Como a Inteligência Artificial permite a precificação dinâmica do varejo

Atualizado em

Você sabe como usar a precificação dinâmica para aumentar a rentabilidade do seu varejo? Confira a seguir.

Em parceria com a FAPESP, modelos estatísticos começam a ser desenvolvidos pela InfoPrice para melhorar a precificação no varejo

A precificação de produtos no varejo físico pode ser um desafio para os varejistas. Continuar com métodos manuais, planilhas extensas ou cálculos muito complicados pode tornar o desafio ainda mais difícil e com maiores chances de erros. Além disso, o tamanho do sortimento dificulta ainda mais a precificação otimizada. 

Com métodos antiquados, o varejista pode não perceber erros de precificação, base de dados descentralizada, dificuldade de implementar estratégias, falta de visibilidade do preço da concorrência, dificuldade em identificar produtos sensíveis para o aumento de margem ou ser mais competitivo e outras situações que podem atrapalhar o crescimento do varejo. 

Monitorar a concorrência e ter estratégias de competitividade e margem são algumas características da precificação no varejo, mas a tecnologia reinventa o modo como os times de pricing atuam nesses setores. Em parceria com a FAPESP, a InfoPrice está desenvolvendo a precificação otimizada por modelos de data science e machine learning

  Ebook gratuito   Aumente sua margem de lucro com a precificação inteligente

Algoritmos de inteligência artificial solucionando a precificação

Com tantos dados oferecidos pelas plataformas de precificação, o varejista precisa cruzar todas as informações, criar regras e definir parâmetros para possibilitar que todos os seus produtos estejam com os preços certos nas datas certas. 

Entre as informações que precisam ser consideradas estão:

  • Preço da concorrência, identificando produtos que possam estar mais baixos que os concorrentes e assim aumentar a margem; 
  • Sazonalidade, visto que a demanda e o preço dos produtos sazonais podem variar ao longo do ano; 
  • Status do produto, conforme o estoque e exclusividade; 
  • Saúde financeira do negócio, avaliando a sustentabilidade do varejo 
  • Quem é o público do seu estabelecimento. 

Os algoritmos surgem como solução para os varejistas. Por meio da previsão da demanda, elasticidade preço-demanda, sensibilidade do produto e a otimização de preços, realizando a precificação dinâmica, tanto para os produtos individuais quanto para as categorias. 

A precificação dinâmica é uma inovação do software de pricing que está em constante evolução. 

Precificação dinâmica

Para aprimorar os algoritmos de precificação dinâmica e o software de pricing da InfoPrice, participou do programa de Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas no processo nº 2019/22822-9, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), resultando em um setor de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) mais robusto e ampliando os nossos produtos.

Como objetivo, o projeto buscou unir modelos estatísticos para aperfeiçoar ainda mais a precificação, facilitando o dia a dia do varejista. 

Para o varejo, essa inovação representa uma automação nos processos de precificação, além da facilidade na tomada de decisão, possibilitando aumentos de receita e lucro do varejo

“A parceria com a FAPESP possibilitou um foco e um trabalho de pesquisa inovador, que alcançou resultados surpreendentes. O estado da arte internacional em otimização de preços possui um foco muito grande em precificação para e-commerce, visto que este segmento possui maior facilidade operacional para troca de preços, bem como uma maior massa de informações disponíveis. Para o varejo físico, notadamente um segmento com maior dificuldade de adoção tecnológica e menos informações disponíveis e/ou integradas, a InfoPrice se destaca e apresenta um projeto de pesquisa de nível internacional que já está trazendo resultados para os primeiros clientes em piloto”, comenta Marcus Roggero, Co-founder e CPO da InfoPrice. 

O novo núcleo P&D da InfoPrice construiu um algoritmo do tipo Multi-Armed Bandit (MAB) e um de programação quadrática robusta (RQP). 

O MAB é um método parametrizável que se baseia em testes inteligentes para encontrar um preço que otimize uma variável de recompensa, pode ser receita, lucro, demanda, visitantes na loja, entre outras. 

Já o RQP possibilita a otimização por categoria de produtos, determinando todos os preços da categoria para maximizar a receita total dela, respeitando a dispersão de preços ao longo do tempo. 

InfoPrice IPA, analise e monitoramento de previsão de demanda.

Como resultado desse investimento em pesquisa, foi possível verificar que com a otimização do preço era possível chegar em aumento da receita em média até 4,9%, entre outras melhorias como a sensibilidade do preço e os preços por categoria. 

“A parceria com a FAPESP foi fundamental para os avanços científicos e tecnológicos da InfoPrice. Sendo uma startup em fase de crescimento com poucos incentivos financeiros, não poderíamos contar com um investimento em pessoas por 9 meses. Fazer ciência de alta complexidade exigiria um investimento que só foi possível com a parceria com a FAPESP. Assim, tivemos a possibilidade de trazer pessoas da academia para focar em precificação dinâmica com o que há de mais recente em pesquisa”, disse Daniel Lopes, CDO da InfoPrice.

Os resultados promissores alcançados no núcleo P&D da InfoPrice, reverteram em mais investimentos da empresa nessa área e tecnologias para alcançar resultados melhores para o varejista. 

Inteligência de preços

Começar pelo monitoramento do varejo é o primeiro passo para sair na frente dos seus concorrentes, com as novas tecnologias você consegue analisar os dados de forma mais simples e ainda automatizar sistemas de precificação para o seu estabelecimento. Ainda não conhece o software de pricing com pesquisa personalizada? Confira aqui

*As opiniões, hipóteses e conclusões ou recomendações expressas neste material são de 

responsabilidade do(s) autor(es) e não necessariamente refletem a visão da FAPESP.

Deixe um comentário