A precificação dinâmica é uma ferramenta essencial para comércio eletrônico modernopermitindo-nos ajustar os preços em tempo real para atingir as metas de negócios. Com os desenvolvimentos mais recentes aprendizado de máquinaesse processo tornou-se mais preciso, flexível e rápido: algoritmos analisam grandes quantidades de dados, coletam insights dos dados e encontram soluções ideais.
Neste artigo, explico como o ML ajuda na gestão de preços, quais tecnologias são utilizadas e por que às vezes modelos simples superam os complexos.
Embora cada empresa tenha suas estratégias, ajustes são necessários devido à influência de fatores externos. Antes de introduzir o aprendizado de máquina, as empresas gerenciavam preços dinâmicos por meio de seus departamentos de análise e conhecimento interno. Os analistas construíram modelos de elasticidade de preços com base em preços, descontos e comportamento do cliente. Utilizando estes dados, determinaram como os clientes reagiram a diferentes preços e construíram curvas de elasticidade robustas para selecionar os pontos de preços ideais. No entanto, a evolução das realidades do mercado exige respostas rápidas das empresas e a precificação dinâmica tornou-se uma ferramenta poderosa para enfrentar estes desafios.
Arco-Elasticidade da Demanda. Crédito da imagem: economicsdiscussion.net
A transformação com ML
O cenário dinâmico de preços é muito diferente agora. O aprendizado de máquina produziu modelos com mais nuances que ajustam os preços com maior precisão e capacidade de resposta.
Esses modelos são suscetíveis a mudanças e podem identificar onde aplicar descontos, marcações, pontos de fidelidade e cupons maiores ou menores. Além disso, os modelos de ML fornecem justificativas para essas decisões. O ML pode usar dados de vendas extensos, geralmente abrangendo dois a três anos, para criar modelos de elasticidade incrivelmente detalhados para categorias amplas e marcas específicas ou até mesmo subcategorias menores. Em vez de depender de um modelo geral para produtos como telefones, o ML permite modelos individuais para marcas como iPhone ou Samsung e até mesmo para itens específicos como baterias ou chips.
As empresas também podem responder às flutuações do mercado e ao comportamento do consumidor com mais rapidez porque o ML permite ajustes de preços quase em tempo real. Os preços podem ser recalculados várias vezes ao dia com base em fatores como o número de visualizações únicas do produto. Esta rápida adaptação garante que as estratégias de preços se alinhem com as condições atuais do mercado, tornando o processo mais flexível e preciso em períodos curtos e longos. Essa capacidade de resposta difere da abordagem analítica, onde esses modelos às vezes são atualizados mensalmente ou bimestralmente.
É claro que usar tecnologia de ponta não é suficiente para garantir o sucesso. As empresas estão constantemente refinando suas abordagens à precificação dinâmica, desenvolvendo arquiteturas e metodologias especializadas. Por exemplo, uma empresa utilizou técnicas de aprendizagem por reforço, como a abordagem do “bandido multi-armado”. Embora este método tenha demonstrado funcionar em outras áreas, como em sistemas de recomendação, também se mostrou eficaz em preços dinâmicos. Ele permite que o sistema explore simultaneamente estratégias de preços e encontre rapidamente as mais eficazes.
Principais etapas do aprendizado de máquina na precificação dinâmica
Coleta e pré-processamento de dados
A primeira etapa é coletar dados abrangentes sobre produtos, preços, vendas e comportamento do cliente. Isso inclui números históricos de vendas, histórico de preços, níveis de estoque e fatores externos, como preços da concorrência e tendências de mercado. Dado o enorme volume de informação – que pode atingir petabytes – o tratamento eficiente dos dados é crucial. As ferramentas usadas para preparação de dados variam de acordo com o volume e a complexidade dos dados:
- Pandas: uma biblioteca Python adequada para processamento de dados em projetos menores ou prototipagem de grandes projetos.
- Spark ou Ray: Frameworks usados para processamento distribuído de grandes conjuntos de dados.
