Veja como utilizar dados na precificação estratégica para entender a equação ideal entre o valor percebido e o preço que serve aos objetivos do negócio.

Para implementar um modelo de precificação estratégica é necessário superar a tradicional abordagem de precificar apenas se baseando nos custos, nas margens-alvo ou mesmo nos movimentos da concorrência. A precificação estratégica vai muito além da “precificação por custos”, e permite uma abordagem proativa com foco no crescimento lucrativo.

Neste artigo, além de reforçar esse conceito, você vai entender mais sobre como o uso de dados históricos ajuda a suportar as decisões estratégicas sobre posicionamento de preços. Você vai entender como tomar decisões de preço que otimizam os resultados do negócio.

Vamos apresentar a nossa visão sobre o processo de Pricing Analytics e porque ele pode trazer resultados relevantes para as organizações. Ao final, você terá acesso à gravação de um webinar onde detalhamos tudo isso e trazemos cases de sucesso. Continue lendo!

Precificação estratégica: o que é e por que praticá-la?

Comecemos por revisitar o conceito de precificação estratégica.

Ao definir “precificação estratégica”, é interessante resgatar os três pilares descritos por Thomas T. Nagle e John E. Hogan, no livro [Estratégia e Táticas de Preço](https://www.amazon.com.br/Estratégia-táticas-preço-crescer-lucratividade/dp/8576051532#:~:text=Ver esta imagem-,Estratégia e Táticas de Preço%3A Um Guia para Crescer com,Capa comum – 27 agosto 2007&text=Nos dias de hoje%2C os,criar%2C comunicar e capturar valor.):

Segundo estes autores, a precificação estratégica tem obrigatoriamente 3 elementos:

• É baseada no valor percebido (Value-Based Pricing) pelos consumidores/ clientes-alvo; vai muito além da precificação baseada em custos ou baseada na concorrência;

• É proativa; permite à empresa antecipar movimentos mercadológicos; ao invés de ser reativa (quando a empresa demora a perceber que o mercado se movimentou)

• É direcionada ao lucro; visando maximizar a rentabilidade da empresa ao mesmo tempo que entrega valor aos consumidores; o lucro é chave para que seja possível continuar investindo em inovação, em novos produtos e serviços, e continuar agregando valor.

Implementar um processo de precificação estratégica pode ser uma jornada longa, sobretudo se sua empresa ainda atua com a precificação tradicional, define preços a partir dos custos, ou simplesmente acompanha a concorrência sem o suporte de ferramentas adequadas. É uma mudança cultural, e portanto faz-se necessário apoio da alta gestão e resiliência para não desistir no meio do caminho. Aquelas empresas que têm sucesso nesta jornada, apresentam resultados robustos e retorno sobre o investimento na estrutura de pricing.

→ Leia também:

• Como utilizar a Matriz Estratégica de Preços para definir seu posicionamento.

• Fundamentos de Otimização de Preços (Price Optimization).

Pricing Analytics: a precificação estratégica a partir de dados históricos

Conforme mencionamos, na precificação estratégica, é necessário entender o valor percebido pelos consumidores, shoppers, e clientes. Diferentes segmentos de clientes podem ter uma percepção de valor diferente sobre seus produtos, seus serviços e suas marcas.

Para estimar o valor percebido pelos consumidores por nossas marcas, podemos utilizar métodos de pesquisa que buscam a “disposição a pagar declarada”. Outra metodologia seria a “disposição a pagar revelada” a partir de análise de dados históricos com informações de preços e quantidades transacionadas, por clientes e consumidores.

Nós usamos o termo “Pricing Analytics” para nos referir ao processo de utilização de dados históricos para determinar o posicionamento de preço ideal. Este processo contempla, entre outras atividades, o processamento dos bancos de dados, a análise estruturada das informações e dos históricos de preços e volumes, para chegar a conclusões e recomendações de posicionamento de preço que otimizem os objetivos da empresa.

É fundamental que as empresas capacitem suas equipes de precificação para entender o processo de “Pricing Analytics”. Na ausência de pesquisas diretas de mensuração do valor percebido, a inteligência de dados aplicada à pricing permite que se entenda o comportamento e as decisões de compra dos shoppers com relação aos diferentes níveis de preço praticados.

Além disso, podemos citar algumas vantagens adicionais da abordagem com Pricing Analytics:

• Permite aprendizado e conhecimento contínuo sobre o comportamento de consumidores, canais, regiões ou ocasiões de consumo;

• Garante a identificação de oportunidades de precificação que não são visíveis com outros tipos de análise;

• Suporta o planejamento de alteração de preços e promoções, uma vez que fornece elementos estatísticos para a tomada de decisão;

• Proporciona a otimização dos preços; ou seja, permite estimar os níveis de preço que maximizam os resultados de faturamento, lucratividade ou market share;

• Proporciona maior aceitação das decisões de preços pelos stakeholders, uma vez que os dados comprovam a estratégia de maneira mais pragmática, menos “subjetiva”.

A primeira etapa no processo de Pricing Analytics é coletar os dados históricos de preço/demanda para o(s) produto(s) de interesse. Em seguida, é necessário avaliar os possíveis modelos de curva de demanda que explicam os dados históricos.

A curva de demanda também costuma ser denominada “price response function” e pode ser estimada usando técnicas econométricas, como regressão linear ou não linear.

Diferentes segmentos de mercado podem apresentar curvas de demanda diferentes para um mesmo produto. Por isso é fundamental que seja realizada uma definição adequada dos diferentes segmentos de valor que serão estudados.

Uma vez selecionadas as possíveis curvas de demanda que explicam o comportamento dos clientes com relação a diferentes níveis de preço, podemos utilizar técnicas de otimização para estimar o posicionamento de preços que maximiza a probabilidade de atingir os objetivos empresariais definidos.

O novo posicionamento deve ser executado, e os resultados monitorados para que ajustes, se necessários, sejam feitos ao modelo.

→ Para uma reflexão mais aprofundada sobre a precificação estratégica por meio de Data Analytics, convidamos você a assistir nosso webinar sobre o tema. Nele, você vai encontrar exemplos práticos de como usar informações analíticas para tomar decisões de preços. Confira:

Conclusão

Uma das razões pelas quais as empresas consideram a precificação desafiadora é a falta de um processo sistemático para traduzir insumos tão diversos – como valor para o cliente, custos dos produtos, objetivos estratégicos amplos e preços da concorrência – para a definição do preço certo.

Cada vez mais, a precificação estratégica baseada em Data Analytics vem ganhando protagonismo, aportando ciência às decisões de posicionamento de preço das empresas.

Aqui na Doc Consulting, nós nos orgulhamos de suportar muitas empresas a dar esse passo em direção a uma precificação estratégica orientada por informações analíticas.

Então, você já sabe: se precisar de ajuda, não hesite em fazer **contato conosco!**