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A Otimização de Preços está deixando de ser um processo de Adivinhação para se tornar um processo baseado em Insights cientificamente comprovados
Apesar de preço ser um dos 4Ps originais de Marketing, diversas organizações têm simplesmente negligenciado insights de preço ou simplesmente deixado a precificação ao acaso como algo quase DIVINO, controlada pelo "mercado".
No entanto, diversos profissionais de negócios estão percebendo não só que o Preço e a Disposição a Pagar (DaP) estão relacionados, mas também que uma abordagem científica na definição de preços pode fazer uma diferença substancial na lucratividade assim como adequação ao mercado e saúde da marca. Isto é válido não só em relação aos produtos já existentes, mas também ao se inovar e criar novos produtos ou serviços. Se uma marca está precificada a $20, mas seus clientes só vêm valor de $15, demonstrado por sua Disposição a Pagar (DaP), então a marca está superprecificada, e numa situação não ideal. O contrário também é válido. Se a DaP é $25, então a marca está subprecificada e tem possibilidade de aumentar seus preços.
Uma pesquisa feita com executivos do mundo inteiro pela McKinsey mostrou que, enquanto 84% deles acreditam que a inovação é importante para sua estratégia de crescimento, e 80% acham que os modelos existentes de negócio estão à mercê da inovação, somente 6% estão satisfeitos com sua performance em inovação.
Isso geralmente vem de um desencontro entre preço e valor ou a falta do mesmo, que os consumidores veem no novo produto.
Ao mesmo tempo, o aumento de 1% nos preços causa o aumento de 11% para a média das companhias listadas na S&P500, fazendo o preço ser a ferramenta geradora de lucro mais poderosa para os executivos.
Com a crescente importância do preço e a necessidade de entender a Disposição a Pagar dos consumidores, um foco maior vem sendo dado pelas pesquisas de mercado para desenvolver novas abordagens que sejam inovadoras ao estudar Disposição a Pagar.
Evolução em estudos de Disposição a Pagar
Estudos de Disposição a Pagar vêm evoluindo consideravelmente nos últimos 50 anos, porém ainda usando métodos desenvolvidos nos anos 60 e 70. Dois dos métodos mais proeminentes são o método Gabor-Granger, desenvolvido nos anos 1960 por Clive Granger e André Gabor e o Medidor da Sensibilidade ao Preço, desenvolvido em 1976 pelo economista holandês Peter van Westendorp.
Ambos os métodos utilizam perguntas baseadas na psicologia que, ao invés de perguntarem simplesmente "quanto você está disposto a pagar?", resultam em um entendimento real da Disposição a Pagar através de uma série de perguntas indiretas.
Mesmo sendo usada por diversos profissionais de precificação hoje em dia, cada técnica teve diversas melhorias sugeridas ao longo do tempo.
Elas vão desde perguntas adicionais até como cada questão é ponderada para determinar sua verdadeira intenção pelo entrevistado. Na PriceBeam, nós tivemos excelentes resultados ao aplicar o machine learning para determinar os pesos das perguntas de van Westendorp.
Uma das grandes críticas tanto em relação ao método Gabor-Granger quanto a van Westendorp vem do fato de que ambas metodologias perguntam aos respondentes sobre suas percepções de preço e estimativas de valor. Isso vem levando, nos últimos 20 anos, ao aumento de popularidade de técnicas de pergunta mais indiretas baseadas em Conjoint Analysis. Nesse método, aos entrevistados da pesquisa são mostrados uma série de diferentes opções, com "atributos" variáveis ou funcionalidades. Ao afirmarem suas preferências nas diferentes 15 a 25 opções sequenciais cada uma com 4 a 5 possibilidades de escolha, os consumidores indiretamente confirmam quais atributos do produto/serviço eles valorizam mais.
Isso pode ser convertido em expressões de Disposição a Pagar para diferentes conjuntos de atributos.
Tanto a Conjoint Analysis como versões melhoradas de van Westendorp se provaram capazes de atingirem níveis satisfatórios de previsibilidade de preços, em particular de bens de consumo e itens que requerem menor envolvimento no processo de compra. Outras razões para sua popularidade em pesquisas de Disposição a Pagar são sua capacidade de ser rapidamente implementado e a possibilidade de ser realizado online, o que mantém os custos relativamente baixos.
