Como clientes reagem quando são apresentados a diferentes preços? Como sua Disposição a Pagar varia por segmento ou por país ou como ela muda temporalmente, seja de forma natural ou estimulada? A PriceBeam realizou diversos estudos ao redor do mundo e coletou alguns dos insights e tendências dos seus estudos de Disposição a Pagar em 2020.
Um dos dos outputs mais importantes das análises da PriceBeam é encontrar o preço ótimo na curva de demanda:
Onde atinge a curva atinge seu pico é o preço ótimo, seja em quantidade, faturamento ou margem. Se o preço está à esquerda do pico, então o produto está sub-precificado: a Disposição a Pagar média do consumidor é maior que o preço, ou poderia levar a uma receita ou margem maior se o preço fosse aumentado, Similarmente, se o preço se encontra à direita do pico então o produto está sobre-precificado: mais quantidade/receita/margem poderiam ser atingidos se baixássemos o preço.
Os resultados de nossos estudos de 2020 revelam que, ao aceitarmos um desvio de 5% do pico para mais ou para menos, então em 85% dos casos o preço atual não é o preço ótimo. Em outras palavras, 85% dos preços poderiam ser melhorados.
A Disposição a Pagar para um iPhone entre consumidores dos EUA é diferente da DaP na Alemanha ou na Austrália. Igualmente para sapatos, TVs ou carros, ou para um negócio que adquire componentes , serviços de limpeza ou softwares de serviços para o consumidor, a Disposição a Pagar sempre será diferente entre países.
O exemplo acima contém os pontos ótimos de preço da Austrália, Alemanha e Estados Unidos convertidos em dólares americanos. Ao longo do espectro, estão as diferenças entre os países, até mesmo para o mesmo produto (comparação horizontal). As pesquisas da PriceBeam invariavelmente sempre demonstram tais diferenças.
Psicologicamente , faz total sentido. Pessoas possuem diferentes necessidades é colocam diferentes valores em funcionalidades ou benefícios. Esse é o caso em determinada cidade, estado ou país. Sendo assim, é claro que o consumidor alemão terá uma visão distinta do valor do produto do que o consumidor americano.
O significado disso para os executivos necessita ser claro: você PRECISA entender os diferentes níveis de Disposição a Pagar nos países em que você opera, geralmente através de pesquisas de preço. Nos velhos tempos, isso provavelmente seria bastante caro, mas com a pesquisa de preço automatizada e preditiva como a da PriceBeam você consegue cobrir, 10, 20, 30 mercados ou mais com o preço de apenas uma das pesquisas que usam metodologias antiquadas.
O quanto alguém está disposto por uma tigela de sopa, um jornal, um iPhone, ou 12 meses de uma subscrição de CRM é totalmente individual e baseada na percepção do valor que ela ou ele considera que está recebendo. Também é esperado que diferentes segmentos de consumidores tenham diferentes Disposições a Pagar.
A teoria diz que, ao se diferenciar o valor e o preço para os segmentos de consumidores com diferentes Disposição a Pagar, o negócio conseguirá atingir uma rentabilidade maior.
Utilizando as análises da PriceBeam, executivos podem analisar a Disposição a Pagar para cada segmento, similar ao do gráfico à direita. Nele, é evidente que um segmento tem uma DaP maior que o outro para o mesmo produto. Ao se ajustar tanto a comunicação de valor como a lógica de precificação (=quais descontos ou reembolsos são dados para diferentes segmentos), ou ao diferenciar a própria oferta do produto, a empresa pode colher os lucros de ter um segmento de consumidores com uma DaP 50% maior que outro.
Através de diferentes indústrias, como bens de consumo, serviços financeiros, viagens & hotéis, varejo e e-commerce, software, componentes industriais e serviços B2B, a PriceBeam concluiu que para o mesmo produto a Disposição pode variar entre 100% e 400%, o que significa que alguns segmentos estão dispostos a pagar 5 vezes mais o preço que outros ; Isto significa um grande potencial de lucro dignos de um direcionamento de esforços de vendas, marketing e desenvolvimento de produtos.
Em bens de consumo, muitas estratégias de sortimento utilizam diferentes tamanhos de embalagens para ocupar mais espaço nas gôndolas e assim causar maior impacto. Além disso, alguns consumidores têm apenas pequenas necessidades, enquanto outros consomem mais e assim acabam interessados em comprar maiores volumes. Essa é a norma tanto para as indústrias de consumo quanto para várias indústrias B2B.
