As armadilhas dos algoritmos de precificação

Resumo da ideia O problema Muitas empresas usam algoritmos para definir preços e ajustá-los em tempo real a fim de maximizar os lucros. Mas as constantes mudanças de preços podem afastar os clientes, minar sua fidelidade e prejudicar a reputação da marca. A causa Os algoritmos de precificação dependem da inteligência artificial e do aprendizado de máquina para ponderar variáveis como oferta e demanda, preços da concorrência e tempo de entrega. No entanto, muitas vezes eles não consideram as formas como as frequentes mudanças de preço afetam psicologicamente os clientes, fazendo-os questionar os motivos das empresas e o valor de seus produtos e serviços. A solução Para controlar melhor o que a precificação dinâmica diz aos clientes e como ela afeta as relações com os clientes, as empresas devem desenvolver um caso de uso adequado e uma narrativa para a implementação de algoritmos, designar um proprietário para gerenciá-los, definir e monitorar as proteções de precificação e agir rapidamente para substituir a automação quando necessário. Em 3 de junho de 2017, luzes azuis piscaram em direção à London Bridge quando carros de polícia responderam a relatos de um ataque terrorista. Eles passaram por milhares de pessoas que estavam aproveitando uma noite de sábado em restaurantes e pubs da região. Muitos dos que estavam nas ruas, pressentindo o perigo, tentaram pedir um Uber e voltar para casa em segurança. Mas durante 43 minutos após a primeira chamada de emergência, às 22h07, o algoritmo de preços dinâmicos do Uber fez com que as tarifas naquela parte da cidade aumentassem mais de 200%. O episódio de Londres é apenas um dos muitos exemplos preocupantes de aumentos de preços do Uber durante momentos de ansiedade coletiva. Picos semelhantes ocorreram durante um atentado a bomba em 2016 na cidade de Nova York, uma greve de taxistas em 2017 em protesto contra a política anti-imigração dos EUA e um tiroteio em massa em Seattle em 2020 - o último dos quais fez as tarifas subirem até 500%. A precificação algorítmica do Uber tem gerado críticas constantes dos 93 milhões de usuários ativos da empresa de compartilhamento de caronas. Mesmo na noite do ataque à London Bridge, depois que a Uber interrompeu manualmente o aumento de preços perto da London Bridge, ele permaneceu em vigor nas áreas vizinhas do centro de Londres por mais 50 minutos. Um economista poderia aplaudir o mecanismo de preços da Uber: À medida que a demanda aumenta em relação à oferta, o preço de uma viagem sobe. Para os clientes, no entanto, o custo de usar o serviço pode parecer tão imprevisível quanto o giro de uma roleta. A Uber não é a única empresa que enfrenta esse problema. Empresas de vários setores - incluindo publicidade, comércio eletrônico, entretenimento, seguros, esportes, viagens e serviços públicos - empregaram preços dinâmicos com graus variados de sucesso. Um exemplo clássico e bem conhecido é a Coca-Cola, que no final da década de 1990 experimentou máquinas de venda automática sensíveis à temperatura que aumentavam o preço de uma bebida em um dia quente. A empresa abandonou rapidamente o projeto após a indignação do público. Os algoritmos de precificação têm o objetivo de ajudar as empresas a determinar os preços ideais quase em tempo real. Eles usam inteligência artificial e aprendizado de máquina para ponderar variáveis como oferta e demanda, preços da concorrência e tempo de entrega. Infelizmente, os algoritmos ocasionalmente se desviam e chegam a valores que ninguém jamais pagaria - de US$ 14.000 por um armário listado na Wayfair a quase US$ 24 milhões por um livro didático oferecido na Amazon. Mas esses erros são apenas um dos riscos quando as empresas confiam a tomada de decisões a computadores. As constantes mudanças nas faixas de preço enviam fortes sinais aos clientes que precisam ser gerenciados adequadamente. No entanto, muitas organizações não percebem isso. Elas sabem que os preços afetam as decisões sobre quando e o que comprar, mas ignoram o fato de que os altos e baixos contínuos podem desencadear percepções desfavoráveis de suas ofertas e, principalmente, da própria empresa. Portanto, as marcas precisam considerar mais do que a simples matemática ao empregar sistemas algorítmicos. Esses sistemas podem criar uma tensão incômoda entre conquistar a fidelidade do cliente e ganhar dinheiro. Mas implementados corretamente, eles podem maximizar a receita e, ao mesmo tempo, fazer com que os clientes sintam que pagaram o valor adequado por um produto ou serviço. Nos piores casos, os