Uma indústria de bens de consumo buscava modernizar seu método para calcular a precificação, porém não possuía metodologia e ferramenta adequadas para isso. A Teros identificou oportunidades desenvolvendo uma solução que pode calcular a precificação baseada em valor e segmentação de preços
Em 2019, uma grande empresa da indústria de bens de consumo percebeu que sua política de preços não explorava da melhor forma as oportunidades de ganhos e que redesenhá-la poderia trazer resultados muito mais positivos. Seus métodos de calcular a precificação e preços eram definidos regionalmente, baseando-se em metas de margem financeira (cost-plus pricing) e nos preços de seus principais concorrentes (competitive-based pricing). Assim, deixavam de explorar o valor que seus consumidores atribuíam a seus produtos em diferentes canais de vendas, potencialmente incorrendo em overpricing e underpricing.
Com sua expertise em metodologias e experiência no setor de bens de consumo, a Teros propôs uma solução de preços a partir de dados transacionais do varejo (sell-out). Construímos um modelo de demanda que estuda as escolhas feitas no dia a dia pelos consumidores dessa indústria, entendendo a tomada de decisão destes. Os drivers dessas escolhas são apresentados em uma árvore de decisão, que pode ser visualizada na própria solução Teros. O modelo de demanda permite também quantificar a sensibilidade ao preço dos consumidores por SKU (Stock Keeping Units), em cada região geográfica e canal de vendas em que o nosso cliente atua.
Em conjunto com os resultados do modelo de demanda, construímos um algoritmo que calcula o posicionamento dos produtos do nosso cliente capaz de gerar a maior receita possível em cada um dos mercados, considerando seus custos, o posicionamento dos produtos dos concorrentes e a disposição a pagar de seus consumidores.
A solução foi implementada dentro de um software customizado para a área de Inteligência de Mercado do cliente e permite ao usuário simular o posicionamento ideal de seus produtos, enxergando o resultado potencial das alterações de preço. Adicionalmente, a solução apresenta os principais drivers da tomada de decisão dos consumidores em cada um dos mercados e sua sensibilidade ao preço, esta última representada pelas elasticidades preço.
Como funciona o software customizado
O software está dividido em duas grandes funcionalidades:
1ª funcionalidade: Curva de Demanda e Árvore de Decisão do Consumidor:
A primeira funcionalidade mostra os drivers de compra, representados pelos atributos dos produtos que influenciam as escolhas dos consumidores. Para mostrar os drivers que influenciam as escolhas dos consumidores, o software apresenta uma árvore de decisão para cada mercado. Nela é possível visualizar os dois principais drivers que influenciam a escolha do consumidor médio.
No exemplo acima, notamos que na média os consumidores primeiro decidem o tipo de embalagem do produto – GP é garrafa plástica e S é sachet – que quer comprar, em seguida o tipo do produto – TI é tipo 1 e TII é tipo 2[2], e, por último, avalia os demais drivers em conjunto para decidir o produto que irá comprar. O número no final da árvore mostra a elasticidade cruzada em cada um dos nichos do produto selecionado, ou seja, como uma mudança em seu preço afeta o volume de vendas dos demais produtos.
Selecionando a opção “MAIS RESTRITO”, é possível visualizar todos os SKUs desse nicho e entender quais possuem maior e menor sensibilidade ao preço.
Essa tela mostra todos os SKUs que compõem o nicho selecionado, apresentando a elasticidade preço de cada um na ponta dos “galhos” da árvore de decisão.
2ª funcionalidade: algoritmo de otimização
A segunda parte do software apresenta o simulador de posicionamento ótimo, que contém o algoritmo que calculará o posicionamento dos produtos de nosso cliente. Isso trará maior receita em cada um dos mercados, considerando os resultados do modelo de decisão do consumidor, em conjunto com dados de custos e preço dos concorrentes. O simulador é flexível o suficiente para que o usuário defina alguns parâmetros estratégicos que necessitem de uma expertise do mercado, como, por exemplo, qual será a reação dos concorrentes e qual a variação máxima e a mínima de preços que o mercado suporta.
O simulador mostra como alguns produtos precisam abaixar seus preços, enquanto outros produtos têm espaço para aumentá-los. A bola vermelha é o preço atual e a bola azul é o preço ótimo que deve ser perseguido.
Resultados
A solução identificou os produtos que eram facilmente substituíveis dentro de sua categoria e apontou que seus preços deveriam ser reduzidos, de forma a aumentar seus volumes de vendas. Já os produtos identificados como mais consolidados deveriam buscar aumento de preços, melhorando suas margens. Estimativas iniciais mostraram que a ferramenta possui o potencial de aumentar a receita de nosso cliente em 13%.
