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

Publicado

4 anos atrás

em

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 novo valor de estar lá

Publicado

3 dias atrás

em

18 de setembro de 2026

De

*Rodrigo Villaboim

Em um mundo onde quase tudo pode ser criado por inteligência artificial, viver algo de verdade ganha outro peso.

Tenho pensado bastante sobre o impacto da IA no marketing. E, quanto mais observo o que ela já é capaz de fazer, mais chego a uma conclusão que, à primeira vista, parece contraditória: a inteligência artificial pode tornar o Live Marketing ainda mais importante.

Hoje já conseguimos criar textos, imagens, filmes, músicas e campanhas inteiras em uma velocidade que seria inimaginável poucos anos atrás. A capacidade de produzir, testar e personalizar conteúdo tende a crescer ainda mais.

Em Cannes Lions 2026, a IA esteve, obviamente, no centro das discussões. Mas um dado apresentado pela McKinsey me chamou a atenção: quase 60% dos profissionais de marketing já utilizam IA várias vezes por semana, mas apenas 10% redesenharam de fato seus processos para capturar um impacto relevante no negócio.

Estamos usando muito. Mas ainda estamos aprendendo o que fazer com tudo isso.

A própria McKinsey aponta cinco pilares que devem moldar o futuro do marketing: insights, criatividade, personalização, comércio com agentes de IA e orquestração.

Tudo indica que teremos cada vez mais capacidade de produzir conteúdo em escala. E talvez esse seja justamente o ponto.

O conteúdo está ficando abundante.

O problema dos próximos anos talvez não seja mais produzir. Será conseguir atenção. E, principalmente, conseguir confiança.

Uma pesquisa da Deloitte mostra que 70% das pessoas familiarizadas com IA generativa dizem que conteúdos criados por inteligência artificial tornam mais difícil confiar no que veem online. Além disso, 59% afirmam ter dificuldade para distinguir conteúdos produzidos por humanos daqueles gerados por IA.

É nesse cenário que, para mim, o mundo físico começa a ganhar um valor diferente.

Porque existe uma coisa que continua difícil de sintetizar: estar lá.

Entrar em um estádio. Encontrar alguém. Experimentar um produto. Participar de uma convenção. Cantar junto. Conversar. Se emocionar. Voltar para casa contando para alguém o que aconteceu. São experiências que não dependem apenas do conteúdo que consumimos, mas daquilo que sentimos quando estamos presentes.

A Freeman vem estudando justamente o papel da confiança nas experiências presenciais. Seu Trust Report aponta que, enquanto a confiança em diferentes fontes de informação vem caindo, os eventos ao vivo continuam sendo espaços importantes para construir conexões confiáveis.

E aqui existe um paradoxo interessante. Quanto mais tecnologia tivermos, talvez mais valor tenha aquilo que é genuinamente humano.

Não acredito, porém, que isso seja uma disputa entre inteligência artificial e experiência humana. É justamente o contrário.

A IA pode ajudar o Live Marketing a entender melhor os públicos, personalizar jornadas, produzir conteúdos, eliminar tarefas operacionais e melhorar a capacidade de mensurar resultados. Pode tornar uma experiência mais relevante antes, durante e depois de ela acontecer. O ponto é entender onde a tecnologia deve entrar.

Talvez o melhor uso da IA no Live Marketing não seja fazer com que ela apareça mais. Seja permitir que a experiência apareça mais. Durante muito tempo, discutimos como levar o físico para o digital. Criamos experiências híbridas, transmissões, ativações nas redes sociais e diferentes formas de ampliar o alcance de um evento. Talvez agora também seja hora de pensar no movimento contrário: como usar o digital para aumentar o valor do encontro físico.

Outro dado da Deloitte reforça essa possibilidade: 76% das pessoas que já utilizaram IA generativa em projetos ou tarefas dizem que ela amplifica a criatividade humana.

Eu concordo. A tecnologia pode assumir parte daquilo que é escalável, operacional e repetitivo. E, justamente por isso, podemos dedicar mais energia àquilo que não é tão facilmente automatizado: criar encontros, provocar emoções, gerar pertencimento e construir memórias.

Em um mundo onde uma imagem pode não ser real, uma voz pode não ser real, um vídeo pode não ser real e até uma pessoa pode não ser real, viver alguma coisa de verdade ganha outro peso. Talvez esse seja um dos grandes diferenciais do Live Marketing nos próximos anos. Não competir com a tecnologia. Usá-la para tornar a experiência humana ainda mais relevante. A IA vai transformar profundamente o marketing. E eu quero usá-la cada vez mais.

Mas existe uma frase que talvez fique cada vez mais valiosa para as marcas:

Eu estava lá.