algoritmos transformam a já delicada tarefa de pedir dinheiro aos clientes em uma experiência que os afasta. Neste artigo, exploramos a psicologia em jogo quando as empresas pedem dinheiro aos clientes. Examinamos exemplos reais de preços algorítmicos e as maneiras pelas quais eles beneficiaram ou prejudicaram a marca associada. Também detalhamos as vantagens da supervisão e do gerenciamento adequados, incluindo a determinação de qual unidade de negócios deve ser responsável pelo esforço e quais parâmetros devem ser definidos para limitar o potencial de uso indevido. O impacto psicológico da precificação algorítmica Vamos começar com o caso da Root Insurance, que vende apólices de automóveis em 30 estados dos EUA. Para educar melhor e promover o relacionamento com seus clientes, a empresa criou um programa de preços dinâmicos que trata cada motorista de forma pessoal e transparente. Ao contrário de seus concorrentes, a Root não segmenta os preços usando pools de risco grandes e relativamente anônimos gerados a partir de dados demográficos. Em vez disso, ela oferece aos motoristas um aplicativo para smartphone que mede seu comportamento diário ao volante. Esses dados são inseridos em um algoritmo para calcular as pontuações de segurança individuais. Em seguida, a Root baseia os prêmios de seguro principalmente no desempenho dos motoristas, ao mesmo tempo em que dá algum peso a fatores tradicionais, como pontuação de crédito e estatísticas de fraude de seguro. Para reduzir o preconceito contra clientes com poucos recursos, a Root evita considerar a educação ou a ocupação de qualquer pessoa (outros fatores comuns do setor), e se comprometeu a eliminar as pontuações de crédito de suas taxas até 2025. A empresa também faz seguro apenas para as pessoas que passam em seu teste de segurança. Ao eliminar os maus motoristas, a Root afirma que pode reduzir as despesas associadas a acidentes e diminuir o preço do seguro para todos os seus clientes. O modelo da Root é um exemplo eficaz de como os algoritmos de precificação - e a transparência sobre eles - podem melhorar o relacionamento com o cliente. Em primeiro lugar, antes mesmo de um cliente ver o preço de uma apólice da Root, ele sabe o que a empresa leva e não leva em consideração. Em segundo lugar, o cliente sabe por que lhe foi oferecido um preço específico que difere do que outra pessoa poderia pagar. Em terceiro lugar, ela sabe o que a Root fez em seu nome para minimizar o custo final do seguro. Fazer com que os clientes entendam a natureza mutuamente benéfica da precificação algorítmica é fundamental para seu sucesso. Isso porque pagar a mais por algo pode ser doloroso - literalmente. Pesquisas conduzidas por neurocientistas da Carnegie Mellon, Stanford e MIT mostraram que os centros de dor no cérebro humano são ativados quando as pessoas veem um produto com uma etiqueta de preço excessivo. O simples ato de pedir dinheiro - independentemente de quando ou como - muda instantaneamente o foco do relacionamento com o cliente, que passa da busca de interesses alinhados para a conciliação de interesses opostos. Nos piores casos, pedir dinheiro pode ser alienante para os clientes. O desafio para a organização centrada no cliente é minimizar os riscos e limitar os danos que ocorrem quando as normas de mercado impulsionam os aumentos de preços e interferem em um relacionamento que, de outra forma, seria bem nutrido. Tsilli Pines Antes de os algoritmos de precificação se tornarem amplamente utilizados, os preços eram mais rígidos e diferiam pouco de um vendedor para outro. Os clientes tinham expectativas relativamente estáveis e não percebiam os preços como algo pessoal. Sempre que as mudanças de preço criavam discrepâncias entre o custo real e o custo esperado, era mais fácil para os clientes racionalizarem os aumentos, acreditando que estavam sendo implementados universalmente como parte de uma estratégia corporativa cuidadosamente elaborada. A tecnologia tornou os choques mais frequentes, mais arbitrários e mais surpreendentes em termos de tamanho, o que perturba os clientes e torna mais difícil do que nunca conciliar o que veem com o que esperam. Ao mesmo tempo, muitas empresas passaram a acreditar que sempre que as expectativas de preço dos clientes são estáveis e as disrupções são mínimas, a empresa deve estar deixando muito dinheiro na mesa. De acordo com as normas do mercado, as empresas têm se voltado cada vez mais para os algoritmos para maximizar seus lucros. Hoje em dia, até mesmo os setores B2B mais lentos estão substituindo as planilhas do Excel por