Com o crescimento do e-commerce e de tendências online, diversos métodos baseados na neurologia surgiram para melhorar os insights de Disposição a Pagar na última década, se baseando em observar o comportamento e respostas neurológicas do consumidor, ao invés de lhe fazer perguntas. Métodos baseados em observações não são novidade em neuromarketing, mas a digitalização contribuiu para que estes métodos sejam implementados de forma rápida e barata online, ao invés de pesquisas “in loco”. Dois desses métodos são o recolhimento de dados de acompanhamento de cliques e rastreamento visual. O último, em particular, é uma junção de alguns dos métodos clássicos mencionados acima.
O recolhimento de padrões de dados do acompanhamento de cliques, em relação à precificação e à Disposição a Pagar, está usando os padrões de cliques que os usuários deixam ao navegar em sites de e-commerce. Quando ao visitante do site foi mostrado um certo preço para um produto, ele o colocou em seu carrinho? Ou não? Quando mostrado diferentes pontos de preço, ou promoções, ele colocou o item no carrinho. Em sua forma mais simples, tais comportamentos podem ser usados de forma similar que a Conjoint Analysis para determinar o valor ou sua falta para diversos atributos, benefícios e preços. A vantagem é que, em sites com grande movimento, tais acompanhamentos de cliques facilmente geram dados capazes de entregar valores preditivos.
Enquanto técnicas de rastreamento visual já existem há algum tempo, a inclusão de webcams na maioria dos laptops modernos e uma variedade extra de webcams para desktops significa que o mercado digital pode também usar essas técnicas. Mesmo que a webcam comum não tenha a mesma qualidade de definição de uma câmera de rastreamento visual de laboratório, quando mostrada uma prateleira virtual em uma tela de computador, o rastreamento visual via webcam se mostrou mais do que preciso para determinar a movimentação dos olhos do participante por esta prateleira, quais itens chamaram sua atenção e quais não. O possível uso da própria webcam dos entrevistados faz essa abordagem ser extremamente custo-efetiva,
A PriceBeam desenvolveu novos métodos de Disposição a Pagar (DaP) que combinam diversas das técnicas mencionadas acima em uma mensuração mais correta da DaP, ainda assim mantendo a atratividade dos custos e da rapidez de uma solução online. A combinação dos diferentes métodos no mesmo estudo online entrega resultados superiores e elimina alguns dos erros sistemáticos conhecidos das técnicas originais desenvolvidas nos anos 70.
Uso e Aplicações
Estudos de Disposição a Pagar (DaP) são usados para definir melhores preços, que sejam alinhados com o mercado, tanto nos âmbitos B2B como B2C. Profissionais de Negócios usam esses tipos de pesquisa para atingirem preços maiores e marcas mais saudáveis, com menos discrepância entre a Disposição a Pagar do consumidor e o preço definido. Uma de suas utilizações mais frequentes ocorre ao definir preços de produtos novos ou já existentes a serem lançados em novos mercados. Os insights de estudos de Disposição a Pagar ajudam as empresas a definirem preços corretos que combinam com o valor percebido pelos potenciais consumidores. Sem pesquisas de DaP, comerciantes acabam recorrendo à adivinhação ou simplesmente cost-plus: se produzimos a R$20, um preço de R$40 parece OK. Mas a pesquisa de DaP poderia mostrar que os consumidores estão dispostos a pagar R$60. Novos preços para novos produtos é onde esse tipo de pesquisa realmente se destaca, já que geralmente não há um preço referência.
Entretanto, insights de Disposição a Pagar também podem ajudar empresas a otimizarem seus preços para produtos existentes em mercados existentes. Estudos da PriceBeam mostraram que startups em particular tendem a subprecificar seus produtos em aproximadamente 30% versus o que os clientes estão dispostos a pagar.
Isso provavelmente ocorre por causa da abordagem cautelosa dessas companhias em relação ao mercado, com um desejo de conquistarem market share através de preços mais baixos, mas, com os estudos de DaP, elas poderiam obter 30% mais receita sem perderem demanda. Mercados e companhias mais maduras podem se beneficiar de insights de Disposição a Pagar em relação a reposicionamento, aumento de preços e reações da concorrência. Se meus consumidores estão dispostos a pagarem mais, então o próximo aumento de preços deve refletir isso.
O know how reunido através da junção de respostas auto reportadas, medidas comportamentais e observações de clientes podem levar ao desenvolvimento de modelos mais corretos da DaP dos consumidores, e, em retorno, beneficiar empresas ao definirem preços tanto para produtos e serviços pré-existentes quanto inovadores.
Companhias inovadoras com um fluxo grande de inovações em geral terão maior potencial de ganho, já que serão melhores em ajustar o valor entregue com as expectativas dos seus consumidores.
