda (ou de sensibilidade a preços) do seu produto. Uma das maneiras de construir esta curva é a partir de dados históricos.
A partir deles você consegue identificar possíveis modelos de curva de demanda e escolher aquele que melhor representa o comportamento do passado. Existem ferramentas estatísticas para cumprir esta etapa. Vamos estabelecer, para efeito de exemplo, que foi possível determinar uma alta correlação de seus dados históricos com uma curva de demanda linear.
Na figura acima, o primeiro gráfico representa sua curva de demanda. A partir dele, podemos construir o gráfico da curva de faturamento. E a partir desta curva, com base na informação de Custo Variável, podemos desenhar a Curva de Lucro.
Percebam que nesta situação hipotética, a curva de faturamento indicaria um Preço Ótimo de R$ 10,00 que leva a um faturamento máximo de R$ 5.000,00. Qualquer redução de preço, apesar de trazer mais volume (unidades vendidas) para a empresa, implicaria em uma queda de Receita Bruta. E qualquer aumento de preços, apesar de trazer maior receita unitária (R$/unidade), apresentaria uma queda na Receita Total, pelo impacto na redução de volume.
Por outro lado, pela Curva de Lucro, percebe-se o preço que maximiza o lucro é de R$ 12,50 – ligeiramente superior ao preço que maximiza o faturamento.
Esta empresa, para este produto, supondo esta curva de demanda, teria o máximo de lucro trabalhando com um preço de R$ 12,50. O volume em unidades seria menor e haveria pressão por redução de preço de uma parte da organização. O faturamento não seria o máximo possível e haveria pressão por redução de preços por outra parte da organização. Mesmo com estas supostas “forças contrárias”, uma análise como esta permite uma decisão mais assertiva com impacto positivo na lucratividade da empresa.
Conclusão
O acesso a informações históricas de preço e demanda favorece a implementação de um processo de otimização de preços na organização, através da determinação de curvas de demanda, elasticidade e pontos ótimos de precificação.
Esse processo pode ser iniciado de uma maneira mais simples, conforme explorado neste artigo, ou pode-se acrescentar complexidade com informações adicionais referentes a segmentos de consumidores, subcategorias de produtos, canais de distribuição ou mesmo ocasiões de consumo. As pesquisas de “disposição a pagar” também são importantes e agregam insights ao processo.
O importante é que este tipo de análise reforça, na organização, o modelo mental de tomada de decisões com base em dados e em ciência.
Em nossos projetos de consultoria, procuramos avaliar a informação disponível e definimos o melhor caminho a seguir, aliando “Pricing Analytics” com conhecimento do mercado e entendimento das estratégias e prioridades de negócio de nossos clientes.
Se quiser aprofundar mais sobre o assunto para realidade específica, entre em contato para marcarmos uma conversa.
Aproveito para pedir que deixem aqui seus comentários sobre o artigo, dúvidas e sugestões.
Nota: Este artigo foi desenvolvido pelo sócio da DOC Consulting, George Papageorgiou.