poderosas ferramentas de precificação algorítmica. A tecnologia permitiu que as empresas aprofundassem seus relacionamentos com os clientes e, paralelamente, se tornassem mais eficientes e proficientes na extração de dinheiro deles. Essa combinação, no entanto, muitas vezes deixa os clientes em dúvida sobre o que devem pensar e em quais empresas devem confiar. Com sua sensibilidade ao preço aumentada, eles trabalham horas extras para tentar entender as mudanças de preço. O que as flutuações dizem sobre a qualidade ou a conveniência do produto ou serviço que estão comprando? Sobre os motivos e valores do vendedor? O que a empresa realmente pensa de seu patrocínio? Se as mudanças de preço atingirem um equilíbrio, a urgência dessas perguntas pode desaparecer. Mas se a frequência e a magnitude das intrusões permanecerem incertas, essas perguntas permanecerão e, por fim, forçarão os clientes a tirar suas próprias conclusões, sem orientação explícita do vendedor. É nesse momento que os clientes começam a reagir às mensagens do algoritmo, e não às da empresa - uma proposta arriscada para qualquer negócio. Para controlar melhor o que os preços algorítmicos dizem aos clientes e como isso afeta o relacionamento com eles, oferecemos quatro recomendações, juntamente com exemplos ilustrativos que ajudam a esclarecer como cada recomendação pode ser aplicada. Em 2020, a varejista sueca de móveis TI lançou uma nova iniciativa em sua unidade de Dubai. Por um período limitado, a empresa permitiu que os clientes pagassem preços diferentes pelos produtos, de acordo com o tempo que passavam dirigindo até a loja. Cada item - desde um sanduíche no restaurante até um jogo de quarto completo - tinha um preço expresso em duas unidades: a moeda local e um valor de tempo. Uma família que dirigia, digamos, 45 minutos até a loja da TI ganhava um determinado valor vinculado à distância da viagem. No caixa, a família poderia mostrar ao caixa uma leitura da linha do tempo do Google Maps (usando um recurso do aplicativo de celular Google Maps que rastreia e registra todas as rotas percorridas). O caixa executaria um algoritmo que levaria em conta o tempo gasto, a distância percorrida e o salário médio por hora de um trabalhador de Dubai para calcular o valor monetário da viagem. A loja então oferecia esse valor como uma forma de moeda. Quanto mais longa a viagem, mais créditos de tempo a família recebia e menos dinheiro precisava desembolsar. A inferência clara que os compradores tiraram do programa da TI foi que o varejista queria incentivá-los a viajar grandes distâncias até suas lojas. Embora clientes diferentes pagassem preços diferentes pelos mesmos itens, e clientes individuais pudessem ver preços diferentes a cada visita (dependendo de onde viessem), eles sentiam que tinham poder de decisão sobre o quanto pagariam. Isso contrasta com a impotência que as pessoas geralmente sentem durante os picos de preços. E o melhor de tudo é que, como os custos dos clientes só podiam diminuir - em conjunto com a distância percorrida - em vez de aumentar como resultado do aumento da demanda, ninguém jamais pagou mais do que o preço anunciado no site da empresa. Em outras palavras, a IKEA usou o algoritmo baseado na distância para recompensar os clientes em vez de penalizá-los. A TI pode ter perdido alguma receita imediata: Os compradores que dirigissem o suficiente poderiam obter grandes descontos ou até mesmo obter alguns produtos gratuitamente. Mas, ao escolher um caso de uso adequado, com incentivos incorporados para que as pessoas visitassem a loja, a empresa provavelmente atraiu mais clientes remotos e aumentou a fidelidade de todos os clientes (e o valor teórico do tempo de vida). Modelos como o da IKEA são raros. Normalmente, as empresas empregam preços dinâmicos para promover suas metas financeiras de curto prazo, com pouca consideração pelas percepções dos clientes. No entanto, o grande volume e a intensidade das alterações de preço implementadas por algoritmos enviam sinais inequívocos aos compradores sobre tudo, desde a missão e os valores de uma empresa até a qualidade de suas ofertas. Esses sinais podem excluir outros esforços para moldar a narrativa no relacionamento de uma marca com seus clientes. Nos piores casos, os algoritmos transformam a já delicada tarefa de pedir dinheiro em uma experiência que os afasta. É por isso que as empresas não podem deixar o gerenciamento da tecnologia de precificação apenas para os cientistas de dados. Tsilli Pines O caminho para a melhoria não é apenas técnico, mas também organizacional e psicológico. Por