O trabalho do analista de pricing é otimizado por ferramentas com algoritmo inteligente

Analista de Pricing e algoritmo inteligente: uma forte relação na precificação

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.

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