Otimização de preços com dados e IA

A otimização de preços consiste em usar dados para determinar o preço mais adequado ao seu objetivo, seja a margem, o volume de vendas ou a receita, sem ultrapassar os limites que define. Um modelo estima como os clientes reagem ao preço e avalia diferentes cenários. A definição dinâmica de preços, em que os preços acompanham as circunstâncias, é uma das suas formas.

Assim, a sua estratégia de preços passa a ser uma escolha baseada em dados. É uma das aplicações de IA que desenvolvemos.

A elasticidade-preço indica quanto varia o volume de vendas quando o preço muda. Se as vendas caírem muito perante um pequeno aumento de preço, o produto é sensível ao preço. Pode estimá-la a partir de situações passadas em que o preço foi diferente: alterações de preços, promoções ou diferenças entre lojas ou canais.

O risco é confundir com um efeito do preço fatores como a época do ano, uma prateleira sem stock ou uma promoção da concorrência. Incluímos esses fatores no modelo. Os produtos também se influenciam mutuamente: baixar o preço de um artigo pode desviar vendas de outro.

Na definição dinâmica de preços, as empresas ajustam continuamente os preços em função de fatores que mudam, como a oferta e a procura e os preços da concorrência. É assim que a ACM a descreve. Na definição de preços personalizados, os clientes recebem preços diferentes no mesmo momento, com base nas suas características ou no seu comportamento.

Segundo a ACM, é necessário informar os clientes sobre esta última prática, que os consumidores consideram menos justa. Em setembro de 2026, a ACM defendeu maior transparência sobre os algoritmos de preços. Cabe ao seu consultor jurídico avaliar o que isso significa para si.

Comece por decidir qual é o objetivo que pretende privilegiar. Um preço mais baixo pode aumentar o volume de vendas e reduzir a margem por unidade; um preço mais alto pode ter o efeito inverso. O melhor resultado depende do stock, da capacidade e da sua posição no mercado.

Registamos esse objetivo e os respetivos limites no modelo. Um produto de entrada, por exemplo, pode precisar de manter um preço competitivo, mesmo que um cenário sugira o contrário.

Nas lojas físicas, pode recorrer a lojas-piloto: algumas aplicam o novo preço, enquanto lojas comparáveis mantêm o anterior. A diferença no volume de vendas e na margem entre os grupos mostra o efeito do preço. Online, pode fazer um teste A/B, mas verifique primeiro o que deve comunicar aos clientes se estes virem preços diferentes ao mesmo tempo.

Defina antecipadamente a duração do teste e a métrica a avaliar, para não o terminar só porque os resultados parecem favoráveis naquele momento.

Vendas por produto, incluindo o preço pago e os descontos, stock, promoções, custo de aquisição e, de preferência, preços da concorrência. Para a Fokker Services Group, reunimos dados de preços, de mercado e de logística do sistema ERP e de marketplaces externos numa única visão geral.

Se quiser começar por prever quanto vai vender, leia sobre forecasting. Para perceber quem são os seus clientes e quanto valem, consulte análise de clientes com dados.

Compare o volume de vendas após cada alteração de preço com a previsão do modelo. Um novo concorrente, um aumento do preço de compra ou uma mudança de estação podem alterar o comportamento com que o modelo foi treinado. Nesse caso, voltamos a treinar o modelo e a avaliar os cenários.

Nenhum preço entra em vigor sem a aprovação de um colaborador. Se trabalha no retalho ou no comércio eletrónico, leia também sobre dados e IA no retalho e no comércio eletrónico.

Quando os preços estão fixados em contratos ou tabelas, quando vende pouco e apenas uma vez a cada cliente, ou quando os preços nunca mudaram e, por isso, não há dados com que aprender. Um modelo também não acrescenta valor se ninguém puder alterar os preços ou tiver autorização para o fazer.

Nesses casos, um dashboard com a margem por produto, cliente e canal oferece muitas vezes mais informação. Veja também o caso de estudo da Fokker Services Group.