Fundamentos

Introdução ao Pricing: O que é pricing e por que é importante?

• Fatores que afetam o pricing: custo, concorrência, valor, segmentos de clientes e condições de mercado;

• Entendendo estruturas de custo: custos fixos, custos variáveis e custos semi-variáveis;

• Os impostos e seus conceitos básicos: como diferem por estado? Como utilizar esses conceitos em prol da melhor decisão de preço?

• O impacto do custo e das margens nas decisões de pricing: curva de demanda e preço ótimo.

Estratégias de Precificação e Escada de Maturidade

• Markup: conceitos, estratégias e aplicabilidade;

• Cost-based: vantagens, desvantagens e melhores práticas;

• Market-based: vantagens, desvantagens e melhores práticas;

• Preço baseado em valor: entendendo o valor percebido pelo cliente e disposição para pagar;

• A escada de maturidade do pricing.

Market-based e Value-based strategy

Market-based

• Entendendo o cenário competitivo: análise de preços dos concorrentes;

• Teoria dos jogos de preços: como antecipar e responder às movimentações de preços dos concorrentes.

Value-based

• Entendendo o valor do cliente: o conceito de utilidade;

• O que é utilidade e como está relacionada ao valor do cliente?;

• O conceito de utilidade marginal e sua importância na precificação;

• Medindo a utilidade: como realizar pesquisas com clientes e analisar os dados;

• Curvas de decisão e análise de sensibilidade de preços;

• Usando curvas de decisão para estimar a sensibilidade de preços;

• Compreendendo a relação entre preço e demanda: a curva de demanda e o coeficiente de elasticidade preço-demanda.

IA aplicada ao pricing: modelos

Elasticidade

• O Efeito de elasticidade e a disposição a pagar;

• Elasticidade preço-demanda e elasticidade cruzada;

• Como utilizar a ciência de dados aliada para medir a elasticidade e aumentar os ganhos da empresa;

Elementos de IA e modelagem

• Uma breve história da IA;

• “Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis”;

• Passos para a construção, seleção e performance de um modelo;

• Principais erros na etapa de modelagem e como mitigá-los;

• Famílias de modelos e cases de aplicação em pricing.

IA aplicada ao pricing: algoritmos de otimização

Price optimization

• Cases em diferentes segmentos;

• Atividade prática envolvendo todo o time e trazendo um desafio real da companhia.

Price-response curve e aplicação prática em python

• Workshop prático de modelagem de price-response curves.

Modelagem Avançada

• ARIMAX e modelos multilineares autoregressivos: vantagens e limitações;

• Bayesian models;

• Booster e redes neurais aplicadas para precificação: vantagens e limitações.

Retrospectiva dos principais aprendizados e conclusão