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Como a inteligência artificial auxilia a estratégia de precificação do e-commerce

Ricardo Ramos
Qualquer decisão estratégica em uma empresa precisa ser tomada após intensa pesquisa, debates com outras lideranças, reuniões e projeções. Isso, claro, é a teoria e o mundo ideal. Na prática, sabemos que nem sempre é o que acontece. A pressão por resultados e a correria do dia a dia faz com que muitos gestores adotem outras formas para isso, como a própria experiência na área e seu feeling para fazer negócios.
Pode dar certo? Sim, às vezes funciona. Mas sabemos que na quase totalidade das vezes é essencial muito mais do que o conhecimento prévio do profissional para chegar a decisões realmente assertivas. No caso do e-commerce, o pricing certamente é um deles. Uma iniciativa mal planejada nos preços dos produtos, por mais simples que seja, pode comprometer toda a operação da loja virtual. É por isso que soluções de inteligência artificial ganham corpo na estratégia de precificação.
A proposta de inteligência artificial ainda pode ser considerada recente dentro das empresas. Ainda que uma pesquisa da PwC mostre que 85% dos CEOs em todo o mundo acreditam que é uma tecnologia que vai mudar a forma de fazer negócios nos próximos cinco anos, sua adoção não acompanha essa visão: 58% das corporações ainda não introduziram soluções de IA em suas rotinas.
Da mesma forma que a inteligência artificial ainda é um tema recente na rotina das empresas, a área de pricing é uma novidade para muitos gestores. Assim, um dos grandes problemas que as lojas virtuais enfrentam é justamente a falta de profissionais especializados e de uma cultura orientada à estratégia de preços. Não há conhecimento de estatística e de projeções matemáticas entre aqueles que irão decidir os valores dos produtos.
Sem isso, os varejistas tomam decisões direcionadas exclusivamente pelo que acham certo, sem nenhuma base científica — apenas confiando em experiências passadas e na própria atuação no segmento. Se as vendas estão caindo, o primeiro impulso é fazer promoções para atrair clientes. Porém, é mais um palpite do que uma iniciativa bem planejada. Afinal, o que deu certo no passado pode não se repetir no futuro.
Os preços praticados em uma loja virtual precisam refletir diversas variáveis, levando em conta informações do mercado, dos concorrentes, dos consumidores, fornecedores e até do próprio estoque. Colocar um produto em promoção nem sempre é a melhor estratégia porque a diminuição da margem pode impactar na rentabilidade. Ou ainda pode ser necessário até brecar as vendas de determinado item porque é melhor reduzir a saída do que lidar com a ruptura no estoque.
São essas — e outras — questões que precisam estar claras na mente dos gestores de e-commerce antes de aplicar a estratégia de pricing. Evidentemente, as respostas passam por uma análise cada vez maior de dados digitais. Lidar com esse oceano de informações de forma manual é praticamente inviável — e é nesse ponto que a inteligência artificial atua para proporcionar decisões inteligentes de fato em relação aos preços do comércio eletrônico.
Por ser uma tecnologia exatamente baseada em dados, as ferramentas de IA conseguem trabalhar com esse grande volume de informações. E, a partir daí, transformá-lo em gráficos históricos com a evolução do valor praticado, previsões de demanda, projeções da concorrência, relação de causa e efeito, entre outros insights que potencializam a decisão. O objetivo é justamente tirar o feeling humano para usar informações mais exatas na estratégia.
Dessa forma, há um ganho de velocidade (uma vez que as decisões são tomadas mais rapidamente porque os insights estão disponíveis a poucos cliques); de escala (porque é possível aplicar diferentes regras de precificação em todo o catálogo de produtos); e de custos (com maior economia e menos riscos). Um cenário bem melhor do que aqueles que tentam fazer tudo sozinhos ou até utilizam sistemas mais simples. Sem essa tecnologia, é impossível ter a melhor tática de preços para todos os itens.
Iniciativas pioneiras pelo mundo mostram esse potencial. Estudo conduzido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) e BCG Henderson Institute (BHI) aponta que grandes corporações que alteraram preços com orientação de IA alcançaram uma receita 70% superior em comparação às empresas que não utilizaram a tecnologia na sua estratégia de pricing. Além disso, apenas 13% de quem implementou inteligência artificial em pricing não viu benefícios financeiros — contra 34% de quem a utilizou em outras áreas.
