Dynamic Pricing

Sete métodos de preços, um só workspace

O Dynamic Pricing organiza tudo em sete categorias, cada uma feita para uma situação diferente — algumas não precisam de dados, outras rodam sobre seu histórico de transações ou respostas de pesquisas. Escolha o método que se encaixa no seu momento e o módulo orienta o que mapear.

• Pricing Strategies — recomendações de estratégia geradas por IA (baseada em valor, freemium, por níveis, por uso, assinatura) a partir do seu perfil de empresa, sem necessidade de dados
• Profit & Revenue Optimization — preço ótimo baseado em dados a partir de transações históricas, posicionamento de concorrentes e inteligência de mercado
• Willingness to Pay — análise de pesquisa Van Westendorp e Gabor-Granger para produtos novos sem histórico de transações

Otimize para lucro, receita ou valor de vida

O método de otimização encontra o preço que maximiza lucro ou receita a partir das suas transações reais — mapeie preço, quantidade, data, produto e uma coluna de custo opcional para análise de margem — e projeta a receita no ponto recomendado com um Intelligence Score em seis princípios de precificação. O método LTV vai além: um modelo de churn mostra como o preço afeta a retenção, equilibrando um preço maior contra um churn maior para encontrar o preço que maximiza o valor de vida do cliente.

• Preço ótimo com projeção de receita no ponto recomendado
• Curva de LTV ajustada pela retenção — o preço que maximiza o valor de vida, não apenas a próxima venda
• Elasticidades por segmento — sensibilidade ao preço por segmento com estimativas estáveis mesmo para segmentos pequenos

Valorize seus recursos e desenhe seus níveis

A análise conjoint e MaxDiff diz quais recursos os clientes realmente valorizam e quanto cada um vale em dólares — para você saber o que incluir em Pro versus Enterprise, quanto cobrar por um add-on e como ordenar o roadmap pela disposição a pagar.

Teste preços com experimentos reais

Execute testes A/B de preço ao vivo com rigor estatístico. Informe visitantes, conversões e preço de cada variante — sem necessidade de conjunto de dados — e o módulo relata o lift de conversão e de receita por visitante, um teste de significância contra o controle e um bandit de Thompson que desloca o tráfego para o preço vencedor automaticamente. Depois automatize o acompanhamento: o Sentinel Intel pode vigiar a métrica e o AI Operations Center rodar o fluxo em uma programação.

Boas práticas

• Use Willingness to Pay para produtos novos sem histórico de vendas; use Optimization quando já tiver transações reais
• Mapeie uma coluna de custo na otimização para que a recomendação maximize a margem, não apenas a receita
• Prefira o método LTV para assinaturas: o preço que mais reduz o churn geralmente supera o preço de tabela mais alto
• Valide um preço recomendado com um experimento ao vivo antes de implementá-lo amplamente

Próximos passos

Com os preços otimizados, o Forecast mostra para onde a receita está indo — a seguir na trilha de Análise.