Empresa privada do setor de transportes estabeleceu um novo modelo de preços dinâmicos utilizando modelos de IA.
O desafio
Para muitas empresas, a definição do preço de venda é crucial para conseguir atrair e reter os clientes. O mercado é cada vez mais sensível ao preço e os clientes têm facilidade em pesquisar e escolher diferentes serviços pelo preço mais baixo. No entanto, ter o preço mais baixo do mercado não é equivalente a ter uma estratégia de preços de venda saudável.
Nesta empresa a definição dos preços de venda era manual, com base em análises estatísticas e não tinha em consideração períodos de elevada procura. Esta ineficiência refletia-se diretamente na definição de preços adequados à procura e na gestão das margens operacionais.
A empresa precisava de um modelo que permitisse calcular, para as diferentes rotas e diferentes horários e períodos do ano, uma estratégia de preços dinâmica e alinhada com a procura expectável, permitindo assim aumentar a margem.
A oportunidade
O trabalho foi desenvolvido por uma equipa multidisciplinar onde participaram as equipas de Data Analytics da KPMG em Portugal e a equipa de pricing da KPMG no Reino Unido.
Este projeto foi estruturado em quatro fases:
- Compreensão do negócio e exploração dos dados disponíveis:
- Definição e teste dos modelos com objetivo de maximizar as margens;
- Discussão e definição de regras de negócio;
- Execução do piloto em ambiente real.
Nas primeiras duas fases de projeto, as equipas utilizaram maioritariamente Python e PowerBI para a exploração e para a análise e demonstração dos resultados. A fase de piloto é realizada com base no output do modelo Python, sendo a monitorização realizada com recurso a PowerBI. Após o piloto a solução estará na cloud Azure, onde será executada de forma automática.
O resultado
Com esta estratégia de preços dinâmicos, gerido por um modelo de IA, onde são analisados dados reais dia após dia, foi possível aumentar a margem do negócio em até 6% num ano. Para além do aumento de receitas, este modelo permitiu alcançar os seguintes objetivos:
a) Melhoria dos processos internos da empresa, através da automatização dos preços, libertando esforço operacional para tarefas de maior valor acrescentado;
b) Maior precisão na definição dos preços, pois o modelo tem em consideração a variação da procura, ajustando os preços de forma dinâmica para diferentes rotas, horários e períodos do ano, resultando numa estratégia de preços mais competitiva e adaptada ao mercado;
c) Implementação escalável, pois a solução foi integrada na cloud Azure, permitindo uma operação contínua e escalável, com monitorização em tempo real através do PowerBI, garantindo que a empresa possa responder rapidamente às mudanças no mercado.
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