Otimização das campanhas de redução de preços: recomendações por produto validadas no desempenho histórico

No varejo alimentar, as campanhas de redução de preços mobilizam orçamentos elevados e ficam imediatamente visíveis para os clientes. A diretoria de pricing escolhe os produtos que terão o preço reduzido, em nível nacional ou local, após as negociações com fornecedores ou para se reposicionar diante da concorrência.

Ainda é preciso saber o que uma redução gera de retorno. Três efeitos confundem a leitura das vendas.

• A sazonalidade. As vendas de um produto variam de uma semana para outra, com ou sem redução de preço.
• As promoções. Uma ação em andamento pode inflar ou mascarar o efeito de uma redução.
• A canibalização. O que um produto ganha, um produto vizinho pode perder.

Sem uma medição confiável, é impossível dizer quais reduções foram rentáveis ou escolher as próximas com base em fatos. A necessidade: recomendar, produto a produto, reduzir ou não o preço, para maximizar o retorno sobre o investimento de cada onda.

Tratamos o tema como uma questão de evidência antes de torná-lo uma questão de modelo. Três princípios estruturam a abordagem.

• Uma medição de impacto comum. Antes de comparar estratégias, é preciso saber o que uma redução realmente gerou. Essa medição serve de árbitro para todo o resto.
• O back-test antes da produção. Cada estratégia de recomendação é reaplicada às ondas anteriores e avaliada com a mesma medição. Apenas a melhor vai para produção.
• Uma recomendação que informa seu grau de certeza. Cada produto recebe um índice de confiança, para que a equipe de pricing saiba onde concentrar suas decisões.

• Medição de impacto. A partir das vendas com cartão fidelidade, uma medição isola o efeito de cada redução de preço, neutralizando a sazonalidade, as promoções e a canibalização.
• Ambiente de testes. Várias estratégias de recomendação, incluindo a abordagem por elasticidades já usada internamente, são reaplicadas às ondas de redução anteriores e comparadas com essa medição.
• Recomendação. A estratégia escolhida é aplicada às ondas em andamento, com um índice de confiança por produto.
• Industrialização. A cadeia roda no Google Cloud: pipelines Dataform no BigQuery, orquestrados pelo Airflow.

Seis meses de projeto.

Nas ondas locais, as recomendações agora são aplicadas automaticamente. Elas cobrem quase um quarto do faturamento. Várias dezenas de ondas já foram processadas.

O impacto se lê na elasticidade: a cada onda, mede-se a diferença de elasticidade média entre produtos recomendados e não recomendados, o que permite à equipe de pricing ajustar suas decisões com base em fatos.

• Uma medição que neutraliza o ruído. Sazonalidade, promoções e canibalização são isoladas para manter apenas o efeito da redução.
• Estratégias comparadas no histórico. A recomendação escolhida comprovou seu valor em ondas reais antes de ser aplicada.
• Um índice de confiança por produto. A equipe de pricing sabe quando seguir a recomendação e quando decidir por conta própria.
• Uma cadeia em produção. Da ingestão das vendas à recomendação, a cadeia roda sem intervenção manual.

Esta abordagem responde a quatro situações.

• Suas campanhas de redução de preços ou de promoções comprometem orçamentos elevados sem uma medição confiável de sua rentabilidade.
• Suas equipes de pricing decidem produto a produto, sob pressão de tempo, após as negociações com fornecedores.
• Você tem dados de fidelidade ou de cupons fiscais subaproveitados.
• Você quer comparar várias abordagens, incluindo seus modelos atuais, antes de industrializar uma delas.

Partimos dos seus dados de vendas, das suas regras de negócio e das suas campanhas anteriores. Os especialistas que concebem as recomendações também as colocam em produção e as fazem evoluir com você.