*Rodrigo Villaboim – Sócio-fundador da Agência .be Comunica

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Quanto mais dados temos sobre o cliente, mais precisamos aprender a conhecê-lo

Publicado

3 dias atrás

em

18 de setembro de 2026

De

*Simone Gasperin
Nunca tivemos tantos dados sobre os consumidores. Sabemos o que pesquisam, onde compram, quais produtos comparam, como navegam e, em muitos casos, conseguimos antecipar interesses antes mesmo de uma decisão de compra. Ainda assim, talvez nunca tenha sido tão fácil confundir saber muito sobre alguém com realmente conhecê-lo.
Pensando no Mês do Cliente, celebrado em setembro, essa contradição merece atenção. Como ouvi de Gal Barradas em um recente evento sobre marketing e tecnologia, dados são, em grande medida, a tangibilização de comportamentos e reações humanas. Uma busca, uma compra, uma reclamação ou um abandono registram algo que uma pessoa fez diante de determinado contexto. O dado captura o sinal mas o desafio continua sendo interpretar o que existe por trás dele.
E esse consumidor também está mudando. A McKinsey & Company chama de resourceful consumer, ou consumidor engenhoso, um perfil que não necessariamente deixou de consumir, mas passou a administrar suas escolhas com mais cuidado. Hoje, 82% dos consumidores afirmam utilizar seus bens por mais tempo antes de substituí-los, enquanto 69% procuram consertar itens danificados em vez de descartá-los.
É um consumidor mais criterioso sobre onde coloca seu dinheiro, mas seria simplista concluir que preço é a única resposta. Experiência, conveniência, atendimento, produto, pós-venda e confiança também compõem a percepção de valor. E existe aqui uma contradição organizacional importante: enquanto o consumidor vive uma única experiência, dentro das empresas ele continua frequentemente fragmentado entre Marketing, CRM, Customer Experience, E-commerce, Produto, Tecnologia, Dados e Atendimento.
Para o consumidor, essas divisões não existem. Ele tem um problema e espera que a empresa o resolva.
No mesmo evento, uma frase do diretor de marketing da Ambev sintetizou bem essa mudança: “não consigo trabalhar sem um time de tech e produto.” Dados, experiência, produto, comunicação e crescimento tornaram-se interdependentes. Se o consumidor é um só, parece cada vez menos coerente que as áreas responsáveis por sua experiência continuem trabalhando de forma apartada. A discussão passa por organizar equipes multidisciplinares em torno de problemas e de um KPI final, integrando negócios, marketing, tecnologia e produto.
A inteligência artificial obviamente complexifica essa discussão. Grande parte das informações disponíveis publicamente na internet já alimenta os grandes modelos de linguagem. E se diferentes empresas têm acesso aos mesmos modelos e a uma base semelhante de conhecimento público, a diferenciação passa a estar naquilo que somente cada organização possui: seus dados, contexto e conhecimento proprietários.
O case da Lu, do Magalu, apresentado no evento, materializa essa lógica. O valor de sua atuação no WhatsApp não está simplesmente em colocar inteligência artificial em uma interface conversacional, mas em conectá-la à estrutura de dados e ao conhecimento construído pela companhia. Em outras palavras, a Lu não é apenas um chatbot: funciona como uma interface sobre uma estrutura de dados proprietária.
Essa distinção é importante porque acumular informação não significa necessariamente compreender melhor. Segundo a Gartner, 58% dos consumidores sentem que as marcas não utilizam as informações disponíveis para compreender suas necessidades reais. Basta pensar na experiência de comprar determinado produto e continuar recebendo publicidade exatamente daquele item. A empresa registrou corretamente o comportamento, mas interpretou mal o seu significado.
A IA amplia nossa capacidade de organizar informações, identificar padrões e personalizar interações, mas também pode ampliar nossa capacidade de reproduzir interpretações ruins em escala. Como disse Caio Gomes da Magalu, no mesmo evento: automatizar uma tarefa dentro de um processo mal desenhado acelera o processo errado.
Por isso, gosto de pensar a inteligência artificial como uma tecnologia que deve funcionar muito bem “na cozinha”, sem necessariamente dominar todo o “cardápio”. Ela pode organizar grandes volumes de informação, acelerar análises, identificar padrões e reduzir fricções. Mas alguém ainda precisa decidir o que esses padrões significam.
E existe uma dimensão dessa relação que não pode ser reduzida a dados: confiança. Consumidores que confiam em uma marca e a consideram relevante são 35% mais propensos a permanecer leais. Empresas que conseguem incorporar criatividade de maneira consistente ao produto, atendimento e experiência apresentam taxas de retenção 45% superiores. Confiança não é construída apenas pelo que uma empresa comunica, mas pela coerência entre aquilo que promete e aquilo que as pessoas efetivamente experimentam.
Essa dimensão pode se tornar ainda mais importante à medida que interações sintéticas se multiplicam. Quanto mais empresas utilizarem os mesmos algoritmos, modelos e recomendações para otimizar suas comunicações, maior será o risco de todas começarem a soar semelhantes. Podemos chegar a marcas extremamente eficientes, mas pouco memoráveis.
Pessoas não se conectam a informações, se conectam a histórias, experiências e, especialmente, a outras pessoas.
Conhecer o cliente, portanto, não é saber tudo sobre ele. É interpretar o que realmente importa e transformar informação em experiências que façam sentido. Podemos ter algoritmos cada vez melhores para prever comportamentos, agentes capazes de tomar decisões em segundos e estruturas de dados acompanhando praticamente toda a jornada do consumidor. Mas, quanto mais sabemos sobre ele, maior e mais desafiadora se torna nossa responsabilidade de compreender o que esses dados estão realmente tentando nos dizer.
*Simone Gasperin – Sócia e head de marketing da BPool.
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