A precificação de SKUs, utilizando múltiplas variáveis é uma atividade complexa, principalmente em negócios com muitos produtos no portfólio. A execução dessa tarefa deve correlacionar uma série de informações para decisões rápidas de acordo com o momento do mercado. Por isso, as ferramentas de inteligência artificial são aliadas importantes para o trabalho do analista de Pricing, introduzindo o algoritmo inteligente na equação.

O profissional de Pricing auxilia a empresa na definição das políticas de preço, a partir de análises sobre custos diretos, descontos, impostos recuperáveis e não recuperáveis, posicionamento da concorrência, entre outros fatores que afetam diretamente o fluxo de caixa. Porém, são muitos pontos a serem acompanhados e a força humana dificilmente consegue acompanhar todas as variáveis.

A inteligência artificial, por outro lado, é capaz de coletar uma série de dados simultaneamente, cruzando-as para gerar análises mais precisas. Porém, ela ainda tem as suas limitações e precisa necessariamente de alguém que filtre as informações que chegam.

“Digamos que tenha 5 mil SKUs para precificar diariamente. É impossível dar atenção para todos, mas o algoritmos olha para 98% dos casos e ficam poucos casos para o time de pricing efetivamente analisar. É um ganho para o time”, afirma Guilherme Castanheira, especialista em pricing que participou do nosso webinar “Inteligência Artificial Aplicada ao Pricing e à Gestão de Descontos”.

Torna-se então um trabalho conjunto para levar mais eficácia às políticas de preço da empresa. A seguir, vamos entender melhor essa relação entre o analista de Pricing e o algoritmo inteligente!

A importância do analista de Pricing na empresa

O especialista de Pricing é responsável por acompanhar toda a complexidade da empresa e o contexto na qual está inserida, interpretando e analisando dados internos e externos. Para isso, ele deve manter contato direto com as várias áreas de negócio, principalmente com o comercial e o financeiro.

O comercial traz informações valiosas sobre o cliente e o que acontece na engrenagem externa da empresa, enquanto o financeiro traz insights sobre a geração de lucro. É responsabilidade do analista de Pricing ter controle sobre os dados de faturamento, preços e volumes de itens, além de entender as margens financeiras.

Ele precisa também ser capaz de validar e rastrear as causas dos problemas que podem impactar as movimentações de mercado. Então, deve entender o histórico da empresa para desvendar como processos ativos, interrompidos e parados podem influenciar nas políticas de preço e no fluxo de caixa. Isso inclui capacidades produtivas, quantidade de estoque de matéria-prima e produto final, logísticas, entre outros pontos.

O profissional deve ainda ficar atento para fatores instáveis, como tendências de mercado, previsibilidade de crescimento ou retração do setor e até as alterações na incidência de impostos. Tudo isso torna o trabalho do analista de Pricing bem complexo e robusto, necessitando de ferramentas modernas para dar apoio às atividades da força humana.

Como as ferramentas de algoritmo inteligente podem ajudar

A transformação digital trouxe para o setor de Pricing ferramentas capazes de coletar, filtrar e reunir dados estruturados e não estruturados de uma empresa. Com essas informações, as ferramentas de inteligência artificial conseguem identificar padrões de comportamento que permitem atender as demandas para uma estratégia alinhada às condições da empresa e do mercado.

Cabe ao analista de Pricing imputar no sistema as estratégias e regras de negócio para que o algoritmo inteligente possa captar informações relevantes. A regra de negócio pode determinar o foco do algoritmo para executar diferentes tipos de otimização, como a redução de estoque, ou ganhar da concorrência a qualquer custo — ou mesmo estratégias mistas. A partir desse direcionamento, a ferramenta consegue analisar milhares de dados em poucos segundos, entregando resultados baseados em uma maior quantidade de variáveis de negócio.

Nessa estratégia de precificação em que unimos a expertise de Pricing e a tecnologia, temos o conceito de preço dinâmico. Trata-se de gerar uma melhor previsibilidade de situações que possam ajudar a formular o preço ideal para produtos de forma rápida.

A ferramenta reúne os dados internos e externos conforme os inputs do analista e identifica os melhores pontos de preço para atender a estratégia. Assim, ela gera insumos e análises prontas, com base nos comportamentos e dados.

Limitações que se complementam

Embora as vantagens da implementação da inteligência artificial sejam visíveis, há algumas limitações que levam a necessidade de realizar checagens regularmente. Não há como acompanhar como as decisões do algoritmo inteligente são feitas, então a expertise do profissional é fundamental no cruzamento de dados. Isso porque a ferramenta não tem o poder de apontar se as correlações entre as informações de fato fazem sentido.

“Tem que ter alguém para criticar e fazer as correlações para a leitura. O papel do analista de pricing é controlar o que faz sentido e o que não faz. Mas, com certeza, vai aparecer muita coisa que ele não teria condição de ver sem o auxílio da inteligência artificial”, afirma Guilherme.

