Big data na precificação: como identificar oportunidades

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Em um mercado competitivo e volátil como é o nosso, muitas ferramentas têm sido utilizadas para aumentar os lucros das empresas. É o caso do big data na precificação de produtos.

Ganha a empresa que tiver expertise para entender e atender às demandas do consumidor, definindo também uma política comercial ajustada ao seu time de vendas.

É o que tem feito a J.Macêdo, dona das marcas Dona Benta, Sol, Petybon e Brandini, que possui 150 mil pontos de vendas e, em 2017, registrou um faturamento de R$ 1,6 bilhão.

Fernando Henrique Martins, Head of Sales Intelligence, Revenue Management and Pricing Strategy, experiente na área de vendas há 12 anos, é quem está orquestrando o processo de criação e execução da política comercial na companhia.

Antes de tudo, ele ressalta a diferença entre a área de precificação na indústria, como no caso da J.Macêdo, e a área de precificação no varejo.

A primeira ainda está em estado de desenvolvimento, enquanto a segunda está mais evoluída. Até por isso a empresa reforça que a definição da política comercial é o ponto de partida para a precificação de seus produtos.

Mas quais são os caminhos para a J.Macêdo chegar até um posicionamento mercadológico de sucesso?

Quais são as estratégias de precificação para alavancar resultados positivos nas vendas?

Grandes investimentos em big data e tecnologia têm peso decisivo nesse processo, pois estão colaborando para identificar oportunidades de negócios, na precificação acertada de seus produtos e gerando vendas.

E é justamente sobre isso que vamos falar a seguir. Leia nosso artigo até o final e saiba como a análise de dados pode contribuir para o sucesso de um negócio.

KPI’s e Big Data na precificação de produtos

Martins avalia que tecnologia e inteligência artificial transformaram o negócio.

“Temos cada vez mais dados sendo disponibilizados até que sejam identificadas as oportunidades. É o big data, grande controle de armazenagem de dados, fazendo-se presente no DNA da J.Macêdo”, comenta.

No entanto, a companhia tem alguns desafios além da posse de dados. Entende que precisa saber como analisá-los para melhor gerir a precificação e conquistar resultados positivos em vendas. Veja o exemplo abaixo.

Um time de vendas está envolvido na construção de uma política comercial adequada para cada uma das regiões da cidade de São Paulo: Norte, Sul, Leste, Oeste e Central.

Sem estudos precisos, levando-se em conta apenas as características regionais, será impossível aplicar o big data na precificação.

Pensando em outros processos de implantação da política comercial e no uso do big data na precificação, Martins tem acionado algumas empresas que já fornecem o serviço para indústrias no Brasil.

Além do big data, Martins ressalta a importância do controle de KPIs (Key Performance Indicators, na sigla em inglês) para a implementação de uma política comercial.

Entre os KPIs que podem melhorar o desempenho e atuar no controle de processos estão:

  • Time to Market: tempo de lançamento de um produto, da idealização do conceito até ser disponibilizado para venda.
  • Lead Time: tempo de duração de um determinado processo;
  • Stock Out: indica quantas vezes ou quantos dias um determinado produto em estoque chega ao saldo zero;
  • Market Share: fatia de mercado que um determinado produto conquistou durante um determinado período de tempo;
  • Produtividade: total de unidades produzidas por cada indivíduo que trabalha na empresa;
  • Ociosidade: tempo que uma equipe, unidade de construção ou máquina fica sem produzir;
  • Giro de Estoque: saídas e saldo médio de estoque.

Erros na política comercial de vendas

Vale ressaltar que os aspectos mercadológico (externo) e o financeiro (interno) são sempre considerados para se chegar a uma precificação adequada.

Sob o aspecto mercadológico, fatores como conhecimento da marca, tempo de mercado, volume de vendas já conquistado e agressividade da concorrência influenciam diretamente sobre o valor do produto.

Já sob o aspecto financeiro, o preço de venda deve considerar as despesas variáveis (comissão de vendedores, por exemplo) e as despesas fixas (salários de funcionários e custos de manutenção física).

Mergulhando no quesito big data na precificação, Martins detalha que, num processo de construção e execução da política comercial, é preciso definir estratégias, segmento e imagem, os canais de investimento e o processo de rentabilidade.

No entanto, o Head of Sales Intelligence, Revenue Management and Pricing Strategy revela que muitas empresas ainda estão pecando nesse processo. Ele cita 3 erros muito comuns na fase de implementação do processo da política comercial:

  1. Falta de mudança da cultura organizacional (mindset);
  2. Falta de alinhamento entre o time de pricing versus o time de vendas;
  3. Não ter uma rotina de vendas sem que seja possível assegurar os KPIs para a implementação da estratégia de precificação e Remuneração Variável de Vendas (RVV).

Gestão das rotinas de vendas

Assim, Martins sugere envolver o time de vendas no processo de construção da política comercial com critérios bem definidos, assegurando exatamente qual será o papel exercido por esse time.

“O time de vendas precisa ser engajado no gerenciamento da rotina de vendas porque entende a concorrência e conhece o mercado”, orienta.

Martins observa que a volatilidade de nossa economia faz com que a precificação seja muito mais oscilante do que em economias estáveis.

Até por isso a estratégia da J.Macêdo para manter um nível de maturidade dentro desse cenário é entender quais decisões podem ou não agredir suas margens de lucros.

Martins conta que na companhia há um comitê de vendas só para discutir a precificação dos produtos.

Mensalmente, os líderes de vendas em suas respectivas regionais se reúnem para tomadas de decisões, pensando em melhores estratégias para suas negociações, gerenciamento de eventuais crises, entre outras questões relacionadas às vendas.

E se um comprador por algum motivo travar uma venda?

Martins sugere avaliar a representatividade e o volume de negócios que esse comprador costuma gerar. Nesse caso, pode-se apontar uma solução por um período de tempo em busca de reverter esse posicionamento.

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