Otimização de Descontos Personalizados para Maximizar a Margem Bruta

Num cenário empresarial cada vez mais competitivo, onde surgem novas empresas e indústrias a um ritmo acelerado e as condições económicas globais permanecem incertas, aplicar a estratégia de preços correta para cada cliente é mais crítico do que nunca. Uma abordagem de preços bem estruturada não só fortalece a posição da empresa no mercado, como também garante a rentabilidade sustentável a longo prazo.

Definir preços é um equilíbrio delicado entre maximizar receitas e manter a fidelidade dos clientes. Preços demasiado altos podem levar à perda de clientes para a concorrência, enquanto preços demasiado baixos podem reduzir as margens de lucro e desvalorizar a oferta da empresa. Encontrar o equilíbrio certo exige uma compreensão profunda da dinâmica do mercado, das estruturas de custos e do comportamento dos clientes.

Este desafio é ainda mais acentuado na indústria metalúrgica e siderúrgica, onde os preços dos materiais são fortemente influenciados por fatores externos como flutuações nos custos das matérias-primas, interrupções na cadeia de abastecimento e políticas económicas. Neste contexto, para o líder nacional, um modelo eficaz de definição de preços não é apenas uma vantagem competitiva — é uma necessidade.

Reconhecendo a complexidade da definição de preços neste setor, e com a nossa experiência aliada a uma abordagem orientada por dados, criámos uma estratégia de preços personalizada para esta empresa. A companhia atende a mais de 5.000 clientes, com um portefólio segmentado em 12 famílias de produtos. A nossa metodologia envolveu o desenvolvimento de uma estratégia de preços baseada no valor, que incluiu a segmentação dos clientes em clusters, tendo em conta os seus perfis de compra, sensibilidade ao preço e fidelidade à empresa. Por fim, determinámos o desconto máximo ótimo a oferecer, maximizando a margem bruta sem impactar significativamente a probabilidade de aceitação da oferta pelos clientes, mantendo assim uma posição de liderança forte e sustentável na indústria.

A solução proposta assentou em duas vertentes principais. A primeira consistiu em desafiar a empresa a redefinir os clusters existentes, incorporando uma abordagem mais orientada por dados. Esta visa estabelecer grupos bem definidos, compostos por clientes com atributos semelhantes. O processo envolveu a análise de variáveis críticas, tais como contexto e demografia do cliente, comportamento de compra, dados históricos de transações — incluindo volume e margem — e o risco associado a cada cliente. Como resultado, os clientes foram segmentados em seis grupos distintos, cada um caracterizado por traços e padrões de compra específicos, permitindo uma alocação de descontos mais precisa e estratégica.

A segunda vertente focou-se no desenvolvimento de um modelo analítico de elasticidade, concebido para prever, com base no comportamento histórico de compra, a probabilidade de um cliente aceitar determinado desconto. Este modelo utiliza técnicas de machine learning, onde dados históricos de compras, preços e descontos dos clientes serviram como variáveis de entrada. Através do treino com estes dados, o modelo identifica padrões e relações entre características dos clientes, comportamento de compra passado e a resposta a diversas estratégias de preço. O resultado são curvas de elasticidade de preço que consideram detalhes das encomendas e atributos dos clientes, oferecendo uma previsão da probabilidade de aceitação da oferta. Estas curvas são dinâmicas, adaptando-se a diferentes segmentos de clientes e famílias de produtos, permitindo uma abordagem de preços mais precisa e personalizada. Exemplos das curvas geradas a nível de cluster e produto são apresentados nas imagens abaixo.

Analisando os dados históricos de compras, o modelo avalia como os clientes responderam a diferentes níveis de desconto. Identifica padrões nas variações do volume de encomendas em resposta às alterações nos descontos, ajudando a determinar se um cliente é altamente sensível a descontos ou se as suas decisões de compra permanecem relativamente estáveis, independentemente das reduções de preço. Como resultado, foi gerado um conjunto de curvas que, alinhadas com os requisitos e restrições do negócio, podem ser usadas para encontrar o equilíbrio mais adequado entre os descontos oferecidos aos diferentes segmentos de clientes.

Após uma análise aprofundada, a tabela de descontos personalizada proposta na nossa solução revelou um potencial promissor de crescimento da margem bruta de até cerca de 28%, com um impacto mínimo na taxa de aceitação e na receita global da empresa, inferior a 1%. Este resultado evidencia a eficácia da estratégia em otimizar a rentabilidade sem comprometer significativamente o volume de vendas e a satisfação dos clientes. Ao encontrar um equilíbrio cuidadoso entre a alocação de descontos e as restrições do negócio, a abordagem assegura que a empresa se mantenha competitiva, ao mesmo tempo que fortalece a sustentabilidade financeira a longo prazo.

Este projeto foi realizado através de uma série de reuniões com os stakeholders da empresa, para validar os resultados de cada vertente e ajustar aspetos-chave da abordagem. As suas opiniões e feedback foram cruciais para garantir que as soluções propostas estivessem alinhadas com os objetivos estratégicos e as realidades operacionais da empresa. Este processo colaborativo também facilitou uma compreensão mais profunda dos desafios potenciais e permitiu realizar ajustes para melhorar a implementação prática da estratégia.