Aplique a Sensibilidade ao Preço para Melhorar o Desempenho no Varejo

Coloque a análise preditiva em prática

Este artigo aborda os principais determinantes das compras dos clientes e os fatores que influenciam a sensibilidade ao preço e a demanda de mercadorias no varejo. Trata de diversas abordagens e variáveis de dados para determinar a sensibilidade ao preço e sugere um método de estimativa dupla para estimar a demanda usando diversas variáveis de sensibilidade ao preço.

Kimberly Chulis, CEO and Co-founder, Core Analytics, LLC

Photograph of Kimberly ChulisKimberly Chulis é um dos fundadores originais da Core Analytics, LLC. Com mais de 18 anos de experiência profissional em analítica avançada, ela já demonstrou conhecimento analítico em projetos em várias empresas e segmentos de mercado, incluindo WellPoint, HCSC, UHG, Great West, Accenture, Ogilvy, Microsoft, Sprint/Nextel, Commonwealth Edison, TXU, Eloyalty, SPSS, Allstate, Cendant e outras nos segmentos de mercado financeiro, de telecomunicações, assistência médica, energia, sem fins lucrativos, varejo e educacional. Kimberly realizou pesquisa de PhD no programa de Comportamento do Consumidor de Saúde e Serviços Humanos da Universidade Purdue e possui mestrado em economia com ênfase em economia e econometria da saúde pela Universidade de Illinois em Chicago.



31/Ago/2012

Em qualquer ocasião, uma variedade de forças está agindo para influenciar as percepções dos nossos clientes, afetando as atitudes e preferências que, em última análise, determinam os resultados da compra e os padrões de consumo no futuro. Os fatores que afetam as decisões de compra variam amplamente de um segmento de mercado para outro, porque as empresas são diferentes em termos de ofertas de produtos, questões normativas e cenários de concorrência.

O processo de tomada de decisão dos consumidores

O processo pelo qual o consumidor passa durante o processo de tomada de decisão é muito complexo. Os cientistas que estudam os consumidores identificaram cinco etapas distintas envolvidas no comportamento de compra (consulte Recursos). O primeiro estágio é o reconhecimento da necessidade, no qual um possível comprador reconhece um desequilíbrio entre o estado real e o preferencial. Esse reconhecimento pode ser resultado de estímulos internos e externos, nos quais o consumidor pode perceber a diferença por conta própria ou por meio de uma força externa — como marketing, publicidade ou simplesmente por ver os hábitos de consumo de outras pessoas e desejar tê-los.

Depois que a necessidade inicial em relação ao produto é suprida, o consumidor inicia uma procura de informações. Dependendo do nível de interesse do cliente no produto e da atitude pessoal em relação ao risco, o cliente passará dedicará um período de tempo maior ou menor coletando e reunindo as informações necessárias para tomar uma decisão de compra bem informada. Em seguida, ocorre a deliberação , em que as alternativas são identificadas e avaliadas. Durante esse terceiro estágio, o consumidor analisa atributos do produto, determina limites e classifica os atributos do produto de acordo com a importância pessoal. É nesse terceiro estágio que as questões de preços e a disponibilidade de alternativas são enfatizadas. Finalmente, ocorrem a compra, em seguida a pós-compra e o processo de dissonância cognitiva, quando o consumidor reflete sobre as suas ações e se pergunta se tomou uma boa decisão, se comprou o produto correto e se obteve um bom valor e ajusta mentalmente as atitudes para equilibrar esses aspectos.


Motivadores da compra: canais

Foram feitas muitas pesquisas para entender os motivadores da compra em um ambiente de varejo. É importante ressaltar que esses motivadores também são diferentes no que diz respeito ao canal de vendas. No caso das compras feitas em lojas varejistas (consulte Recursos), as compras envolvem a interação face a face com o pessoal de serviço. Aspectos dentro da loja — como vitrine, apresentação, ambiente, tratamento dos clientes, layout, descontos e promoções — melhoram ou pioram a experiência de compra não virtual; os fatores da experiência de um site de e-commerce, por sua vez, englobam design, desempenho e confiabilidade do site, segurança e atendimento ao cliente. Independentemente do canal, a precificação é um fator chave relacionado à opção do consumidor.