- Polars ou Dask: permite o carregamento eficiente de dados em máquinas locais sem esgotar os recursos de memória.
Modelagem e Previsão
Em seguida vem a modelagem, onde curvas de elasticidade ou outros modelos são construídos para prever métricas alvo, como volume de negócios, lucro, número de pedidos ou clientes. Os modelos então fazem previsões sobre os resultados esperados em diferentes faixas de preços. Por exemplo:
- Ao preço X, as vendas são projetadas em US$ 100.
- Ao preço Y, as vendas são projetadas em US$ 50.
- Ao preço Z, as vendas deverão cair para US$ 20.
O algoritmo de otimização determina as alterações de preço ideais necessárias para atingir as metas de negócios com base nessas previsões.
O aprendizado de máquina para precificação dinâmica utiliza tecnologias e áreas de conhecimento, como princípios macroeconômicos, para construir curvas de elasticidade. As principais tarefas envolvem processamento e preparação de dados. Um aspecto interessante é que os modelos muitas vezes operam a nível de categoria e não em produtos individuais. Isso ocorre porque produtos e vendedores podem aparecer e desaparecer rapidamente da plataforma. Por exemplo, um modelo pode analisar a categoria “telefones” em vez de modelos individuais de smartphones.
Outras etapas na precificação dinâmica
Otimização de preços
Após modelagem e previsão, a complexa tarefa de otimização de preços começa a atingir as metas de negócios. A essência da tarefa é determinar o preço ideal para cada produto, de modo que as mudanças gerais se alinhem com as métricas de negócios específicas, como aumentar o faturamento em 10% e limitar a redução do lucro a não mais que 5%. Isto inclui a otimização de múltiplas funções, cada uma correspondendo a uma categoria ou produto. Por exemplo:
- Telefones: A primeira função, onde a entrada é o preço de um telefone (por exemplo, US$ 100).
- Móveis: A segunda função usa o preço dos móveis como entrada (por exemplo, US$ 50).
Este problema de otimização multidimensional requer técnicas avançadas para lidar com a escala e a complexidade. As principais etapas incluem:
- Modelagem Matemática: Desenvolva modelos integrando restrições de negócios (por exemplo, margens de lucro, metas de vendas) e objetivos.
- Métodos de Otimização: Aplicar técnicas avançadas para resolver o problema mesmo com milhões de variáveis.
Uma variedade de ferramentas e métodos são usados para lidar com a otimização de preços:
- Bibliotecas Python (Hyperopt, Optuna, Vizier)
- Métodos Matemáticos (Método Lagrange, métodos de função de penalidade)
Encontrar a melhor solução em termos de marcações corresponde a encontrar pontos ótimos no plano de otimização // Vi. Crédito da imagem: LinkedIn
Teste e Validação
Depois de gerenciar com eficácia as curvas de elasticidade, os modelos de aprendizado de máquina se concentram em atingir objetivos de negócios específicos. Por exemplo, uma empresa pode ter uma estratégia básica, como uma margem de lucro de 2% em todos os produtos. Os analistas poderão propor melhorias, visando aumentar o faturamento em 10% e o lucro em 2%. O desafio do modelo é superar essa linha de base e entregar melhores resultados.
As empresas usam testes A/B para determinar um efeito estatisticamente significativo. Esse processo começa com a preparação de um relatório analítico que define as métricas alvo, como rotatividade, lucro e número de pedidos, e define o efeito mínimo detectável (MDE) – o menor tamanho de efeito que pode ser detectado estatisticamente. Por exemplo, se o MDE for de 2% e o aumento na métrica for de 1%, o 1% poderia ter vindo de flutuações aleatórias. A superação do MDE fornece evidências de que ele não é aleatório.
Os analistas também avaliam outras métricas, como a eficiência promocional, e calculam o volume de negócios gerado por cada gasto promocional. Se cada unidade investida rende duas unidades de faturamento, isso é visto com bons olhos. Testes A/B e relatórios analíticos verificam a eficácia do modelo e medem seu impacto nas principais métricas de negócios.