Em um cenário de aceleração digital pelo qual as empresas brasileiras estão passando, é essencial contar sempre com as melhores soluções tecnológicas disponíveis. Isso vale para todas as áreas: da gestão ao estoque, passando por marketing, comercial, operações e logística. Ou seja, ter ferramentas que digitalizam e potencializam as decisões representa um ganho estratégico fundamental.
Com o pricing não é diferente. É um conceito importante demais para continuar relegado ao segundo plano no e-commerce brasileiro. Somente com a inteligência artificial na tomada de decisões é possível garantir que o preço da loja tenha sempre o valor justo tanto para quem compra quanto para quem vende.
Ricardo Ramos – CEO e fundador da Precifica, empresa especializada em soluções de pricing
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O futuro do marketing não é performance vs branding: é autenticidade com resultado

*Ali Maurente
Por muito tempo, executivos e agências trataram performance e branding como lados opostos de uma mesma estratégia. De um lado, métricas como cliques, CPL e CAC. Do outro, narrativas aspiracionais que constroem reputação no longo prazo. O resultado dessa visão fragmentada foi a criação de uma falsa dicotomia, responsável por desperdício de energia e orçamentos divididos.
O futuro do marketing não será definido por “mais branding” ou “mais performance”. Ele já está sendo construído em torno de algo mais simples e, ao mesmo tempo, mais desafiador: autenticidade com resultado. Autenticidade porque consumidores, clientes e colaboradores aprenderam a identificar quando uma campanha não passa de fórmula. Não há algoritmo capaz de sustentar o que não é genuíno. Resultado porque, em última instância, conselhos e acionistas continuam cobrando ROI, crescimento e previsibilidade.
O incômodo cresce à medida que o mercado revela uma nova realidade: estamos diante de profissionais de marketing que muitas vezes não entendem de negócio. Há quem fale apenas de postagens, curtidas e seguidores, esquecendo o que realmente importa — receita e marca. Um marketing que olha só para receita morre, assim como aquele que olha apenas para marca. Uma marca sem receita é vaidade. Uma receita sem marca é commodity.
Marketing não é apenas branding. Também não é apenas performance. É o processo de criar, capturar, converter e expandir demanda, fortalecendo a marca ao mesmo tempo em que gera resultados concretos. Isso exige um entendimento profundo do negócio, e quem não souber traduzir essa equação perde espaço rapidamente. O profissional que restringe seus KPIs a seguidores perde relevância. Quem ignora receita se torna apenas mais um criador de conteúdo passageiro.
Esse desafio também não é exclusivo da área de marketing. Ele envolve o alinhamento de todas as áreas, do ICP à conversão. A marca abre portas. A receita mantém as luzes acesas. O alinhamento entre marketing e negócio sustenta o crescimento verdadeiro.
É por isso que CMOs e conselhos precisam abandonar a disputa entre awareness e conversão, entre conteúdo e CTR. O jogo atual é outro: transformar cada KPI em reflexo de uma narrativa verdadeira, capaz de construir comunidade e, ao mesmo tempo, entregar crescimento.
Autenticidade com resultado não é uma tendência. É questão de sobrevivência. Marcas que não compreenderem essa equação continuarão presas à armadilha da vaidade ou da comoditização. E profissionais que não souberem traduzi-la para o negócio perderão espaço para aqueles que entendem que marketing sempre será o motor que une significado e crescimento.
Ali Maurente – Chief Marketing Officer na PSA – Profissionais S.A.
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O quanto a inteligência artificial pode impulsionar o ROI das empre

*José Fleury
A inteligência artificial (IA) já transforma modelos de negócios, operações internas e estratégias de relacionamento com clientes. Um dos efeitos mais tangíveis dessa revolução tecnológica aparece no retorno sobre investimento (ROI). Todos desejam, mas poucos estão dispostos a fazer o que é exigido. Porque o retorno real não vem da ferramenta, e sim da forma como a empresa decide usar. E isso muda tudo.
Na prática esse o uso de IA pode representar, em média de 20% a 25% de aumento no lucro líquido, quando comparadas a concorrentes que ainda operam com processos tradicionais (dados da McKinsey).
