No mercado altamente competitivo e orientado por dados de hoje, a estratégia de precificação tornou-se um fator decisivo para determinar a lucratividade de uma empresa, a satisfação do cliente e a sustentabilidade a longo prazo. Modelos tradicionais de precificação estática, que dependem de margens fixas ou listas de preços atualizadas manualmente, frequentemente são inadequados para responder à natureza dinâmica dos mercados modernos. Esses métodos enfrentam dificuldades para se adaptar a flutuações frequentes na demanda do consumidor, ações de concorrentes, interrupções na cadeia de suprimentos e influências sazonais. Esta pesquisa apresenta o design e desenvolvimento de um Motor Dinâmico de Precificação baseado em Inteligência Artificial (IA) que prevê e otimiza autonomamente os preços dos produtos em tempo real. A estrutura proposta integra uma variedade de fontes heterogêneas de dados — incluindo transações históricas de vendas, comportamento de compra do cliente, níveis de estoque, elasticidade da demanda do mercado e tendências de preços dos concorrentes — para gerar recomendações de preços conscientes do contexto. O sistema emprega uma abordagem híbrida de aprendizado de máquina: modelos baseados em regressão são usados para previsão de preços de curto prazo, enquanto técnicas de aprendizado por reforço permitem melhoria contínua através de otimização guiada por feedback. Uma implementação do protótipo foi testada com conjuntos de dados reais de varejo e comércio eletrônico para avaliar sua eficácia. Os resultados experimentais demonstram que o modelo dinâmico de precificação conduzido por IA melhora significativamente a otimização da receita, margens de lucro e giro de estoque em comparação com sistemas tradicionais baseados em regras ou precificação estática. Além disso, o modelo apresenta rápida adaptabilidade a mudanças na demanda e maior precisão na tomada de decisão sob condições de mercado voláteis. As descobertas ressaltam o potencial transformador da IA na automação de decisões estratégicas de negócios e enfatizam a escalabilidade e robustez de sistemas inteligentes de precificação. Este estudo contribui para o campo mais amplo do comércio inteligente ao fornecer uma solução adaptativa, centrada em dados e escalável para empresas modernas que buscam manter a competitividade na economia digital em evolução.
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Arayan Gandre
Swaraj Sakpal
Unmesh Nhavelkar
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Gandre et al. (qui,) estudaram essa questão.
synapsesocial.com/papers/69f19f9cedf4b4682480652d — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19827348