Depois de implantar o modelo de ML, ele é executado em produção por um período designado enquanto monitora o desempenho. É crucial não interromper ou examinar prematuramente os resultados dos testes para garantir a objetividade. Após a conclusão, os engenheiros de aprendizado de máquina analisam todas as métricas para avaliar até que ponto o modelo se alinha com o desempenho do mundo real. Se os resultados forem insatisfatórios, eles investigam possíveis problemas, como erros de pré-processamento de dados, suposições incorretas do modelo ou problemas de algoritmo. Por exemplo, o modelo pode ter aumentado os preços dos telefones, levando à diminuição das vendas em comparação com o grupo de controle. Esses testes rigorosos ajudam a identificar e corrigir erros, garantindo que o modelo de ML contribua efetivamente para atingir as metas de negócios da empresa.
As conclusões tiradas dos testes ajudam a compreender a capacidade de gerenciamento do modelo. Por exemplo, se o objetivo é aumentar o volume de negócios, o modelo deve atingir essa meta de forma consistente. Os resultados dos testes iniciais podem ser erráticos, mas o modelo demonstra o desempenho esperado ao longo do tempo por meio de melhorias e do conhecimento adquirido nos testes. O aprendizado de máquina permite testes e atualizações de modelos mais frequentes do que análises manuais. Por exemplo, a Amazon recalcula os preços a cada hora, destacando a agilidade do ML na precificação dinâmica.
Esta adaptabilidade em tempo real manifesta-se de forma prática. Em algumas plataformas, os preços podem depender de variáveis como o número de visualizações únicas que um produto recebe, levando a múltiplas alterações de preços num dia. Se uma empresa realiza promoções de longo prazo, os preços podem ser fixados durante a duração da campanha, concentrando-se apenas na obtenção de métricas de negócios atuais, como crescimento do volume de negócios ou retenção de clientes. O ML torna o processo de precificação mais flexível e gerenciável do ponto de vista comercial, mas o efeito de “caixa preta” desaparece.
Em termos simples, uma empresa apresenta uma meta – por exemplo, aumentar a receita em 2%. O modelo ML emprega então várias estratégias para atingir esse objetivo. Essas estratégias podem incluir a redução de preços para aumentar o faturamento, o aumento de preços para aumentar as margens de lucro, a oferta de descontos ou o ajuste de preços com base em fatores como visualizações de produtos. O modelo gerencia o processo com base nas hipóteses propostas, refinando continuamente sua abordagem para atingir as metas especificadas. Esta adaptabilidade dinâmica sublinha o papel significativo do ML na precificação dinâmica moderna, permitindo que as empresas respondam rapidamente às mudanças do mercado e aos comportamentos dos consumidores.
Preço Dinâmico em Ação
O aprendizado de máquina é essencial na precificação dinâmica moderna, permitindo que as empresas ajustem os preços com maior precisão e capacidade de resposta à demanda do mercado e ao comportamento do consumidor. Ao processar grandes quantidades de dados, os modelos de ML identificam padrões que informam estratégias de preços ideais, ajudando as empresas a atingir objetivos específicos, como aumentar as margens de rotação de lucros. Os ajustes de preços atingiram um novo nível de precisão. As empresas que adotam essas tecnologias estão mais bem equipadas para agregar valor aos seus clientes e, ao mesmo tempo, atingir seus objetivos de negócios. Tudo mudou de uma estratégia reativa para uma estratégia proativa e altamente eficiente.
A integração do ML tem seus desafios, mas, como visto nas principais plataformas, as recompensas são inegáveis. À medida que o campo continua a evoluir, a aprendizagem automática permanecerá no centro da precificação dinâmica, conduzindo decisões mais inteligentes e melhores resultados para empresas e consumidores. Então, é uma estratégia que certamente merece atenção.
