Guia da precificação dinâmica: conheça as vantagens de adotar

A precificação dinâmica não é apenas uma forma de personalizar a oferta para cada tipo de perfil de comprador. Trata-se de uma estratégia extremamente valiosa para melhorar a lucratividade, aumentar a receita e impactar positivamente a experiência dos clientes.

Um estudo da McKinsey&Co. comprova os benefícios dessa abordagem, inclusive. A pesquisa revelou que a adoção de soluções avançadas de otimização de preços pode gerar crescimento de receita entre 2% e 5%, com aumento de cerca de 1,5% da margem de lucro. Em termos gerais, a precificação dinâmica ainda melhorou em até 7% o retorno sobre as vendas (ROS).

Esses resultados são especialmente relevantes para empresas que trabalham com múltiplos produtos, canais de venda e mercados altamente competitivos. Justamente por essa razão, é crucial que os gestores compreendam o que é e como funciona a precificação dinâmica com IA.

Quer saber mais sobre o assunto e entender como a IA decide quem precisa de desconto para renovar assinatura? Continue a leitura e veja exemplos de precificação dinâmica para retenção de clientes.

O que é precificação dinâmica?

É uma estratégia de definição de preços em que o valor monetário do produto ou serviço varia ao longo do tempo com base em fatores como demanda, oferta, comportamento do consumidor, concorrência, estoque, sazonalidade e condições do mercado. Diferentemente do modelo tradicional, essa precificação permite ajustes frequentes para maximizar receita.

2 exemplos de precificação dinâmica para retenção de clientes

Fica mais fácil entender o que é precificação dinâmica quando imaginamos, por exemplo, o cenário de Copa do Mundo: durante o evento, as lojas de vestuário, que vendem 5 camisetas por dia a 10 reais, alteram o preço por determinado período (para mais ou para menos) para melhorar desde os lucros até o volume de vendas, a depender da estratégia.

Ou seja, se a empresa deseja ganhar em lucratividade, pode elevar os preços de 10 para 20 reais. Neste caso, ainda que mantenha a quantidade de itens vendidos, o lucro será maior. De igual forma, caso a companhia queira aumentar o volume de vendas, pode reduzir o preço para 5 reais para elevar os números de saída.

Outro exemplo do uso dessa estratégia é o da Kayo Sports. A empresa usou a precificação dinâmica para personalizar ofertas, mensagens, canais e horários de envio para cada assinante. Com essa ação, foi possível identificar quais usuários precisavam de mais incentivos para permanecer engajados e quais tinham mais propensão a renovar e manter o relacionamento.

Entretanto, para ser uma abordagem funcional, você precisa saber como funciona a precificação dinâmica com IA. Isso porque, em ambos os casos, as ferramentas de inteligência artificial (IA) consideram a estratégia do negócio, o mercado, o comportamento dos compradores e o histórico de vendas para determinar o melhor preço. Entenda.

Como funciona a precificação dinâmica com IA?

A precificação com IA considera as seguintes etapas:

1. Coleta de dados comportamentais: compreensão do que o cliente faz;
2. Modelos preditivos: previsão de um cenário futuro com base no histórico;
3. Machine learning (aprendizado de máquina): identificação de padrões;
4. Reinforcement learning (aprendizado por reforço): testes para determinar abordagens;
5. Ajuste contínuo de ofertas, benefícios e incentivos: redefinição de preços e oportunidades.

Veja os detalhes a seguir.

1. Coleta de dados comportamentais

Tudo começa com a coleta de informações sobre o comportamento dos clientes ao longo da jornada. O objetivo é entender padrões de consumo, preferências e fatores que influenciam as decisões de compra, como histórico de compras, produtos visualizados, abandono de carrinho, frequência de acesso e tempo de navegação.

Além das informações dos consumidores, também vale monitorar fatores como preços da concorrência, sazonalidade, estoque e tendências do mercado.

2. Modelos preditivos

Após a coleta dos dados, entram em ação os modelos preditivos, responsáveis por analisar informações históricas e atuais para prever cenários futuros. Esses modelos ajudam a entender qual a probabilidade de um cliente comprar determinado produto e como será a demanda nos próximos dias.

Com essas previsões, as empresas conseguem antecipar movimentos do mercado e tomar decisões mais precisas.

3. Machine learning

Os algoritmos de machine learning aprofundam a análise ao identificar padrões complexos, que seriam difíceis ou impossíveis de detectar manualmente. A tecnologia aprende continuamente com dados e consegue detectar mudanças comportamentais, identificar tendências, avaliar a eficácia da precificação dinâmica e atualizar previsões automaticamente.

Quanto maior o volume de dados disponível, maior tende a ser a precisão das recomendações geradas pelo sistema.

4. Reinforcement learning

O aprendizado por reforço é uma evolução do machine learning em que o sistema testa diferentes estratégias de preços e aprende com os resultados obtidos. Cada decisão gera um retorno, que funciona como feedback para ações futuras. Com o tempo, a plataforma encontra combinações de preços e incentivos que maximizam métricas como receita, margem, conversão e retenção.

5. Ajuste contínuo de ofertas, benefícios e incentivos

Com base nos aprendizados acumulados, a empresa realiza ajustes contínuos de preços, promoções e incentivos. Essas alterações podem incluir descontos personalizados, cupons direcionados, ofertas segmentadas, promoções temporárias, benefícios para retenção ou recomendações complementares.

Como o mercado e o comportamento do consumidor mudam constantemente, o sistema continua monitorando os resultados para refinar as decisões em tempo real ou em intervalos frequentes.

Essa sequência, quando seguida corretamente, permite que as empresas desfrutem dos benefícios de usar a precificação dinâmica e reconheçam essa abordagem como uma estratégia inteligente de otimização de receita, capaz de se adaptar continuamente às mudanças do mercado e às necessidades dos clientes.

Veja mais sobre as vantagens no próximo bloco.

Quais são os benefícios de usar a precificação dinâmica?

As maiores vantagens dessa estratégia são:

• aumento da receita;
• melhoria da margem de lucro;
• melhor aproveitamento da demanda;
• gestão de estoque mais eficiente;
• maior competitividade;
• personalização da experiência do cliente;
• decisões orientadas por dados;
• mais agilidade nas mudanças do mercado;
• aumento da conversão;
• aprendizado contínuo da estratégia.

Por essas e outras vantagens, a precificação dinâmica tornou-se uma das principais estratégias das empresas de e-commerce, varejo, turismo, SaaS e marketplaces, dentre outros setores, que buscam maximizar resultados sem comprometer a experiência do cliente.

A questão que fica é: como começar a implementar as estratégias de precificação personalizada? Qual ferramenta adotar para suportar essa mudança?

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