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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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Gamificação baseada em ciência: o que realmente transforma comportamentos?

*Nara Iachan
É normal associar a gamificação a pontos, medalhas, rankings e recompensas mas, embora esses elementos façam parte da estratégia, eles estão longe de explicar por que alguns programas transformam comportamentos enquanto outros são abandonados de forma rápida. A diferença está na ciência.
A gamificação eficaz foi construída a partir de décadas de estudos sobre comportamento humano, motivação e formação de hábitos. Em vez de simplesmente gamificar um processo, ela utiliza princípios da psicologia e economia comportamental e da neurociência para incentivar ações específicas de forma consistente e sustentável.
Durante muito tempo, acreditava-se que as pessoas tomavam decisões de forma essencialmente racional. Mas, as ciências comportamentais mostraram que nossas escolhas são influenciadas por fatores como contexto, percepção de progresso, reconhecimento, feedback e recompensa.
Isso significa que pequenas mudanças na forma como uma jornada é estruturada podem aumentar significativamente o engajamento. É exatamente nesse ponto que a ciência da gamificação deixa de ser uma coleção de elementos visuais e passa a funcionar como um mecanismo de mudança de comportamento.
O que realmente faz uma gamificação funcionar?
Alguns princípios aparecem de forma consistente nas pesquisas sobre comportamento humano, por exemplo, as pessoas aprendem mais rapidamente quando conseguem perceber as consequências de suas ações. Receber uma confirmação logo após concluir uma atividade aumenta a sensação de progresso e reforça o comportamento desejado.
Ver claramente o quanto já foi conquistado também é um índice que aumenta a motivação para continuar. Barras de progresso, níveis e missões sequenciais não existem apenas para tornar a experiência mais bonita; elas reduzem a sensação de esforço e tornam o objetivo mais tangível.
Objetivos específicos são outro fator que geram maior comprometimento do que instruções genéricas. Quando o usuário sabe exatamente qual é o próximo passo, a probabilidade de execução aumenta.
É bom lembrar que nem toda recompensa precisa ser financeira. Reconhecimento, status, acesso a benefícios exclusivos ou simplesmente a sensação de conquista podem ser tão poderosos quanto incentivos monetários, dependendo do contexto.
Além disso, pessoas tendem a se engajar mais quando sentem que têm controle sobre sua jornada. Permitir diferentes caminhos para atingir um objetivo aumenta o senso de pertencimento e reduz a percepção de obrigação.
O erro mais comum
Talvez o maior equívoco seja acreditar que gamificação significa distribuir pontos para qualquer atividade. No entanto, sem um objetivo comportamental claro, os pontos rapidamente perdem significado. O usuário participa enquanto existe novidade, mas o interesse desaparece assim que o estímulo inicial termina.
O mesmo acontece com rankings mal planejados. Embora possam incentivar os melhores desempenhos, também podem desmotivar quem percebe que dificilmente alcançará as primeiras posições. Quando a experiência é construída apenas sobre competição, grande parte dos participantes acaba desistindo.
Outro aspecto frequentemente negligenciado é o papel dos dados. Hoje, os programas são desenhados para compreender comportamentos e cada interação gera informações que permitem identificar padrões, personalizar desafios, adaptar comunicações e tornar a jornada cada vez mais relevante para cada participante.
Essa capacidade de personalização explica por que a gamificação tem se tornado uma ferramenta estratégica para empresas que buscam aumentar retenção, frequência de compra, produtividade e engajamento.
As empresas que obtêm os melhores resultados entendem que gamificar é reduzir atritos, incentivar comportamentos desejados e fortalecer relacionamentos ao longo do tempo. Quando baseada em princípios científicos e apoiada por dados, essa prática deixa de ser apenas uma experiência divertida e passa a gerar resultados concretos para o negócio.
E a pergunta que fica é: quais comportamentos a gamificação consegue transformar? Quando o comportamento muda de forma consistente, os resultados aparecem como consequência.
*Nara Iachan – (Forbes Under 30) é cofundadora e CMO da Lovalme, startup de soluções de fidelização.
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O dado mais valioso da sua marca está na relação que ela já tem com o cliente

*Jonathan Pereira
Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.
O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.
O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.
Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.
Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.
E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.
A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí. Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.
Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.
O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.
A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.
*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club