Um exemplo que o especialista cita é a questão de lançamento de um produto.  A máquina identifica níveis adicionais ao SKU para enriquecer a análise de dados, trazendo pontos do histórico de outros lançamentos similares. “Você consegue usar a sua hierarquia de produtos para contar essa história. Você empresta informações de outros produtos para ajudar na previsão daquele SKU. São muitos tipos de mecanismos que a inteligência artificial nos oferece que, sabendo usar, você consegue montar muita análise interessante”

É preciso aproveitar as previsões do algoritmo inteligente em conjunto com as regras de negócio contextuais em cada situação. Algumas estratégias exigem preços mais competitivos, enquanto que outras permitem elevar os valores de acordo com o posicionamento da marca. A ferramenta é um auxílio importante, mas no final, a decisão será sempre do analista de Pricing.

Quer saber mais sobre a precificação dinâmica? Baixe o nosso e-book e-book “Preço Dinâmico: O método para melhorar sua estratégia de Pricing”.

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O ano de 2020 trouxe muitos desafios, mas trouxe também muitos resultados excelentes para a AI Consult. Além de realizar negócios importantes de transformação digital com nossos clientes, desenvolvendo soluções digitais com inteligência artificial de qualidade para vários campos de atuação, apostamos forte em projetos de inovação aberta (open innovation) com grandes empresas e programas de aceleração.

Acreditamos que inovar em negócios é muito mais do que tecnologia de fronteira. É importante conhecer bem a dor do cliente para que o desenvolvimento tecnológico gere valor para quem demanda. Aqui entram os nossos parceiros de open innovation: grandes empresas que conhecem muito bem o desafio a ser solucionado. Gera-se assim a sinergia perfeita, entre o conhecimento técnico de ponta da AI Consult com o conhecimento de causa da empresa madrinha. 

Nos processos que participamos, buscamos ir além dos laços comerciais, procurando expandir o relacionamento com toda a comunidade que desenvolve inovação por meio de tecnologia. A ideia é expandir conhecimentos e relacionamentos para entender o que o mercado tem a oferecer e investir em oportunidades para gerar negócios cada vez melhores e mais duradouros.

Para explorar nosso potencial e reforçar nossa presença no setor de tecnologia, desenvolvemos vários projetos promissores de soluções digitais e inteligência artificial junto a programas de aceleração e centros de open innovation. A seguir, apresentamos algumas dessas empreitadas e nossos ótimos resultados nos processos de seleção em 2020!

Startup Rio 2020

O Startup Rio é um programa de aceleração e desenvolvimento de novos empreendedores do Estado do Rio de Janeiro, sendo desenvolvido pela FAPERJ. O edital tem como objetivo promover iniciativas com foco em inovação para o ambiente de tecnologia digital.

O edital de 2020 propõe investimentos de até R$ 6 milhões nas startups selecionadas. Competindo entre 527 projetos submetidos inicialmente, A AI Consult conseguiu chegar até a fase final de seleção.

Ficamos entre os 100 primeiros colocados que participarão de uma última fase para a incubação. Até o momento, já conquistamos o direito de receber investimentos para o desenvolvimento do nosso projeto, que envolve uma solução de Preço Dinâmico. A proposta é aplicar a inteligência artificial na recomendação de preços em mercados cujos valores mudam constantemente, de acordo com uma série de variáveis.

Brain Open Desafio IoT

O Brain Open Desafio IoT é um programa de aceleração desenvolvido pelo Brain São Paulo e pela aceleradora HARDS de Florianópolis. Voltado para startups de tecnologia com soluções customizáveis em inteligência de dados com foco em IoT, o projeto visa gerar business cases em parceria com a Algar Telecom, a partir de informações geradas por milhões de dispositivos.

Na fase final do Desafio IoT, a AI Consult conseguiu figurar entre as 5 primeiras colocadas entre 68 inscritas. A seleção teve duas etapas e optou pelas empresas com maior potencial de realizar tratamentos de dados em larga escala junto ao setor de Telecom. Com isso, estamos prontos para desenvolver um projeto inovador de inteligência artificial utilizando a ampla base de dados da Algar.

FIEMG Lab 4.0

O FIEMG Lab 4.0 é mais um programa de aceleração no qual fomos aprovados, tendo foco em startups com soluções digitais industriais (indtechs). A AI Consult está entre as 50 empresas selecionadas para participar da 3ª Jornada do projeto, que terá duração de um ano e três fases para o desenvolvimento dos projetos para o setor industrial.

A primeira fase, com duração de dois meses, será um diagnóstico de potencialidade e direcionamento dos projetos. Grandes empresas, como Vale, USIMINAS e Fiat Chrysler, participarão da orientação das participantes. A FIEMG também disponibilizará o envolvimento com mais de 15 mil indústrias de sua extensa rede.

Apenas 20 startups terão direito de participar da prova de conceito (POC), com acesso a investimentos especiais. A fase 2 será o desenvolvimento de negócio e tecnologia, com 6 meses de duração, enquanto a 3ª e última fase terá 4 meses para a implantação.