Quando realizamos pesquisas de preço da PriceBeam nós regularmente testamos a Disposição a Pagar para diferentes tamanhos de embalagem. O exemplo a seguir (com dados alterados para manter a anonimidade) ilustra um padrão que se repete em diversas indústrias, produtos e países
Tamanhos de pacote por marca e DaP
|
Tamanho Embalagem |
Disposição a Pagar |
DaP por unidade |
|
100ml |
R$2,99 |
0,0299 |
|
300ml |
R$4,99 |
0,0166 |
|
500ml |
R$6,99 |
0,0140 |
|
1000ml |
R$8,99 |
0,0089 |
O exemplo é de uma categoria específica da indústria de bens de consumo nos EUA, mas as pesquisas da PriceBeam mostram o mesmo padrão em diversas indústrias e países ao redor do mundo.
Ao desenvolver seu escopo e decidir sobre tamanho de embalagens/volumes, (também em B2B) pode ser bastante útil realizar pesquisas de mercado como as da PriceBeam para entender as percepções e reações dos consumidores a break-points de diferentes tamanhos/diferentes volumes. Com ela, você pode otimizar melhor os preços dentro do escopo de embalagens.
Um número considerável de organizações ainda foca em market share mensurado através de quantidades comercializadas. Leia um dos reports de corporações que, por exemplo, vendem fones (#handsets vendidos) ou companhias de editoração ou mídia (#subscrições) ou até fabricantes de FMGC (#unidades vendidas( e você encontrará uma obsessão com o aumento das quantidades vendidas.
Sim, de fato é muito bom vender grandes unidades, mas não a qualquer preço. As pesquisas da PriceBeam mostram que a maior receita possível ou melhor margem é adquirida em pontos de preço mais altos do que aqueles em que a maioria das unidades são vendidas
Veja o exemplo acima. No primeiro caso , a curva azul mostra a demanda de mercado em quantidades vendidas como uma função do preço no eixo x. A previsão de venda do maior volume unitário ocorre no cume da curva azul, a um preço de $5. Entretanto, a curva em azul claro com pontos verdes (receita) mostra a receita prevista (quantidade x preço) como uma função do preço. Nela o preço ótimo não é mais o $5 anterior, e sim $10, onde a curva de receita atinge seu pico. E indo além, a curva marginal verde mostra a margem ótima (quantidade x preço - custos) em diferentes price points, levando à conclusão de que o melhor preço e, na verdade, $15.
A lógica é simples: quanto maior o preço, maior a compensação pela perda de volume. Você pode por exemplo comparar olhando a curva azul que prevê a demanda e ver que a quantidade de fato é reduzida ao deslocarmos o preço de $5 para $10 para $15, mas que a diminuição de quantidade é mais do que compensada pelo aumento de receita e da margem por esses price points maiores.
Pesquisas de preço como este exemplo são úteis de diversas formas:
Ter um mindset voltado ao lucro aumenta a habilidade da organização em fazer dinheiro. Crie este mindset através de pesquisas baseadas em fatos reais .
O quanto um estudo da PriceBeam custa é uma pergunta frequente. Enquanto uma resposta fácil é tipicamente entre U$10k e U$20k dependendo do escopo, a resposta real ou em retorno financeiro é que custa quase nada em comparação com as centenas de milhares ou milhões ou dezenas de milhões de US$ que elas trarão para sua empresa. Imagine alguns exemplos simples:
Caso 1: Uma companhia de mídia que planeja lançar um novo serviço de assinatura. Investindo pouco menos de 10K em pesquisas de precificação, eles descobriram que o mercado estaria disposto a pagar 25% a mais do que originalmente haviam pensado enquanto estavam criando o serviço. Nos primeiros 3 meses, eles atingiram 500K em aumento de lucros.
Caso 2: Uma fabricante de bens de consumo estava avaliando seu sortimento no mercado de uma subcategoria na Austrália. Ao utilizarem a análise da PriceBeam para 10 diferentes SKUs , eles identificaram 3 produtos que poderiam ter seus preços fortemente aumentados para atingir a maior Disposição a Pagar dos consumidores para estes produtos específicos e assim lucrar 3.2 milhões a mais no ano seguinte.
Caso 3: Uma companhia de software que vende para diversos tipos de negócios revisou tanto o seu preço quanto o da concorrência usando a pesquisa da PriceBeam é descobriu que os consumidores gostavam tanto do seu software (gosto medido através de Disposição a Pagar, é claro) que eles poderiam implementar um aumento de preço de 65% em média através do seu catálogo.
Saber o que fazer com seus preços ao invés de adivinhações gera ROI maciço
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