Em qualquer setor, seja varejo, serviços, finanças, transporte aéreo ou B2B, pequenos ajustes de preço podem causar grandes impactos nos resultados. A elasticidade-preço traduz, de forma clara, como a demanda reage a variações de preço. Calculada com método, ela torna a precificação mais previsível, defensável e orientada a dados.
Capítulo 1 – Conceitos essenciais (rápidos e úteis)
“O número é o regente das formas e das ideias.” – Pitágoras
A elasticidade é, em essência, um número que descreve a sensibilidade do preço. Um conceito simples, mas de enorme poder interpretativo.
- Elasticidade própria: é a variação (%) da demanda quando o preço muda 1% (ex.: se a elasticidade é −2, uma variação de +1% no preço leva à um impacto de −2% nas vendas).
- Elasticidade cruzada: representa sua demanda em função do preço de outros produtos (substitutos ou complementares).
- Elasticidade relativa: sensibilidade do seu preço em relação ao concorrente.
O que esperamos? Em geral, esperamos que a elasticidade seja negativa: quando o preço sobe, a demanda tende a cair. E o contrário também vale.
Como calculamos? Com um modelo para a demanda que relaciona as vendas com o preço e outras variáveis de contexto (sazonalidade, economia, clima, concorrência, ruptura, etc.).
Capítulo 2 – Elasticidade dinâmica: duas camadas que enxergam “o agora” e “o que vem”
“Ninguém se banha duas vezes no mesmo rio.” – Heráclito
Por que olhar elasticidade de forma dinâmica?
Porque o mundo é dinâmico: clientes mudam hábitos, concorrentes ajustam preços, campanhas entram e saem do ar, estoques oscilam, canais ganham e perdem relevância – e a sazonalidade faz o restante. Nessa realidade, tratar a elasticidade como um número fixo aplana o cenário e esconde movimentos importantes.
Uma forma potente de capturar esse dinamismo são os modelos de espaço de estado, estruturados em duas camadas: uma para medir a elasticidade em cada período e outra para modelar sua evolução ao longo do tempo.
1) O que define essas camadas?
Cada camada é, na verdade, um modelo, e juntos eles se complementam:
- Modelo de estimação (medição): relaciona vendas, preço e demais fatores para medir a elasticidade em cada período, garantindo coerência e qualidade dos dados.
- Modelo de evolução (previsão): define como a elasticidade evolui no tempo (tendência, sazonalidade, choques).
Com essa dinâmica, prevemos a elasticidade e a demanda futura – não apenas explicamos o passado.
Um modelo “tira a foto” do agora; o outro “filma” o que vem. Juntos, entregam insights mais profundos e decisões mais seguras sobre o preço.
2) Como esses modelos aprofundam a gestão de preço?
- Separa o permanente do passageiro: não confunde ruído com mudança estrutural.
- Explica o porquê: identifica quando a sensibilidade subiu/baixou e o que influenciou esse comportamento (campanha, ruptura, mídia, clima).
- Prevê janelas de oportunidade: se a elasticidade vai cair, é hora de elevar preço e proteger margem; se vai subir, ajuste promoções ou reduza preço para sustentar volume.
- Melhora a previsão: a dinâmica da elasticidade compõe a previsão e reduz surpresas.
Capítulo 3 – Bayes na prática: quando dados e bom senso caminham juntos
“A probabilidade é o bom senso convertido em cálculo.” – Pierre-Simon Laplace
Laplace foi um dos fundadores da estatística moderna e talvez o primeiro a perceber que o raciocínio humano é, no fundo, probabilístico. Ele afirmava que, quando tomamos decisões, não trabalhamos apenas com dados mas também com o que já acreditamos saber, e que o segredo está em atualizar essas crenças à medida que novas evidências surgem. Essa ideia foi formalizada no Teorema de Bayes, base de uma das metodologias mais elegantes e úteis da ciência de dados.
Modelos “puros” podem produzir resultados tecnicamente bons e, ainda assim, serem incoerentes com regras de negócio (como elasticidade positiva). A Inferência Bayesiana resolve isso ao permitir que conhecimento prévio, regras, expectativas e limites, entre na formulação.