Esse é apenas o começo para a AI Consult! Em pouco mais de um ano de atuação no mercado, expandimos bastante nosso circuito de projetos e ainda iremos muito além, com novos clientes e projetos de open innovation. Está interessado em desenvolver uma parceria de negócios conosco? Entre em contato e nos envie sua proposta! 

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A importância da ciência de dados já está clara para o ganho de competitividade no mercado. Muitas empresas já estão certas disso.

Porém, o fato é que muitas organizações ainda se perdem na hora de definir qual solução em inteligência artificial (IA) empregar frente ao problema que vivenciam.

Assim, acabam não adotando ou adiando projetos de inovação.  

Alcance da inteligência artificial

Estudo global da consultoria Gartner realizado em 2017 já apontava que, apesar de a inteligência artificial despertar grande interesse de organizações globais, 54% dos projetos em ciência de dados estruturados entre 2015 e 2017 não foram sequer iniciados ou foram implementados apenas parcialmente.

Parte desse cenário se dá pelo fato de muitas companhias ainda serem seduzidas pelos algoritmos mais modernos e sofisticados. Sem priorizar a adequação do processo à estrutura da empresa, aos processos corporativos do cotidiano e, principalmente, às pessoas. 

Afinal, a inteligência artificial não se encerra na tecnologia.

Trata-se de uma transformação digital que influi na cultura organizacional das empresas e exige das lideranças aprender e treinar colaboradores para o trabalho com os algoritmos.

É a estrada para a tomada de decisão baseada em dados, que é o que realmente pode trazer mais produtividade, eficiência e competitividade às organizações.

Jornada da inteligência

Recentemente conduzimos a jornada de workshops gratuitos Inteligência Artificial para Tomadores de Decisão em diferentes capitais, como Vitória, São Paulo, Rio e Porto Alegre.

O objetivo era entender as principais dúvidas e anseios das corporações e orientar tomadores de decisão quanto aos passos a serem dados para a transformação digital de fato.  

Assim, a partir do que mapeamos nos eventos e da nossa experiência na startup AI Consult, atendendo empresas no Brasil e Estados Unidos, listamos seis passos fundamentais para ajudar as companhias a avançarem na transformação digital com a IA, adotando critérios assertivos para a escolha da melhor solução, de forma sustentável e envolvendo pessoas: 

1. Organize os dados

A inteligência artificial pressupõe uma visão preditiva, mas as previsões só acontecem em cima de dados.

Assim, é preciso ter um histórico, um banco de dados, seja qual for o porte da empresa.

Caso a sua empresa ainda não possua os dados necessários, nunca é tarde para começar a gerá-los.

2. Defina o problema a ser solucionado e objetivos a serem alcançados

Feito isso, não há um só caminho para iniciar o processo.

Temos visto duas trajetórias: a primeira é o top-down, em que a instituição define estrategicamente que deve investir na inclusão de soluções inovadoras de IA e data science.

Essa decisão já sinaliza uma certa maturidade da empresa.

O segundo caminho é o bottom-up, em que uma área da instituição realiza um projeto pontual e, a partir daí, identifica outras oportunidades na companhia e, aos poucos, vai avançando e se tornando mais inovadora. 

3. Desenvolva os algoritmos, dando preferências à simplicidade

Há algumas aplicações, já testadas em diversas localidades ou empresas do mundo, que são reconhecidamente bem-sucedidas e documentadas.

Em muitos casos replicar essas soluções na organização que vai iniciar um projeto pode gerar alto ganho com baixo risco.

O papel da consultoria é justamente encontrar o melhor projeto para cada empresa, o que envolve entender e discutir o problema diagnosticado e avaliar os dados disponíveis.

Quanto mais simples forem as técnicas (sem prejuízo da qualidade), maiores serão as chances de a equipe compreendê-las, participar do seu desenvolvimento e, posteriormente, ter maior utilização. Isso é muito importante.

4. Redesenhe os processos e protocolos

O algoritmo de inteligência artificial somente proporcionará valor para a empresa se for integrado ao dia a dia da organização.

Para isso acontecer é necessário que todos os stakeholders do processo estejam convencidos e conscientes da sua importância, desde o funcionário do chão de fábrica, que fornece dados que serão utilizados pelo modelo, até o usuário final, responsável pela tomada de decisão a partir do resultado do algoritmo. 

5. Valorize a experiência adquirida pela empresa

A experiência adquirida pelas pessoas chave da empresa deve ser levada em consideração na construção dos algoritmos e, sobretudo, na sua aplicação.

Vale ressaltar que a inteligência artificial não é infalível; ou seja, a combinação de pessoas experientes, tecnologia de ponta e processos bem desenhados maximizará os resultados do projeto.

6. Treine a equipe

A crença de que a IA rouba postos de trabalho é exagerada.

O que a inteligência artificial requer é treinamento para que as pessoas saibam trabalhar melhor com os algoritmos, em uma somatória.

A tomada de decisões baseada em dados é das pessoas e deve ser o objetivo das organizações. 

*Por Edmilson Varejão e Vinícius Pantoja, sócios fundadores da AI Consult

**Artigo previamente publicado em Inov.jor

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