O termo ‘precificação dinâmica’ anda ressoando na cabeça dos donos de editoras à medida que começam a perceber as novíssimas oportunidades do chamado modelo de agência. Recentemente eles descobriram que a Amazon define seus preços de forma automatizada, utilizando algoritmos. Como resultado, nesse momento alguns dos pensadores mais criativos do mundo tecnológico estão pensando em como as editoras podem fazer algo semelhante.
A determinação “automatizada” de preços é amplamente utilizada por empresas aéreas e pela indústria hoteleira para fixar preços de passagens e diárias em quartos de hotel. Mas tanto poltronas de avião como quartos de hotéis possuem três características que os e-books não têm:
A primeira delas é que há um limite físico de quanto se pode de fato vender. Quando lotados, vôos e hotéis não podem vender mais nada, ainda que haja procura.
A segunda característica é que empresas aéreas e hotéis pagam pelos assentos ou quartos independentemente destes serem vendidos ou não. Há um custo relativamente pequeno “por uso”: uma coca-cola grátis para o assento ocupado e o custo da lavagem de roupas de cama quando hóspedes usam o quarto de hotel. Mas independentemente de estarem vazios ou ocupados, o avião terá que voar e o hotel terá que pagar o recepcionista e as camareiras. E isso sempre irá ocorrer independentemente do número de assentos ou quartos ocupados.
E a terceira característica é que há um prazo efetivo para cada venda. De manhã cedo, já não se pode vender o quarto de hotel que estava vago na noite anterior. E quando o avião decola, já é tarde demais para oferecer assentos na janela ou na Classe Executiva.
Por isso esses dois tipos de negócios utilizam a chamada determinação dinâmica de preços. À medida que o prazo para negociar um quarto de hotel ou passagens de avião vai chegando ao fim, cálculos são realizados para determinar se é razoável elevar os preços [porque não há número suficiente de assentos ou quartos vendidos] ou baixá-los [por causa das muitas escolhas dos consumidores, somente preços baixos são competitivos, e em circunstâncias de baixa venda, qualquer negociação é lucro].
A precificação dinâmica nesses negócios tem a ver com a pergunta de como maximizar a receita tomando como base uma oportunidade de venda fixa.
Já com e-books a coisa é bem diferente. Não há limite quanto ao número de livros digitais que podem ser comercializados. Também não há prazo, que uma vez ultrapassado, faz com que custos recaiam sobre o negócio, mesmo não havendo venda. E o lado competitivo característico daqueles negócios – clientes checam a disponibilidade de quartos em diversos hotéis da mesma categoria antes de eleger um, e estudam inúmeras possibilidades de vôos antes de comprar a passagem – não é tão evidente. Se a fixação dinâmica de preços para maximização da receita em hotéis e aviões se assemelha a uma ciência exata, para e-books, funcionaria mais como uma alquimia ou uma arte.
Isso não quer dizer que não seja uma boa idéia. Mas é um pouco mais complicado resolver o problema da maximização de receita no negócio de livros digitais. No mínimo, a lógica das técnicas utilizadas nas indústrias hoteleira e de linhas aéreas não se aplicará totalmente à venda de e-books.
O desafio e a oportunidade é utilizar dados para ajustar preços automaticamente, ao invés de fazer buscas de informações de forma manual, usando-se para isso não muito mais do que a intuição humana.
Por exemplo, nosso cliente Dan Lubart de iobyte fez omapeamento de um caso interessante que demonstra que a determinação automatizada de preços pode ser uma boa idéia.
Dan encontrou um e-book que estava sendo vendido a US$ 12,99 mas que estava em uma curva de “declínio” de vendas, de forma bastante consistente e gradual. A editora determinou o preço de US$ 8,99 para o livro por algumas semanas e as vendas dispararam, estabilizando a um nível consistentemente superior por algumas semanas e enquanto o livro estava sendo oferecido pelo preço promocional.
Mas, quando a editora decidiu pela retomada ao preço “normal”, o valor subiu para US$ 14,99, e não mais US$ 12,99. O fato interessante foi que as vendas voltaram a cair e atingiram a mesma curva de declínio, fazendo com que o livro seguisse o caminho descendente anterior.
Isso nos leva a duas questões. Uma é se a editora deveria ter mantido o preço promocional por mais tempo, uma vez que as vendas estavam se sustentando a uma taxa superior com o preço mais baixo. A outra pergunta é se houve de fato algum benefício quando o livro permaneceu a US$ 12,99 por tanto tempo, quando poderia na verdade ter permanecido a US$ 14,99. O fato de que a curva de declínio não foi afetada pelo aumento do preço indica que teria havido mais benefício oferecer o livro a um preço mais alto.
A grande questão é que muitos livros são parecidos, mas nenhum livro é igual a outro. Isso obrigará as editoras a fazer inúmeras tentativas experimentais para somente então colher dados suficientemente confiáveis para responder as duas perguntas acima. Somente se forem feitos testes com 20 ou 30 livros com preços e perfis de vendas similares é que se poderá determinar uma tendência minimamente convincente e discernível. A maneira mais prática de encontrar candidatos para aplicar tais testes é gerando regras para alterar os preços dos livros de forma dinâmica. Se as editoras concluírem que os padrões se repetem, poderão, então, aplicar regras definidas algoritmicamente.
O número de variáveis é muito vasto. Há resultados diferentes para cada um dos diferentes pontos de vendas. Não há dúvida de que a observação dos preços de livros competitivos, por exemplo, teria um impacto importante. Por outro lado, a tarefa de identificar quais livros são competitivos já não é tão simples. O que dizer da tarefa de rastrear as vendas deles [pelo que pudemos observar, rastrear e determinar preços de livros competitivos é algo que ninguém jamais ousou fazer, mas aparentemente já estão tentando descobrir como?
Nenhum comentário:
Postar um comentário