mais paradoxal que possa parecer, um algoritmo melhor pode piorar as coisas - explorando as circunstâncias e despertando ressentimentos, como aconteceu com a Uber durante o ataque à Ponte de Londres. A superação do desafio organizacional começa com o reconhecimento de que a precificação algorítmica não é simplesmente um meio de gerar preços que equilibrem a oferta e a demanda. A TI é, na verdade, um princípio que precisa estar alinhado com a organização, de cima a baixo. Quando os clientes têm a impressão de que uma empresa baseia seus preços apenas na oferta e na demanda, as inferências que eles fazem podem ser prejudiciais. Pense em uma empresa inovadora com ofertas altamente diferenciadas. Quando essa empresa enfatiza a oferta e a demanda em seu algoritmo de precificação, ela está basicamente dizendo aos clientes que o valor de seu produto está relacionado principalmente ao fato de ele estar disponível ou não - e não ao quanto ele resolve os problemas dos clientes ou ao desempenho em relação aos concorrentes. Além disso, os clientes podem aprender a burlar o sistema e programar suas compras para coincidir com um momento em que acreditam que o preço está baixo. Isso, mais uma vez, impulsiona a comoditização. Por outro lado, o modelo de preços dinâmicos da IKEA se concentrou em atrair clientes improváveis em vez de penalizar os clientes prováveis devido à falta de oferta. Em 2019, a United Airlines eliminou as tabelas de milhagem com as quais os passageiros frequentes contavam para resgatar seus pontos de recompensa. A TI substituiu as tabelas por um modelo algorítmico de preços, explicou por que era necessário vincular as viagens-prêmio à oferta e à demanda e enfatizou como os clientes poderiam se beneficiar (gastando menos milhas-prêmio em voos fora de pico). O novo sistema resultou, no entanto, em preços de prêmios mais altos para voos de alta demanda. Isso certamente frustrou os clientes de prêmios, mas a companhia aérea comunicou todas as mudanças de uma forma facilmente compreensível e concentrou seus esforços em uma base de clientes específica (e presumivelmente fiel). Ao fazer isso, a TI conseguiu mitigar danos significativos à reputação. Além disso, como delegou o gerenciamento do novo algoritmo à equipe que supervisionava o programa de fidelidade, a United deu a propriedade clara do sistema de preços a um departamento que estava altamente sintonizado com as sensibilidades dos clientes mais fiéis. Essa estratégia permitiu que a companhia aérea monitorasse e respondesse rapidamente a falhas no algoritmo ou a desafios no relacionamento com os clientes. É fácil culpar os próprios algoritmos quando eles dão errado, mas as causas principais dos problemas geralmente estão em outras áreas - atenção organizacional inadequada ou falta de apreciação da psicologia do cliente. A maioria das empresas tem uma compreensão incompleta do que realmente acontece quando pedem dinheiro aos clientes. Elas se concentram muito intensamente nos números, que consideram pouco mais do que os resultados passivos das forças de mercado que moldam a oferta e a demanda. Para usar o termo de Adam Smith, a "mão invisível" faz o trabalho, não a empresa em si. Essa miopia leva as empresas a ignorar todas as outras informações que os preços transmitem. Mesmo quando as organizações reconhecem o poder dessas informações e suas implicações, a maioria das empresas não consegue gerenciá-las de forma eficaz, pois a precificação é um órfão organizacional, sem liderança, responsabilidade e prestação de contas claramente definidas. Quando as empresas entregam alegremente o trabalho pesado de precificação à automação, elas cedem aos algoritmos não apenas o controle da matemática, mas também das mensagens. Enquanto os cientistas de dados, analistas de dados e especialistas em preços se concentram em otimizar os números, quem garante que as mensagens sejam ideais? Em muitas organizações, a resposta é: ninguém. Um algoritmo de preços por si só tem dois pontos fracos. Primeiro, ele não tem a empatia necessária para prever e entender os efeitos comportamentais e psicológicos que as mudanças de preço têm sobre os clientes. Em segundo lugar, falta-lhe a perspectiva de longo prazo necessária para garantir a conformidade com uma estratégia corporativa ou um objetivo abrangente. Ao enfatizar apenas as flutuações de oferta e demanda em tempo real, o algoritmo vai contra os objetivos das equipes de marketing de obter relacionamentos e fidelidade de longo prazo. Esse conflito entre o pensamento de longo prazo e as mudanças de preço em tempo real não apenas