De acordo com um estudo recente, os consumidores estão hoje mais sensíveis aos preços do que nunca: mais de três quartos deles (75%) temem que a inflação faça os preços dos produtos de primeira necessidade e artigos caros aumentarem, obrigando-os a reduzir seus gastos globais. As pressões na cadeia de suprimentos e as tensões geopolíticas acentuam esse desafio, tanto para os consumidores quanto para os comerciantes, enquanto 73% dos compradores europeus temem um aumento de preços para compensar o aumento de furtos e criminalidade.

Descontos, liquidações, ofertas especiais e alinhamento com os preços dos concorrentes são métodos bem conhecidos para fidelizar consumidores. No entanto, sua gestão representa uma tarefa colossal que ainda requer muitas intervenções manuais e o uso de softwares obsoletos para processar os dados. Muitas vezes, as decisões de preços ao longo do ciclo de vida dos produtos baseiam-se em dados históricos incompletos ou em métodos simplificados.

É por isso que agora é necessário para os comerciantes adotarem a inteligência artificial (IA) para otimizar e direcionar sua estratégia de precificação. A IA apresenta vantagens financeiras concretas graças a três funcionalidades-chave: previsão detalhada da demanda, modelagem avançada da elasticidade dos preços e otimização das liquidações em tempo real. Três tarefas que poderiam ser realizadas por um humano, mas que exigiriam infinitamente mais tempo e dinheiro.

A IA oferece oportunidades significativas para melhorar as margens e receitas dos comerciantes. Enquanto os modelos de precificação tradicionais dificultam a realização de ganhos concretos, a integração dos modelos de IA aos sistemas existentes permite dispensar o tempo necessário para o treinamento e desenvolvimento de habilidades de um indivíduo para fornecer recomendações de preços informadas. Graças à IA, os gerentes de categorias de produtos e analistas de preços dispõem de uma visibilidade completa dos dados do setor de varejo.

Uma loja de prêt-à-porter implementou uma solução de precificação baseada em IA em apenas 16 semanas, integrando-a perfeitamente ao seu ERP existente. O módulo de IA integrou automaticamente as recomendações de preços ao sistema de planejamento do comerciante, permitindo que as equipes as analisassem e validassem rapidamente. Essa abordagem resultou em um aumento de 5% nas margens em três meses, sem afetar as atividades em andamento.

Este exemplo ilustra como a IA pode se tornar uma verdadeira alavanca de otimização para as equipes. E isso é apenas o começo. Então, como as lojas podem colaborar com a IA para refinar sua estratégia de precificação e melhorar suas margens?

Três modelos de IA indispensáveis

Três modelos de IA podem contribuir para definir e implementar estratégias de precificação eficazes: os modelos generativos (GenAI), os algoritmos de machine learning e os modelos cognitivos. Os modelos GenAI bem treinados mostraram-se eficazes para antecipar tendências de preços, propor estratégias de precificação alternativas e simular o impacto das diferentes campanhas promocionais no comportamento dos consumidores. Eles também convenceram muitos comerciantes devido à sua capacidade de gerar e testar cenários de preços alternativos antes das decisões, evitando assim envolver as equipes em estratégias sem provas tangíveis de sua eficácia nas decisões de compra. Por exemplo, uma empresa de prêt-à-porter usou a IA generativa para criar descontos personalizados durante a Black Friday, aumentando seu faturamento em 12% e suas margens em 9%.

Alguns comerciantes usam algoritmos de machine learning para otimizar continuamente seus modelos de preços, levando em conta as vendas históricas, promoções passadas e a evolução da demanda dos consumidores. Uma das principais vantagens dos modelos de precificação baseados em machine learning reside em sua capacidade de melhorar ao longo do tempo, graças à análise contínua de amplos conjuntos de dados para refinar as decisões de preços. Uma marca de tênis ajustou em tempo real os preços de seus produtos mais procurados e de edição limitada, aumentando suas vendas em 15% e seu faturamento total em 10% graças a reduções de preços progressivas.

Por fim, o uso da IA cognitiva torna-se essencial devido à sua capacidade de integrar fatores externos, como condições econômicas, preços concorrentes, eventos locais e tendências de consumo, para otimizar as decisões de preços. Na ausência de IA cognitiva, esses fatores externos, essenciais para entender os comportamentos de compra, não podem ser integrados de forma eficaz na estratégia de precificação. Um comerciante de casacos de inverno usou a IA cognitiva para ajustar seus preços de acordo com as previsões meteorológicas, prolongando as vendas a preço cheio por três semanas e melhorando sua margem bruta em 7%.

Os comerciantes dispõem de uma quantidade significativa de dados de alto valor agregado que um modelo de IA adequado pode transformar em alavancas de crescimento comercial. A visibilidade dos dados é aprimorada, e a automação inteligente se concretiza graças a uma estratégia de precificação perfeitamente alinhada com os objetivos de receita e as exigências dos clientes.