Alguns estudos detectaram que a sensibilidade dos consumidores ao preço tende a ser menos evidente ao comprar online e por canais remotos. Um estudo (consulte Recursos) detectou que o impacto principal na escolha do cliente corresponde ao canal (loja, catálogo, Internet) e ao preço do produto, ressaltando um segmento distinto de clientes que preferiram transacionar por meio do canal da Internet.

O varejo representa um dos segmentos de mercado mais complexos em termos do número de produtos e canais envolvidos. Um supermercado pode oferecer dezenas de milhares de produtos, e aproximadamente 50% deles são perecíveis. Uma loja de materiais de construção e decoração também oferece uma variedade infinita de opções que mudam constantemente. Considere as empresas de produtos limitados, como as de energia elétrica e seguros. Tradicionalmente, essas firmas oferecem um número limitado de produtos. As empresas de serviços públicos podem oferecer uma seção de faturamento, empacotamento, medição, autogerenciamento de uso, estrutura de tarifas e opções pré-pagas; entretanto, a opção do consumidor fica limitada basicamente a um único produto: eletricidade, água ou gás natural. Embora as empresas de seguros ofereçam uma seleção de produtos comparativamente maior, como seguro automotivo, de vida, de saúde, propriedade, inquilino, animais domésticos e produtos financeiros, essa lista é limitada, em comparação com a variedade complexa de categorias de produtos e alternativas que as empresas varejistas oferecem aos possíveis clientes.

Portanto, identificação dos determinantes de demanda para as empresas com um número limitado de produtos também é relativamente menos complexa, já que o varejo representa um segmento de mercado no qual a coleta de dados sobre o canal e o cliente é extremamente rica e frequente. O segmento de mercado varejista se encontra em um estado permanente de fluxo, com concorrência crescente, e está passando por uma mudança sísmica para os dispositivos móveis como o canal que fornece precificação de produtos alternativos em tempo real, meios de comparação de recursos e compra em uma etapa. Os varejistas que empregam a análise preditiva para entender melhor o comportamento dos clientes e clientes em potencial no nível do microssegmento ficarão em melhores condições para tomar decisões mais rápidas acionadas por dados e conhecerão melhor a demanda e as preferências dos clientes.


Avaliando o desempenho dos produtos

Considerando toda essa complexidade em uma série de categorias de produtos, seleção de marcas, empacotamento, inventário, precificação, descontos e opções de exibição com diversos canais, como os varejistas avaliam efetivamente o desempenho no âmbito da categoria de produto? Os varejistas de grande porte fazem isso por meio de uma abordagem de varejo e gerenciamento da cadeia de fornecimento chamada gerenciamento de categoria, na qual as variedades de produtos são reunidas em grupos amplos categorizados por semelhanças. Em seguida, cada grupo é administrado como uma unidade de negócios separada. Cada gerente de categoria é responsável pela direção e desempenho da unidade de negócios da sua categoria de produtos e desenvolve as suas próprias metas de rentabilidade e estratégia de negócios (consulte Recursos para obter mais informações sobre o gerenciamento de categorias).

As métricas tradicionais relacionadas a vendas por espaço de vendas ou categoria de produto dominam o segmento de mercado, e esses principais indicadores de desempenho (KPIs) são controlados em tempo real nos sistemas de relatórios corporativos e gerenciamento de inventário e visualizados pelos gerentes por meio de painéis de relatório. A avaliação do valor vitalício do cliente (LTV) referente à base de clientes da categoria de produto e o entendimento de como esse público interage com a marca, do ponto de vista de uma categoria com vários produtos é outra abordagem à avaliação importante originada no marketing.

