Otimização de Descontos Específicos por Cliente para Maximizar a Margem Bruta

No atual cenário empresarial altamente competitivo, em que novas empresas e indústrias surgem em ritmo acelerado e as condições econômicas globais permanecem incertas, aplicar a estratégia de precificação correta para cada cliente é mais crucial do que nunca. Uma abordagem de preços bem estruturada não apenas fortalece a posição de mercado da empresa, mas também assegura a rentabilidade sustentável a longo prazo.

Precificação é um delicado equilíbrio entre maximizar a receita e manter a fidelidade do cliente. Se os preços forem definidos muito altos, há o risco de perder clientes para concorrentes. Por outro lado, preços muito baixos podem reduzir as margens de lucro e desvalorizar as ofertas da empresa. Encontrar esse equilíbrio exige um profundo entendimento da dinâmica de mercado, das estruturas de custo e do comportamento do cliente.

Esse 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 suprimentos e políticas econômicas. Nesse contexto, para o líder nacional, um modelo eficaz de precificação não é apenas uma vantagem competitiva — é uma necessidade.

Reconhecemos a complexidade da precificação no setor metalúrgico e siderúrgico, e nossa expertise, combinada a uma abordagem orientada por dados, permitiu criar uma estratégia de precificação personalizada para essa empresa. A companhia atende a demanda de mais de 5.000 clientes com um portfólio segmentado em 12 famílias de produtos diferentes. Nossa metodologia envolveu o desenvolvimento de uma estratégia de precificação baseada em valor, que incluiu a segmentação dos clientes em clusters conforme seus perfis de compra, sensibilidade ao preço e lealdade à empresa. Por fim, determinamos o desconto máximo ideal a ser oferecido, maximizando a margem bruta sem impactar drasticamente a probabilidade de aceitação da oferta pelo cliente, mantendo assim uma posição de liderança forte e sustentável no setor.

A solução proposta foi estruturada em duas frentes principais. A primeira focou em desafiar a empresa a redefinir seus clusters de clientes existentes por meio de uma abordagem mais orientada por dados. Esse processo visou estabelecer grupos bem definidos compostos por clientes com atributos semelhantes. Foram analisadas variáveis críticas como contexto e dados demográficos dos clientes, 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 específicos e padrões de compra, permitindo uma alocação de descontos mais precisa e estratégica.

A segunda frente concentrou-se no desenvolvimento de um modelo analítico de elasticidade projetado para prever, com base no comportamento histórico de compras, a probabilidade de um cliente aceitar determinado desconto. Esse modelo utiliza técnicas de machine learning, onde dados históricos de compras, preços e descontos dos clientes serviram como variáveis de entrada. Ao treinar com esses dados, o modelo identifica padrões e relações entre características do cliente, comportamento passado de compra e a resposta a diferentes estratégias de preços. O modelo gera um conjunto de curvas dinâmicas de elasticidade de preço que consideram detalhes do pedido e atributos do cliente, fornecendo uma projeção da probabilidade de aceitação da oferta. Essas curvas são adaptativas, ajustando-se a diferentes segmentos de clientes e famílias de produtos, permitindo uma abordagem mais precisa e personalizada nas decisões de precificação.

Exemplos das curvas geradas nos níveis de cluster e produto são apresentados nas imagens abaixo.

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Analisando dados históricos de compras, o modelo avalia como os clientes responderam a diferentes níveis de desconto. Ele identifica padrões nas variações do volume de pedidos em resposta às mudanças nos descontos, ajudando a determinar se um cliente é altamente sensível a descontos ou se suas decisões de compra permanecem relativamente estáveis, independentemente das reduções de preço. Como resultado, foi gerado um conjunto de curvas que, uma vez 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 abrangente, a tabela de descontos personalizada proposta em nossa solução revelou um potencial promissor de crescimento na margem bruta de até aproximadamente 28%, com impacto mínimo na taxa de aceitação e na receita total da empresa, inferior a 1%. Esse resultado destaca a eficácia da estratégia em otimizar a rentabilidade sem comprometer significativamente o volume de vendas e a satisfação do cliente. Ao estabelecer um equilíbrio cuidadoso entre a alocação de descontos e as restrições do negócio, a abordagem assegura que a empresa permaneça competitiva, fortalecendo a sustentabilidade financeira a longo prazo.

Este projeto foi realizado por meio de uma série de reuniões com os stakeholders da empresa para validar os resultados de cada etapa e ajustar aspectos-chave da abordagem. As percepções e o feedback deles foram cruciais para garantir que as soluções propostas estivessem alinhadas com os objetivos estratégicos e as realidades operacionais da empresa. Esse processo colaborativo também facilitou uma compreensão mais profunda dos desafios potenciais e permitiu ajustes para aprimorar a implementação prática da estratégia.