Avanços na Otimização de Preços de Varejo: Aproveitando Modelos de Aprendizado de Máquina para Lucratividade e Competitividade

A otimização de preços de varejo é essencial para maximizar a lucratividade e manter a competitividade no dinâmico cenário de varejo atual. Este estudo aborda a otimização de preços de varejo como um problema de regressão, utilizando modelos de aprendizado de máquina para prever pontos de preço ideais para produtos. Aproveitando fatores como atributos do produto, dinâmicas de preços dos concorrentes e comportamentos dos consumidores, a análise de regressão fornece uma abordagem estruturada para entender as intricadas relações entre variáveis. Entre várias técnicas de regressão, o Regressor de Random Forest se destaca como uma estratégia poderosa, oferecendo robustez e versatilidade ao lidar com tarefas de precificação complexas. Os resultados indicam que o Random Forest supera os modelos de Árvore de Decisão e Regressão Logística em termos de precisão, exatidão, recall e desempenho preditivo geral. Com um acuracidade de 94%, o Random Forest demonstra uma capacidade superior em capturar padrões complexos de dados e fazer previsões precisas de preços de varejo. Ao aproveitar análises avançadas e técnicas de aprendizado de máquina, os varejistas podem otimizar suas estratégias de precificação, maximizar lucros e manter competitividade no mercado. Este estudo ressalta a importância de analisar e refinar continuamente as estratégias de precificação para obter uma vantagem competitiva no cenário de varejo.