Por Vanessa Shigekiyo e Mateus Borge
É provável que a Inteligência Artificial (IA) já domine as discussões estratégicas na sua rede de supermercados.
No entanto, o “boom” recente da tecnologia, muitas vezes, gera mais ruído do que clareza. Para o varejista, a pergunta que fica é: como aplicar essa tecnologia hoje para gerar resultados imediatos de rentabilidade?
A resposta não está em adotar qualquer IA, mas sim a ferramenta correta para endereçar o complexo desafio matemático da precificação.
Qual IA realmente importa para o Pricing?
Para aplicar a tecnologia certa, é fundamental distinguir as categorias de IA disponíveis:
1. IA Generativa: A mais popular atualmente (ex: ChatGPT). Cria conteúdo novo a partir de padrões. É excelente para produtividade e interfaces, mas não resolve o cálculo de preços.
2. IA Cognitiva: Simula processos mentais e tomadas de decisão (ex: robôs autônomos).
3. IA Preditiva: (A Chave para o Varejo): Especializada em analisar grandes volumes de dados históricos para prever resultados futuros. É aqui que reside o valor para o Pricing.
Por que o Pricing é um desafio Preditivo?
O desafio de definir o preço correto não é criativo, é matemático. Envolve cruzar simultaneamente uma quantidade colossal de fatores:
- Elasticidade-preço (simples e cruzada);
- Sensibilidade do shopper;
- Sazonalidade e níveis de estoque;
- Preços da concorrência e custos;
- Papel de cada categoria.
O objetivo é prever múltiplos cenários de demanda e rentabilidade. Por isso, a IA Preditiva é a tecnologia fundamental. As IAs Generativas podem atuar como assistentes (interfaces de chat para pedir simulações), mas o motor de decisão deve ser preditivo.
O que NÃO esperar da IA (Derrubando Mitos)
Para profissionais do varejo, é crucial alinhar as expectativas:
- A IA não criará sua estratégia: A definição de posicionamento de marca e objetivos de negócio continua sendo uma decisão 100% humana.
- A precificação não será 100% automática: Diferente do Uber ou cias aéreas, no varejo de bens de consumo a precificação totalmente dinâmica não é viável na totalidade.
A Grande Vantagem Operacional
A revolução está na eficiência. Antes, o time de pricing focava na Curva A e esquecia o “fundo de sortimento” (Curva C).
Com a IA Preditiva, todo o fundo de sortimento é precificado e otimizado automaticamente.
Isso libera o analista para focar seu tempo precioso apenas nos produtos sensíveis (Curva A), realizando ajustes finos em sugestões já inteligentes.
Os 3 Pilares da Implementação
Para que a IA funcione, ela precisa de “combustível”:
1. Dados de Qualidade: Volume (histórico robusto), Granularidade (vendas por loja/dia/SKU) e Qualidade (cadastros corretos).
2. Infraestrutura: Investimento em armazenamento e DataOps.
3. Pessoas: Times capacitados de dados e desenvolvimento (ou a contratação de soluções especializadas, como a InfoPrice, que simplificam essa etapa).
4 Aplicações de Alto Impacto no Supermercado
Onde a IA Preditiva transforma o dia a dia da loja?
1. Segmentação Inteligente: Permite clusterizar clientes, produtos e lojas com muito mais riqueza de detalhes.
2. Elasticidade e Previsão de Demanda: Permite aumentar margem em produtos inelásticos (onde o cliente aceita pagar mais) e garantir competitividade nos itens elásticos (geradores de tráfego).
3. Precificação Otimizada: Busca o “preço ótimo” para maximizar lucro ou receita, colocando o varejista em um novo patamar competitivo.
4. Otimização de Promoções: Utiliza modelos de atribuição e análise de uplift (venda incremental) para garantir que as ofertas tenham ROI positivo e não destruam margem desnecessariamente.
Caso de Sucesso: 76% de Aumento no Lucro
A aplicação prática da Inteligência Artificial no pricing comprova que a tecnologia é uma alavanca poderosa para a rentabilidade, superando a barreira teórica para entregar valor financeiro imediato.
Um projeto de inovação desenvolvido pela InfoPrice, com apoio da FAPESP, demonstrou como algoritmos avançados — capazes de processar elasticidade, canibalização e sazonalidade — transformam a complexidade matemática em resultados concretos, validando a eficácia de uma estratégia de precificação otimizada.
Como o estudo foi realizado?
- Metodologia Científica: O piloto comparou uma loja com precificação gerada por IA contra uma loja controle (gestão tradicional), isolando efeitos de promoções para mensurar exclusivamente o impacto do preço inteligente.
- Parametrização Estratégica: O algoritmo foi configurado com o objetivo específico de maximizar o lucro, ajustando-se dinamicamente à sensibilidade do shopper e à arquitetura de marcas.
- Resultados Comprovados: Em apenas quatro semanas, a categoria otimizada registrou um crescimento de 76% no lucro, um desempenho muito superior aos 15% observados na loja de controle.
Este caso evidencia que a adoção da IA permite migrar de uma gestão reativa, baseada apenas em custos e concorrência, para uma abordagem preditiva e estratégica.
O sucesso do pricing moderno não está na substituição do profissional, mas sim no seu empoderamento com ferramentas analíticas que automatizam a inteligência de dados, garantindo que a definição de preços deixe de ser uma tarefa operacional para se tornar o principal motor de lucratividade do varejo.
