Uso de inteligência artificial no pricing: entrevista com fundador da Predify

Realizar a precificação correta de um produto é um dos fundamentos de uma estratégia comercial eficiente. Contudo, é preciso ir além e estar ainda mais alinhado ao que o consumidor quer. Nesse contexto, o uso de inteligência artificial no pricing tem se mostrado decisivo para aumentar a margem, a receita e os lucros de uma empresa.

Para falar sobre isso, conversamos com quem entende do assunto. Carlos Schmiedel, Gerente de Unidade de Negócios na Neogrid, é especialista no uso da IA para pricing com mais de 20 anos de experiência no mercado de tecnologia e possui um sólido reconhecimento neste ramo. A Predify, startup fundada por ele, ficou entre as 10 melhores RetailTechs do Brasil pela 100 OpenStartups por 5 anos seguidos, e entre as 100 Startups mais promissoras do Brasil no 100 Startups to Watch. Hoje, a Predify faz parte do Ecossistema Neogrid e é a solução de precificação dinâmica e inteligente mais avançada do país, tanto para indústrias quanto para varejos

Confira a entrevista: 

Neogrid: Qual a importância do pricing para as empresas? 

Carlos Schmiedel: O pricing é muito importante porque influencia diretamente a lucratividade, a competitividade no mercado e a percepção de valor pelos consumidores. Uma estratégia de pricing bem elaborada pode maximizar receitas e participação de mercado, mas preços inadequados podem levar a perdas significativas ou à falência

Quais são os principais desafios que as empresas enfrentam ao definir preços? 

Um grande desafio é ter de analisar grandes volumes de dados. Além disso, não conseguir fazer uma previsão precisa da demanda e reagir com lentidão às mudanças do mercado. Outro desafio é a dificuldade de personalizar os preços. 

O que é pricing e como ele pode ajudar sua empresa?

Quais são os benefícios do uso de inteligência artificial no pricing? Como usar? 

Usamos a inteligência artificial para analisar rapidamente grandes volumes de dados históricos de vendas, comportamento do consumidor, preços da concorrência e outras variáveis relevantes. Com seus algoritmos avançados de machine learning, ela pode prever a demanda de forma acurada, identificar oportunidades de otimização de preços e personalizar ofertas para diferentes segmentos de clientes. Além disso, a IA pode identificar padrões e insights que não seriam detectáveis manualmente. 

Todos esses fatores contribuem para decisões mais informadas, estratégias mais eficazes e maior lucratividade e eficiência operacional.

O que é machine learning e qual seu impacto na cadeia de suprimentos?

Quais padrões e insights a inteligência artificial pode identificar, por exemplo?

São muitos, mas podemos destacar padrões de consumo de clientes, correlações entre produtos substitutos ou complementares, sazonalidades e elasticidades de preço. A inteligência artificial também pode identificar insights acionáveis sobre preços, promoções e execuções de ações em loja que melhorem a experiência dos consumidores. 

Quais tipos de algoritmos de inteligência artificial são mais comuns no pricing e como são aplicados? 

Existem quatro tipos mais comuns: regressão linear e logística, que prevê preços e demanda; redes neurais, que são aplicadas em sistemas de recomendação de preços dinâmicos; árvores de decisão e random forests (ou florestas aleatórias), que são usadas para segmentação de clientes e análise de padrões; e machine learning supervisionado, que identifica fatores que afetam a demanda e ajusta preços conforme necessário. 

Hoje, a Predify, marca do Ecossistema Neogrid, possui uma solução de inteligência em precificação que utiliza IA explicável. O que isso significa?

A inteligência artificial explicável refere-se a sistemas de IA cujas decisões e processos internos podem ser compreendidos por humanos. Isso quer dizer que a solução não só oferece previsões e recomendações de preços, como também explica as razões por trás dessas sugestões, aumentando a confiança e a transparência para os clientes.

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Quais são as etapas da implementação dessa solução em uma empresa? 

Primeiramente, fazemos uma avaliação para entender as necessidades específicas da empresa. Em seguida, coletamos os dados de vendas, mercado e clientes que sejam relevantes, de modo que eles sirvam de base para o desenvolvimento e ajuste dos modelos de IA. 

Então, integramos a solução aos sistemas existentes da empresa, testamos e validamos para garantir precisão e eficácia. Por fim, implementamos e monitoramos continuamente seu desempenho, ajustando de acordo com as necessidades.


Quais ferramentas e tecnologias suportam essas implementações? 

As principais ferramentas são plataformas de big data (como Hadoop e Spark), linguagens de programação (Python, R), bibliotecas de machine learning (TensorFlow, Scikit-learn) e soluções de business intelligence (Power BI, Tableau).  

Como é feita a manutenção da segurança e privacidade dos dados de consumidores analisados? 

Mantemos a segurança e a privacidade por meio da criptografia de dados, controle de acesso rigoroso, auditorias regulares de segurança e conformidade com regulamentos como LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Além disso, adotamos procedimentos seguros como autenticação multifator, monitoramento contínuo de segurança e políticas de privacidade claras. 

Também há algumas questões éticas consideradas no trato desses dados, como a transparência nas decisões de preços, evitar discriminação e práticas abusivas, e garantir que os preços dinâmicos não penalizem consumidores vulneráveis. É possível lidar com essas questões por meio do uso de uma inteligência artificial explicável, que é a solução da Neogrid. Conseguimos implementar tais controles regulatórios e garantir a conformidade com leis e diretrizes de ética.

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Quais são as tendências futuras que você enxerga no uso de inteligência artificial no processo de pricing? 

Vejo um aumento do uso da IA para personalização de preços em tempo real, bem como para uma maior integração com sistemas de CRM (Gestão de Relacionamento com Clientes) com o objetivo de gerar insights sobre clientes. Também vejo um aumento do uso da tecnologia para previsão de impactos macroeconômicos. Em paralelo a isso, prevejo um foco cada vez maior na IA explicável e na ética no pricing.

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