根据巴西地理统计研究所（IBGE）的最新数据，巴西零售业的年交易额高达2.6万亿雷亚尔。然而，在这庞大的数字背后却隐藏着一个悖论：尽管零售业规模不断扩大，零售商的回旋余地却日益缩小。在消费波动、激烈竞争以及消费者对价格日益敏感的压力下，许多零售商仍然依赖手工电子表格、固定规则和早已跟不上市场步伐的直觉来制定商业决策。在这样一个瞬息万变的市场中，定价不当不仅仅意味着利润损失，更意味着落后于市场。
为了弥补这一差距，一些公司正在探索能够使定价更加智能的新技术：例如利用人工智能、预测分析和自动化等技术，根据消费者行为、竞争、需求，甚至天气或季节性等外部因素的真实数据动态调整价格。目标简单却雄心勃勃：做出更快、更明智、更有利可图的决策。
价格认知纯粹是一种策略。
从历史上看，零售业一直将价格视为成本与竞争力之间的摩擦点。但消费者数字化程度的提高和购买渠道的激增改变了这一格局。消费者实时比较价格，在不同的应用程序和市场平台之间交叉比对报价，并期望获得一致的体验——这就是全渠道愿景。
在这种新环境下，价格不再仅仅是货架上印着的一个数字，而是成为定位、利润和客户忠诚度的战略工具。这需要的不仅仅是每周的降价或千篇一律的促销活动，而需要一种能够预测需求变化、在几分钟内对竞争对手的举动做出反应，并能根据不同产品、不同门店、不同渠道调整利润率的定价策略。
麦肯锡的研究表明，采用动态定价算法的公司营收可增长5%至15%，毛利率平均提升高达5个百分点。埃森哲指出，人工智能在定价策略中的应用可将需求预测准确率提高20%以上，从而减少缺货和促销活动失衡的情况。在巴西，巴西零售与消费协会（SBVC）将价格情报列为未来几年零售业五大最重要的技术支柱之一。
秘诀就在于利用数据来发现传统模型无法发现的机会——无论是在价格弹性允许的情况下提高价格，还是在战略时刻降低价格以加快周转或对抗竞争对手的促销活动。
电子表格崩溃与新的价格周期。
这场转型最大的瓶颈依然在于运营。许多公司试图使用电子表格、人工流程和分散的系统来应用定价规则。结果是，他们浪费大量时间整合文件、测试公式、纠正错误并重新启动分析流程——而零售环境却要求实时决策。
借助自动化和数据智能，定价周期终于可以摆脱被动应对的模式。现代平台每天可以处理数百万个数据点，包括购买行为、库存、宏观经济指标、销售历史、缺货情况，甚至地理位置信息，从而以可审计的方式即时推荐、测试和应用价格调整。
差别显而易见：过去需要数天才能完成的模拟，现在只需几分钟即可重新计算。而且，除了速度之外，该模型还带来了更有效的管理：清晰的规则、智能的参数化、决策的可追溯性以及跨渠道的一致性。
人工智能是盟友，而不是替代品。
这些模型正变得越来越复杂，但专家警告说：智能定价并非将定价权交给机器人，而是要创建一个数据、算法和人工分析协同工作的生态系统。人工智能提供计算、规模和预测能力。但最终决策——涉及品牌、感知价值和长期战略的决策——仍然取决于商业智能。
正因如此，最成熟的销售团队已经不再依赖Excel，而是承担起定价策略师的新角色。他们不再手动计算每件产品的价值，而是设定利润目标、定位范围、门店集群和消费者画像。系统负责执行、测试并将结果反馈给模型。团队则负责调整、解读并设计新的策略。
智能定价的另一个关键要素在于端到端的执行。仅仅计算出理想价格是不够的；还需要确保价格能够准确、快速且可追溯地传递到销售点。这意味着要与ERP系统进行原生集成，与POS系统直接通信，与电子标签或电商平台同步，以及建立清晰的审批流程。
掌握这套完整工作流程的公司可以根据地区、时间段或门店类型实施精细化定价策略，同时保持集中控制、全国一致性和快速响应能力。这种灵活性使零售商能够更迅速地响应市场变化，更积极地开展促销活动，并更有效地管理利润。
这不仅仅关乎利润：其影响也体现在客户体验上，客户可以在所有渠道获得一致、透明且最新的价格。这减少了摩擦，提高了转化率，并增强了品牌信任度。
未来：定价新时代。
巴西零售业正面临一个转折点。一方面，沿用着基于历史经验、直觉和孤立工具的传统定价模式；另一方面，数据驱动的方法将价格塑造成一个鲜活的有机体——一个能够学习、适应并快速精准地做出反应的有机体。对于引领行业的企业而言，选择显而易见：价格不再是成本加成，而是智慧、时机和情境的结合。
智能定价在企业间的应用仍存在差异，但市场趋势已然显现：那些将智能定价作为一项战略技能而非一次性解决方案的企业，将能够更好地保护利润率、扩大规模并实现可持续增长。这不仅仅是销售更多产品，而是要以更智能的方式销售，从而获得更好的业绩。
在这场新游戏中，每一分钱都至关重要，因为乘以数百万笔交易，它们决定了谁领先，谁在追赶。
作者：费尔南多·梅内塞斯，塞尔贝蒂智能定价主管.
