Pricing é um trabalho complexo e que depende de muitos fatores para definir e atualizar os preços de produtos e serviços. Por isso, quanto mais ferramentas você tem à sua disposição para facilitar a definição de preço, mais ágil e eficiente será o seu dia-a-dia.

Neste artigo vamos detalhar o que pode ser feito com o auxílio da estatística e da ciência de dados para analisar e visualizar informações importantes. Além disso, vamos falar sobre como essas análises podem ser usadas para ajudar o dia-a-dia de um setor de pricing.

Continue lendo e saiba mais!

Analisando o histórico de preços

Para começar a desenvolver o trabalho de data science, seja na área de pricing ou em qualquer outra, precisamos de dados, eles são o insumo para a realização do trabalho analítico. Porém, cada negócio tem uma base de dados diferente, que depende do que é medido pela empresa e o que é considerado importante. Para a precificação, é interessante contar com um histórico de vendas, preços praticados e volume de vendas para poder produzir análises que geram valor para a empresa.

É a partir dessas bases de dados que definimos as métricas mais importantes, fazemos as análises necessárias e respondemos as principais perguntas do time de pricing: qual deve ser o preço ideal para cada produto em cada local de venda?

Para definir o preço ideal levamos em conta toda informação disponível. Com o histórico de vendas somos capazes de captar toda a variação de preços registrada e usar esse dado para fazer modelos estatísticos preditivos com mais precisão.

Utilizando modelos estatísticos avançados

Depois de receber as bases de dados que vão servir de insumo para o trabalho, desenvolvemos modelos estatísticos para extrair as informações mais importantes e prever cenários possíveis para o futuro. É com base nas perguntas feitas pelos clientes que olhamos para o banco de dados e tentamos encontrar as respostas.

Os modelos estatísticos usados nos projetos de pricing são os mesmos que cientistas e pesquisadores utilizam em seus projetos de pesquisa. Ou seja, são modelos que tem a capacidade de extrair as informações que importam e fazer previsões confiáveis e de maneira científica.

Definindo preços com precisão

Quando trabalhamos com precificação é comum surgirem perguntas como: será que se diminuirmos 5% no preço, aumentamos o volume de vendas e o lucro? Ou, o contrário, será que se aumentarmos 5% no preço, mesmo diminuindo o volume de vendas, maximizamos o lucro? Essas perguntas poderiam ser respondidas alternado o preço e testando no mercado, o que pode impactar negativamente nas vendas.

Usando ferramentas de estatística podemos testar os valores e obter uma previsão confiável sobre como os novos preços irão performar no mercado antes mesmo de alterar os valores nas prateleiras.

A estatística ajuda a definir o preço ótimo porque utiliza os dados históricos que mostram um pouco da realidade daquele produto em cada região específica. O volume de vendas e os preços que já foram praticados conseguem captar a variação média, a tendência de mercado e a sazonalidade.

Oferecendo uma solução simples

Essencialmente, combinar o preço com o volume de vendas para definir o preço ótimo que vai maximizar os lucros da empresa é uma solução simples. Ela pode ser feita com os dados fornecidos pela empresa. Quando não se tem o preço da concorrência, podemos considerar que as oscilações do mercado estão refletidas no volume de vendas.

Por tanto, não são essenciais quando se utiliza modelos preditivos. Se o volume de vendas aumenta é devido a muitas variáveis, que são contabilizadas, mas não descritas.

Todas essas informações precisam ser entregues de maneira simples para que qualquer pessoa possa consultar. Gráficos e dashboards podem ser muito valiosos como forma de visualizar essas informações de maneira organizada.

Desenvolvendo sob medida

Cada cliente chega com necessidades diferentes e, por isso, é preciso desenvolver cada um dos produtos de pricing de acordo com a demanda e as informações disponibilizadas nas bases de dados. Só assim é possível ter certeza de que a solução gera valor para todos, independente de qual nicho de mercado ele seja.

Uma solução padrão não serve para todas as empresas. É impossível contratar um serviço que se encaixe perfeitamente às suas demandas e é por isso que as soluções em data science devem ser discutidas com a equipe de dados e também com as equipes que irão utilizar as ferramentas desenvolvidas.

O acordo entre esses diferentes setores é o que muitas vezes define o sucesso do uso de dados e transforma a cultura da empresa em data driven. Quando se trabalha com dados é preciso saber que o valor real está nas informações e insights extraídos e não em manter esses dados em seu estado bruto.

Sendo data driven

Partindo desse alinhamento entre o setor de vendas e o de ciência de dados, é possível tomar decisões orientadas pelos dados, com mais confiança e embasamento analítico. Uma solução data driven é a ferramenta que a sua equipe de pricing precisa para definir o preço ideal de qualquer produto ou serviço.

Todo o trabalho de valor percebido no produto e a definição do preço final ainda precisa passar pelo crivo de um analista ou gerente para ser validado. Porém, sua rotina de trabalho pode ficar muito mais tranquila quando um sistema roda todos os cálculos para decidir quais estratégias de pricing devem ser praticadas em sua empresa.

Você conhece outras maneiras em que a estatística e a ciência de dados podem ajudar a área de pricing dentro das empresas? Conta para a gente aqui nos comentários!

0 respostas

Deixe uma resposta

Quer participar dessa discussão?
Sinta-se livre para contribuir!

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *