Previsão de demanda: variáveis além do preço

A relação entre preço e demanda envolve uma complexa rede de dados de vários setores da empresa

No mundo dos negócios, a lei da oferta e da demanda é usada como um guia para determinar o preço e o volume de produtos que devem ser oferecidos. No entanto, ela não é uma regra absoluta. Ela é apenas uma teoria que pode ser usada para prever o comportamento do mercado. Há outros fatores, como a taxa de juros, a inflação e a competição entre empresas, que também influenciam os preços.

Os preços de mercado também são afetados por outros fatores, como a capacidade de produção, as expectativas dos consumidores, o poder de barganha dos compradores, a competição entre os vendedores e o impacto da tecnologia.

Em suma, os modelos de previsão de demanda devem levar em consideração muitas variáveis além do preço para uma análise mais precisa. Isso inclui fatores como condições climáticas, cenário econômico e datas comemorativas. Esta informação será útil para ajudar os varejistas a prever com precisão a demanda de seus produtos, o que pode ajudá-los a tomar decisões estratégicas para o futuro. Além disso, isso permitirá que eles otimizem a alocação de recursos e maximizem seus lucros.


Outras variáveis

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Cenário econômico

O cenário econômico pode influenciar significativamente as decisões de preços, pois os fatores externos, tais como as flutuações de mercado ou as mudanças nas taxas de juros, podem afetar as estratégias de preços. Por exemplo, em um mercado altamente competitivo, as empresas podem ser forçadas a estabelecer preços mais baixos para atrair clientes, enquanto em um mercado de crescimento lento, as empresas podem optar por preços mais altos para aumentar os lucros.

Além disso, as taxas de juros podem afetar a disponibilidade de capital para financiar a produção, o que pode afetar a quantidade de produtos disponíveis no mercado e, por sua vez, afetar os preços de venda. Finalmente, o nível de inflação também pode afetar os preços, pois os consumidores tendem a comprar menos se os preços estiverem subindo rapidamente.

Sazonalidade 

Esta estratégia de previsão de demanda baseia-se na noção de que há momentos de alta procura por produtos e serviços, o que resulta em uma redução da oferta e preços mais altos. Aplicativos de mobilidade adicionaram dinâmica a este método, com algoritmos de inteligência artificial calculando em tempo real a relação entre oferta e demanda, bem como o melhor percurso, tráfego, horário, dia da semana e condições meteorológicas, que podem influenciar o preço.

Condições climáticas podem afetar os preços, pois mudanças na temperatura ou no clima podem mudar a oferta e demanda de certos produtos. Por fim, datas comemorativas como o Natal, a Black Friday e dia dos namorados podem influenciar os preços, pois as pessoas tendem a gastar mais durante essas épocas.

Dados de diferentes áreas internas

O setor de pricing tradicionalmente trabalha em conjunto com as áreas de vendas, trade marketing, finanças e outras. Uma vez que o preço é apenas uma das variáveis que afetam a demanda, é importante considerar outros fatores que possam influenciar a demanda, como a percepção da marca, a disponibilidade de produtos, a publicidade e a qualidade dos produtos. Por exemplo, a percepção da marca pode influenciar a demanda por um produto, já que os clientes podem optar por comprar um produto de uma empresa com uma boa reputação. Além disso, a disponibilidade de produtos também pode afetar a demanda, já que os clientes podem optar por comprar um produto se ele estiver disponível quando eles precisarem. Por fim, a publicidade pode influenciar a demanda, pois ela pode aumentar a conscientização sobre um produto e incentivar os consumidores a comprá-lo.

Como calcular

A previsão de demanda para grandes empresas envolve o uso de modelos estatísticos e computacionais para estimar a demanda futura de um produto ou serviço. Estes modelos são usados para prever a demanda com base em variáveis como as descritas anteriormente. Além disso, os modelos computacionais são usados para ajustar os parâmetros dos modelos estatísticos e ajudar na previsão da demanda futura.

Para calcular a previsão de demanda, os dados devem ser coletados e analisados para identificar padrões e tendências. A elasticidade é o nome dado ao intervalo de preços pelos quais os clientes estão dispostos a pagar, e pode ser calculada com fórmulas matemáticas e até mesmo com inteligência artificial.

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