intensifica o conflito entre ganhar boa vontade e ganhar dinheiro; ele também aumenta a urgência de encontrar uma solução antes que a marca sofra danos irreversíveis. Se uma empresa não gerenciar a definição de preços e as mensagens de forma proativa e estratégica, ela poderá desencadear e até mesmo acelerar a comoditização de suas ofertas, aumentando a sensibilidade ao preço, minando as relações preço-valor e manchando a reputação da marca. Mas, ao capacitar uma equipe que possa planejar suas iniciativas e tomar decisões sobre elas no momento, a empresa pode mudar rapidamente quando ocorrerem situações difíceis. Pense em uma experiência ruim típica em um parque temático. Os visitantes têm de enfrentar longas filas para atrações, alimentação e banheiros, além da falta de atenção pessoal de uma equipe de suporte sobrecarregada ou mal treinada. Essa experiência desagradável faz com que muitos clientes se perguntem se o alto investimento em ingressos, estacionamento, bebidas e hospedagem vale a pena. Os visitantes teriam uma visita mais agradável se encontrassem filas e tempos de espera mais curtos e tivessem melhores interações com o pessoal do parque. Para aumentar a satisfação do cliente, a Walt Disney World, em Orlando, Flórida, mudou sua estrutura dinâmica de preços de manual para algorítmica em 2018. O novo programa, que aumentou os preços dos ingressos para vários dias em geral, mas diminuiu o preço dos ingressos para datas fora de pico, incentivou os clientes a planejar suas viagens com bastante antecedência ou a reservar viagens durante períodos fora de pico para aproveitar os preços mais baixos. Os infográficos feitos à mão da Tsilli Pines exploram o poder que os números têm em nossas vidas e a topografia do dinheiro na consciência humana. Tsilli Pines O programa da Disney tem vários méritos: Primeiro, ele mostra que a precificação dinâmica pode servir a outros objetivos além de aumentar a receita ou o volume. Mesmo que a receita total e o número total de hóspedes permaneçam constantes ao longo do tempo, a estrutura de preços torna o fluxo de clientes mais estável, o que significa menos volatilidade nas necessidades da Disney em termos de pessoal e outros recursos. Isso pode levar a uma economia significativa de custos. Em segundo lugar, a experiência do cliente melhora drasticamente porque os visitantes podem aproveitar mais passeios, visitar mais atrações e usar melhor seu tempo nos parques. Por fim, o programa de preços dinâmicos pode ser explicitamente divulgado como um compromisso com a satisfação do cliente a longo prazo (apesar de um aumento geral nos preços). Quando a Disney World mudou para seu sistema algorítmico, ela também determinou que seria de seu interesse não mais precificar dinamicamente os ingressos de um dia para seus parques temáticos individuais (Magic Kingdom, Epcot, Animal Kingdom e Hollywood Studios). O preço dos ingressos para um único dia em todas as quatro propriedades foi definido entre US$ 109 e US$ 129, independentemente da época do ano em que o cliente escolhesse visitar o parque, independentemente da demanda. Essa barreira limitou o valor que a Disney poderia cobrar por um passe de um único dia, mas estabeleceu parâmetros claros que ajudaram os clientes a prever seus custos e planejar suas visitas. E, ao observar como eles selecionavam suas viagens, a Disney pôde aprimorar sua comunicação sobre a experiência no parque e criar pacotes de serviços adicionais para atender a diferentes segmentos de clientes. Outras empresas podem usar grades de proteção de forma semelhante - não apenas para proteger os clientes de oscilações bruscas de preços, mas também para avaliar como os preços afetam todas as áreas da organização. Ao estabelecer as grades de proteção iniciais e continuar a implantá-las, as empresas devem incentivar o compartilhamento de informações entre as diferentes linhas de negócios. Essa é a melhor maneira de extrair os principais aprendizados e usá-los em benefício da empresa. Vemos três áreas principais para uma colaboração mais estreita entre as funções para obter insights dos algoritmos: Experimentação. Testes controlados e periódicos de preços podem ajudar uma empresa a medir até que ponto os clientes valorizam um produto ou serviço, ou qualquer um de seus recursos, e a entender o contexto de quando e como eles obtêm esse valor. Na verdade, a experimentação de preços pode ser muito mais poderosa do que a pesquisa de mercado tradicional, porque os clientes estão reagindo a ofertas reais e fazendo transações reais. Suas respostas às mudanças de preço ajudam