Estratégia de redução de preço no varejo: limpe o estoque e otimize o preço

Como tudo o que existe, os produtos também têm um ciclo de vida. No entanto, a constante inovação e o desenvolvimento tecnológico que criam novos produtos a cada dia estão fazendo ciclos de vida do produto mais curtos e imprevisíveis. Em um piscar de olhos, prateleiras e armazéns podem estar cheios de estoques não vendidos.

Muitos varejistas recorra a reduções de preços para aumentar a demanda à medida que os produtos se aproximam do final de seu ciclo de vida para liberar o estoque. No entanto, a maioria das decisões de redução de preços são manuais e carecem de uma base analítica. As decisões de preços são baseadas em um conjunto de regras definidas empiricamente, sem evidências analíticas reais e sem distinção entre produtos e lojas. O processo se torna ineficiente e demorado, dificultando a definição de uma estratégia clara.

Além disso, é um desafio equilibrar o risco de estoque desatualizado no final do ciclo com a perda de margem devido às reduções de preços.

Fica claro que entender como uma mudança de preço afeta a demanda é crucial ao tomar decisões de redução, especialmente quando estamos falando de um varejista com milhares de lojas, cada uma com comportamento diferente.

Usando algoritmos de aprendizado de máquina, é possível estimar as vendas esperadas dos produtos durante seu ciclo de vida e elasticidade de preço e, assim, apoiar as decisões de redução ao determinar, para cada produto em cada loja, a melhor estratégia de redução de preços.

Um efetivo abordagem analítica para um sistema de otimização de markdown deve incluir:

1. Um método para prever vendas
2. Um algoritmo de otimização de preços de liquidação
3. Métricas de desempenho para avaliar a solução

Aplicando essa abordagem a um varejista omnicanal, a LTPlabs desenvolveu um Sistema de Suporte à Decisão (DSS) para otimizar os preços de liquidação, o que permite uma atuação mais rápida nos itens em fim de vida útil.

Essa ferramenta fácil de usar de monitoramento do ciclo de vida e redução de preços permite visualizações agregadas de categorias e análises detalhadas do produto, o que resulta na melhoria do tempo e da profundidade da redução para atingir os objetivos de estoque, lucro e receita.

Os gerentes de produto podem selecionar suas metas (margem, vendas, etc.), monitorar o ciclo de vida do produto e receber alertas quando forem detectadas inconsistências ou quando um produto precisar de intervenção. O modelo também fornece recomendações sobre o momento e o preço, a redução do produto e o resultado esperado., incluindo análise hipotética de estratégias alternativas de remarcação.

Com todas essas informações em um só lugar, é mais fácil desenvolver planos de redução personalizados para lojas individuais com base na demanda específica do cliente. As previsões de vendas se tornaram mais precisas e a liberação de ações aumentou, quando comparada às temporadas anteriores.