Oportunidades para reduzir erros e gerar lucro no processo de pricing

23 de Junho de 2022

Foto: Andrea Piacquadio

Saiba como a Inteligência Artificial pode ajudar equipes de pricing a otimizar o tempo e os resultados de tarefas operacionais, criando um processo à prova de erros


De acordo com Paul Hunt, presidente da Pricing Solutions, 90% das empresas perdem oportunidades de precificação por estarem em baixos níveis de maturidade. Isso significa que as ferramentas predominantemente empregadas nessas companhias, como arquivos em planilhas e envio de e-mails, já estão defasadas em comparação com as possibilidades existentes no mercado. Uma das formas de mudar esta estatística é agregar inteligência e eficiência ao processo.

Com a tecnologia disponível, adequada ao mercado de precificação brasileiro, algoritmos de inteligência artificial podem ser implementados em tarefas simples da rotina de definição de preços, mas que geram um impacto massivo para otimizar recursos no dia a dia das empresas. A automação de tarefas, usando essa tecnologia, diminui o tempo de execução das etapas do processo, economiza esforços da equipe e reduz os erros causados por ação humana.

Identificamos algumas oportunidades para reduzir erros e capturar lucro com otimizações de tarefas manuais no processo de pricing, criando um processo à prova de erros. Confira quatro etapas do processo de pricing que podem ser otimizadas com IA!

 

Custos variáveis

A atualização dos valores de custos variáveis é uma das primeiras etapas no processo de pricing. No cenário de pressão inflacionária que o mundo todo está enfrentando, até mesmo os custos fixos estão se tornando variáveis. Dessa forma, quando realizada manualmente essa atividade demanda cada vez mais tempo das equipes. Quando automatizada, esse tempo pode ser empregado em análises mais complexas, e ainda assim, reduzindo a duração do processo. Dessa forma, a empresa pode aplicar os preços atualizados o mais rápido possível, capturando essas margens com antecedência.

 

Políticas comerciais

Com a automatização de etapas como anterior, a consolidação dos dados em um mesmo lugar (ou seja, um datalake) faz com que o processo fique cada vez mais robusto e contribui para o desempenho da equipe. A partir daí, com um sistema de precificação baseado em machine learning, é possível fazer análises automáticas personalizadas conforme as políticas comerciais da empresa. Cruzando informações de diferentes fontes, a verificação do cumprimento de políticas comerciais torna-se simplificada.

 

 

Em letras azuis sobre um fundo branco, se lê:

 

Margem de contribuição

A mesma lógica se aplica ao cálculo da margem de contribuição, por exemplo. Ao considerar o preço de venda, os custos e despesas variáveis, algoritmos podem gerar o valor da margem de contribuição automaticamente. Com a inteligência artificial, todos os cálculos e verificações operacionais podem ser automatizados, eliminando retrabalho e erros operacionais.

 

Markup presumido

Uma das últimas etapas do processo de precificação é a definição dos preços. O uso de uma plataforma integrada de precificação permite que toda a análise e geração da lista de preços seja feita por meio dos algoritmos de inteligência artificial. Assim, a partir da simulação de diferentes cenários, os preços são gerados automaticamente. À equipe, cabe apenas a análise dos dados para efetuar eventuais correções antes da aplicação final no sistema de vendas.

 


 

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