A primeira etapa do processo de pricing consiste na consolidação de dados de várias fontes, como as áreas de marketing, trade e vendas, em uma planilha unificada.
O processo de consolidação de dados é normalmente realizado manualmente pelo time de pricing, o que o torna suscetível a erros e consome muito tempo do time. Em um cenário de inflação alta e dinamismo no mercado, esse tempo pode ser crucial para determinar o posicionamento de preços.
“Muitas vezes, só quando o time vai analisar os dados, eles já estão defasados, porque eles são uma fotografia de quando eles foram extraídos”, explica Bernardo Queiroz, diretor comercial na Aprix. “Otimizar centralização desses dados é fundamental para orientar uma decisão rápida de preços”, complementa Queiroz.
A unificação dos dados abre possibilidades de otimização
Ter dados usados pela empresa em um único datalake abre precedentes para outras melhorias em ciências de dados, como o uso de algoritmos de Inteligência artificial para a automação de tarefas repetitivas. Assim, além de ter um processo mais robusto, a equipe ganha tempo para fazer análises mais complexas.
Uma dessas práticas é a realização de verificações automáticas. Operações manuais rotineiras podem ser automatizadas com códigos específicos, tornando o processo inteiro mais ágil. Com isso, a inteligência artificial economiza o tempo de execução das atividades e reduz as chances de erro humano, melhorando o desempenho das equipes.
Um passo além consiste em utilizar a inteligência artificial para reconhecer tendências e padrões na precificação, e, assim, sugerir preços otimizados para a sua empresa. Ao implementar uma plataforma de precificação com base nessa tecnologia, o processo de princing fica não apenas mais rápido, como também mais inteligente.