Vamos supor, para os nossos fins, que os KPIs agregados tradicionais — como as métricas de vendas por metro quadrado e vendas por funcionário — já são controlados e armazenados no banco de dados para suportar iniciativas adicionais de modelagem analítica avançada. Considere quais informações sobre os clientes, no âmbito individual, podem ser úteis para entender o potencial geral de uma base de clientes já existente de uma categoria de produto e como esses dados podem ser usados para aumentar as vendas e gerenciar o inventário. A lista variável no âmbito do cliente e da casa, disponível para a modelagem, é praticamente infinita —e desconcertante— do ponto de vista dos dados. Avanços tecnológicos recentes abordaram bancos de dados em Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) e ferramentas estatísticas disponíveis comercialmente, e agora estão surgindo sistemas novos NoSQL e baseados em nuvem como componentes comuns das modernizações de arquitetura de armazéns de dados escaláveis de referência. Bancos de dados como Netezza, Cassandra e Pentaho se combinam com sistemas como Apache Hadoop e MapReduce, que permitem o acesso à funcionalidade de classificação automática e filtram por amostra os petabytes de dados de consumidor de uma forma interativa que os sistemas legados não têm condições de oferecer. A proliferação de dados sociais, remotos, da web e de dados associados à interação dos consumidores com a marca representa uma parte dos dados mais vitais e não aproveitados no segmento de mercado do varejo. Essas informações fornecem aos varejistas habilidosos uma oportunidade de obter uma vantagem competitiva conforme eles encontram novas formas de derivar insights no âmbito individual e de produto, combinando novos dados e abordagens com transações padrão de mercado, no nível do código de barras, e dados baseados em pesquisas de opinião.

O desempenho no varejo é determinado, em última análise, pelos números de vendas, e a estratégia de precificação é um componente que faz parte da "saúde" de uma unidade de negócios e da empresa como um todo. A coleta de informações sobre o consumidor em termos de preferências individuais e da casa, volume, intervalo de uso, empacotamento de compras, marcas e produtos complementares e alternativos e sensibilidade ao preço no âmbito da categoria de produto permite o insight a partir de uma perspectiva de baixo para cima. Esse insight suportará a microssegmentação de clientes para o desenvolvimento de perfil, que impulsiona a precificação e a estratégia de design de produtos e fornece dados para suportar as previsões de vendas de baixo para cima e as previsões de fornecimento de inventário. Uma das variáveis mais significativas no nível do consumidor, como entrada para a segmentação e os modelos de previsão de vendas, é a sensibilidade ao preço. O restante deste artigo trata da medição e uso dessa entrada importante da sensibilidade do cliente ao preço no modelo.


Sensibilidade ao preço

A sensibilidade ao preço é o termo de marketing que designa as métricas de cliente e de produto que os economistas chamam de elasticidade do preço da demanda. A economia básica (consulte Recursos) nos ensina que nem todos os consumidores são iguais. Um dos primeiros conceitos apresentados é a preferência do cliente, segundo o qual os consumidores devem escolher pacotes de mercadorias, e a alocação sujeita à restrição orçamentária é representada por curvas de indiferença. A taxa com a qual eles trocam parte de uma mercadoria para obter mais da segunda mercadoria é chamada de taxa marginal de substituição.

Elasticidade do preço da demanda

Outro conceito que foi apresentado anteriormente é a elasticidade do preço da demanda (consulte Recursos), uma medida de sensibilidade que representa o impacto de uma mudança de preço sobre a quantidade demandada. Se quantidade e preço são representadas por Q e P, a elasticidade do preço da demanda é representada pela expressão a seguir:

Ed = (∆Q / Q) ч (∆P / P)

Isso indica a mudança percentual na quantidade que resulta de um aumento de 1% no preço da mercadoria. Essa elasticidade do preço é afetada por três principais fatores:

  1. O primeiro é a disponibilidade dos substitutos — de modo geral, quanto mais alternativas a um produto que ficou mais caro, maior é a probabilidade de que troquem por um produto semelhante; nesse caso, a demanda é elástica.
  2. Outra questão é o tempo que os consumidores têm para se ajustar à mudança no preço. Com o tempo, a maior quantidade de informações sobre as alternativas faz com que a demanda fique mais elástica.
  3. Finalmente, há a questão do orçamento familiar alocado para a mercadoria: quanto maior for a parte do orçamento, mais elástica será a demanda.

Modelo de estimativa em dois estágios

O que se propõe aqui é um modelo de estimativa em dois estágios. Na primeira série de modelos preditivos, são determinadas as medidas de sensibilidade ao preço no âmbito do indivíduo e da casa. Na segunda etapa de estimativa, essas entradas de sensibilidade ao preço geradas no primeiro estágio da modelagem se tornam entradas para o segundo modelo de estimativa preditivo da demanda do produto.