as empresas a descobrir o que funciona, o que não funciona e em que ponto os compradores tomam suas primeiras decisões de compra. Monitoramento. As empresas podem desenvolver um novo indicador-chave de desempenho ou comparar os indicadores existentes para garantir que a frequência e a magnitude das mudanças de preço não estejam corroendo a fidelidade do cliente ou a reputação da marca. Nenhuma empresa quer ser vista como injusta, manipuladora ou gananciosa. Portanto, é importante tomar medidas para restringir e gerenciar a saída dos algoritmos de precificação, e é vital pensar nas mensagens e em suas consequências com antecedência. Isso permite que as empresas evitem preços extremos e flutuantes, implementando pisos e tetos rígidos, como fez a Disney com seus preços fixos de um único dia. Estratégia. Essa é essencialmente uma visão integrada e de longo prazo dos dois primeiros elementos. O desenvolvimento de produtos, a marca, o posicionamento e os preços da empresa estão funcionando em harmonia - ou com o mínimo de atrito - para atingir os objetivos estratégicos da empresa? A empresa deve se esforçar para verificar, direta ou indiretamente, como os clientes percebem sua missão e seu propósito e se suas ações de preço reforçam ou prejudicam a reputação que está tentando estabelecer. As mensagens que os clientes inferem dos preços devem estar em sintonia com as mensagens explícitas que a empresa comunica por meio de suas atividades não relacionadas a preços para promover a si mesma e seus produtos. Quando as empresas prestam atenção a todas as várias maneiras pelas quais as mudanças de preço podem alterar o que os clientes acreditam e como se comportam - além da decisão imediata de comprar ou não comprar - elas podem melhorar o relacionamento com o cliente em vez de diminuí-lo, mesmo quando aumentam os preços. As empresas podem aproveitar o poder das mudanças de preço para melhorar suas operações e, ao mesmo tempo, criar uma experiência geral melhor para os clientes. Longe da abordagem de preços "definir e esquecer" que era comum no passado, as organizações com uma estratégia dinâmica devem adotar uma postura mais proativa e criativa para alcançar os resultados desejados. Para a Disney, a IKEA e a United Airlines, os objetivos eram simples: As marcas queriam fazer com que valesse a pena para os clientes fazer transações, mesmo em circunstâncias não ideais (em dias menos convenientes ou apesar de longos deslocamentos para lojas físicas). Eles também queriam se beneficiar da capacidade de gerenciar como, quando e por que as alterações nos preços eram comunicadas. Os melhores algoritmos de precificação podem analisar os dados dos clientes e outras informações para gerar preços ideais para um determinado cliente em um determinado momento. Mas de que perspectiva esses preços são ótimos? Essa pergunta entra no conflito entre ganhar a boa vontade do cliente e ganhar mais dinheiro, o que representa um desafio organizacional complicado que deve ser supervisionado por um proprietário claro e gerenciado quando necessário. Às vezes, o algoritmo pode precisar ser ajustado; outras vezes, seu uso pode precisar ser temporariamente suspenso. . . . No dia seguinte ao ataque à London Bridge, a Uber anunciou que havia reembolsado os pagamentos de todos os usuários que haviam alugado um carro na área afetada. A TI também se vangloriou de que seus motoristas haviam ajudado dezenas de milhares de pessoas a fugir do local. Ambos os anúncios provavelmente teriam melhorado a reputação da empresa se ela não tivesse sido manchada pela rápida reação ao aumento de preços. Embora seja difícil quantificar o impacto negativo duradouro desse aumento no relacionamento da Uber com seus clientes, está claro que uma resposta mais rápida ou um mecanismo mais proativo para evitar a alta dos preços teria beneficiado a marca e os usuários atendidos naquela noite. Todas as empresas devem entender o que seus algoritmos de preços estão comunicando aos clientes e qual a melhor forma de controlar essa mensagem. Para fazer isso de forma eficaz, elas devem desenvolver um caso de uso e uma narrativa adequados para implementar a precificação algorítmica, designar um proprietário para monitorar as proteções de precificação e capacitar esse proprietário para gerenciar ou anular a automação quando necessário. Ao fazer isso, as empresas poderão otimizar os preços dinâmicos em tempo real sem sacrificar a fidelidade do cliente ou prejudicar sua reputação.

As armadilhas dos algoritmos de precificação

Resumo.

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