O ROI, nesse contexto, não se limita à geração direta de receita. Ele também considera reduções significativas de custos operacionais, ganhos de eficiência, melhor alocação de recursos e decisões baseadas em dados. A IA impacta todos esses pontos de forma mensurável. O uso de IA para segmentação de audiência, personalização de campanhas e automação de mídia programática tem aumentado drasticamente o ROI em marketing digital. A Salesforce afirma que 80% das empresas que usam IA no CRM relatam aumento significativo na conversão de leads. A consultoria Boston Consulting Group apontou que campanhas personalizadas com IA chegam a gerar até 200% mais ROI que campanhas tradicionais.
Além disso, chatbots e assistentes virtuais reduzem custos com call centers e aumentam a satisfação do cliente. O Gartner estima que, em 2025, 95% das interações com clientes serão gerenciadas por IA, com redução média de 30% nos custos operacionais.
Empresas como a Amazon usam IA para otimizar rotas de entrega, prever demanda e gerenciar estoques. A McKinsey calcula que essas aplicações podem reduzir em até 50% os custos da cadeia de suprimentos.
Bancos e seguradoras utilizam IA para detecção de fraudes, avaliação de crédito e automação de relatórios. Um estudo do Bank of America mostra que o uso de IA para análise preditiva aumentou em 40% a precisão na concessão de crédito, reduzindo a inadimplência e otimizando o capital de giro.
Apesar dos benefícios, nem todas as empresas conseguem extrair ROI positivo imediatamente com IA. A maturidade digital, cultura organizacional e qualidade dos dados são fatores críticos para o sucesso.
Segundo o relatório AI Index 2024 da Universidade de Stanford, apenas 14% das organizações globais estão em estágio avançado de adoção de IA. Essas empresas são justamente as que colhem os maiores retornos, com aumentos de receita até cinco vezes maiores em relação às que estão apenas começando.
A consultoria Accenture aponta que empresas com maior maturidade digital conseguem acelerar o tempo de retorno dos investimentos em IA de 3 anos para menos de 12 meses. Isso ocorre porque essas organizações já possuem infraestrutura tecnológica adequada, governança de dados e equipes capacitadas para operar com machine learning e automação.
No entanto, medir o ROI da inteligência artificial exige mais do que simplesmente observar o lucro obtido com um projeto. É fundamental considerar uma série de indicadores complementares que ajudam a revelar o impacto real da tecnologia nos resultados da empresa.
Assim, um dos principais é o tempo de retorno do investimento (payback), que indica em quanto tempo o valor investido é recuperado a partir dos ganhos gerados pela solução de IA. Também se mede o ganho em produtividade, verificando quanto tempo ou esforço humano foi economizado com a automação de tarefas ou melhoria de processos.
De acordo com um relatório do MIT Sloan Management Review, as empresas que acompanham esses indicadores com regularidade têm 50% mais chances de obter ROI positivo em seus projetos de IA, justamente por alinharem tecnologia com metas de negócio de forma estruturada.
Entre os setores que mais se beneficiam com a aplicação da IA, o varejo e o e-commerce se destacam com a personalização de ofertas, previsão de demanda e atendimento automatizado.
Na saúde, a tecnologia contribui com diagnósticos mais precisos por imagem, otimização de agendamentos e redução de custos hospitalares. A manufatura aplica IA na manutenção preditiva de máquinas, controle automatizado de qualidade e robótica.
No setor de educação, surgem sistemas adaptativos de ensino e plataformas que personalizam conteúdos conforme o desempenho dos alunos. Já na agropecuária, a IA ajuda a prever safras, analisar o solo com precisão e automatizar processos no campo, otimizando a produção agrícola.
Desse modo, a expectativa é que, com a evolução dos modelos generativos (como GPT, Claude e Gemini), o ROI da IA se torne ainda mais visível, especialmente em áreas criativas, atendimento ao cliente, desenvolvimento de software e análise de dados em larga escala. Segundo a Deloitte, 70% dos executivos esperam que o retorno sobre investimentos em IA generativa supere os métodos tradicionais até 2026.
Portanto, empresas que integrarem IA de forma estratégica e mensurável sairão na frente em eficiência, competitividade e inovação. A IA não é um custo. É um investimento e, quando bem implementada, um dos que oferecem o maior retorno possível na economia digital.
*José Fleury – CFO da Fintalk