A abordagem apresentada aqui envolve uma estimativa inicial dos níveis individuais de sensibilidade ao preço no âmbito da categoria de produto como base. Recomenda-se que a média móvel e as variáveis de defasagem que capturam as mudanças na sensibilidade também sejam derivadas de uma série temporal de dados de compra e outros indicadores de aumento ou diminuição da sensibilidade ao preço que talvez sejam consequência do surgimento ou alívio das limitações orçamentárias (por exemplo, perda de emprego, estudante que foi para a faculdade, divórcio, doença, outros indicadores macroeconômicos negativos que afetam a negativamente a confiança do consumidor; ou aumento de salário, término da faculdade do filho, casamento e outros indicadores econômicos positivos). Outras variáveis para facilitar uma elasticidade em vários preços da representação da demanda (como a sensibilidade ao preço de um produto muda em relação à alteração do preço de um produto complementar ou substituto) devem ser coletadas.

Medindo a sensibilidade ao preço

A sensibilidade ao preço, como a lealdade do cliente, pode ser medida de várias formas e a partir de vários dados diferentes sobre o consumidor. Uma das medidas usadas fora da estratégia de precificação de lançamento de novos produtos é chamada de Análise de Sensibilidade ao Preço de van Westendorp (PSA; consulte Recursos), uma abordagem que usa os dados de feedback da pesquisa de opinião com os consumidores para determinar uma faixa de precificação aceitável e ideal. Esses dados são úteis para determinar se uma estratégia de fixação de preços elevados (consulte Recursos) é factível.

Os dados de pesquisa de opinião que estão disponíveis no âmbito da casa podem ser incluídos no modelo. Tenha em mente que será uma amostra que representa apenas uma pequena porcentagem das casas; se esses dados forem incluídos no modelo de estimativa da sensibilidade, esse problema dos dados pode ser gerenciado de duas formas. Primeiro, pode-se contrair um modelo parecido para atribuir pontos à base de dados de clientes com respostas esperadas. A segunda abordagem é sobrepor os dados da pesquisa de opinião sobre a microssegmentação ou um modelo de propensão e supor que todos os outros dentro de um segmento ou limite de probabilidade têm respostas semelhantes. A seção Recursos oferece um link que dá um exemplo no qual a Taco Bell conseguiu identificar a sensibilidade ao preço por meio de pesquisas de opinião.

A mídia social fornece uma fonte rica e não aproveitada de dados semânticos que podem ser importantes em termos de previsão da sensibilidade ao preço. É necessário coletar os IDs de mídia social dos clientes para fazer essa modelagem no âmbito da casa, e uma quantidade cada vez maior de empresas está coletando IDs de Twitter e Facebook que podem ser mesclados com as transações dos clientes e dados das pesquisas de opinião. Se essa variável de ligação não estiver disponível, a sensibilidade ao preço de marcas e categorias de produtos específicas pode ser derivada a partir dos comentários de consumidores anônimos e agregada para fins de validação de outras análises de sensibilidade. Resumidamente, os consumidores que usam palavras-chave como caro, barato, um roubo, cupom , etc. tendem a dar importância ao preço, principalmente quando a participação nos comentários se encontra em uma taxa superior à média da marca em relação à qualidade, empacotamento, serviço e outros comentários sobre a categoria da marca.


Conclusão

Depois que a empresa identificou os níveis de sensibilidade ao preço na casa, no âmbito da categoria, esses dados podem ser usados e atualizados para melhorar a estratégia e os processos em toda a empresa. Um exemplo específico disso é a estratégia de precificação e as casas específicas às quais as novas ofertas de produtos devem ser direcionadas, que terão mais propensão a pagar um preço mais alto durante a fase inicial de introdução do lançamento do produto. Em um caso no qual estão planejadas promoções ou reduções de preço, os modelos preditivos podem prever os novos cenários de demanda, e essas projeções estão diretamente relacionadas ao controle de inventário para atender a demanda esperada aumentada ou reduzida. Além disso, as variáveis de sensibilidade ao preço podem ser úteis para a emissão de mensagens no âmbito do segmento.

Atualmente, a integração continua acontecendo em termos de unir todos os pontos de toque e transações dos clientes; incorporá-los ao modo de interação das marcas com os clientes em canais sociais como o Twitter e o Facebook e a influência dos consumidores nas decisões de compra de outros. O segmento de mercado do varejo promete ficar cada vez mais complexo e cheio de origens de dados novas e ricas para impulsionar a vantagem competitiva das marcas que colocam a análise preditiva em prática para aproveitar tudo isso ao máximo.

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