O que é conhecimento de negócio na prática?
- Sinal esperado: elasticidade ≤ 0.
- Ordenação natural: versões premium tendem a ser mais inelásticas.
- Suavidade temporal: elasticidade evolui sem saltos abruptos sem justificativa.
- Hierarquia: parâmetros compartilham informações dentro de grupos parecidos (SKU, categoria, região).
Por que isso importa?
O Teorema de Bayes permite criar modelos mais realistas, estáveis e auditáveis, onde o conhecimento de negócio é parte do código-fonte da decisão. É o ponto em que a estatística encontra a estratégia.
Capítulo 4 – Incerteza: medir para decidir melhor
“A dúvida não é uma condição agradável, mas a certeza é absurda.” – Voltaire
A incerteza é como o ar que respiramos: invisível mas sempre presente. Ela se encontra especialmente nas previsões: mercados mudam de humor, concorrentes se movem, e até os dados, que deveriam ser firmes, trazem seu próprio ruído. Por instinto, preferimos simplificar, fingir que existe uma única resposta, pontual. Só que decidir com um único número é como andar no escuro: cada passo confiante pode ser o primeiro rumo ao tropeço.
Por que medir a incerteza?
Porque não é a mesma coisa aprovar um preço com elasticidade precisa e outro com incerteza alta. No primeiro caso, há chão firme, e no segundo, cascalho. O papel do cientista de dados é reduzir a incerteza, mas chega um ponto em que ela não cai mais. Nesse momento, é preciso colocá-la sobre a mesa e decidir com ela, e não apesar dela.
A incerteza não é inimiga, ela é parte do conhecimento. Medir e mostrar a dúvida melhora a conversa de negócio e leva a decisões mais responsáveis e previsíveis.
Capítulo 5 – Da medição à ação: otimização que respeita o negócio
“A ciência começa onde começa a medição.” – Dmitri Mendeleev
Depois de medir a elasticidade, entender sua dinâmica e tratar a incerteza, chega o momento de transformar tudo isso em decisão de preço. A otimização é a ponte entre a análise e a ação: ponto de encontro entre o modelo e o bom senso, onde os números se tornam escolhas reais de negócio.
O que entra no otimizador?
- Elasticidades dinâmicas: medidas e previstas, mostrando como a sensibilidade ao preço muda ao longo do tempo.
- Bayes: garante coerência e estabilidade dos parâmetros, mantendo o modelo fiel à lógica do negócio.
- Incerteza explícita: cada preço candidato traz lucro esperado e uma faixa de risco, que orienta decisões prudentes.
Objetivo e regras do jogo:
A pergunta central é: o que queremos otimizar?
- Receita: quando o foco é volume e participação de mercado.
- Lucro: quando o objetivo é margem e rentabilidade.
- Equilíbrio risco–retorno: quando é preciso estabilidade, maximizando lucro esperado e controlando volatilidade.
Esses objetivos convivem com regras práticas: pisos e tetos de preço, rampas de variação, coerência entre produtos, políticas comerciais e comparações com concorrentes. São os limites do jogo que mantêm a otimização realista.
Capítulo 6 – O que levar para a prática?
“Quando os fatos mudam, eu mudo de ideia.” – John Maynard Keynes
- Elasticidade é a métrica central da sensibilidade e vale para qualquer setor.
- Modelos de demanda podem estimar e prever simultaneamente. A mesma estrutura que calcula a elasticidade também projeta demanda e efeitos de promoção, permitindo testar cenários de preço e volume.
- Modelagem dinâmica (medição + evolução) gera insights mais profundos e previsões mais confiáveis. Separar o que é ruído do que é tendência mostra quando a sensibilidade muda e por quê. Essa visão temporal evita decisões reativas e cria estratégia.
- Bayes impõe bom senso e estabiliza resultados. A inferência bayesiana transforma regras de negócio em parâmetros: sinal, ordem, limites e suavidade. Isso gera estabilidade, consistência e resultados que “falam a língua” da empresa.
- Trate elasticidade como distribuição, decida olhando risco e retorno. Decisões baseadas em faixas e riscos são mais maduras.
Em resumo: preço pode deixar de ser uma aposta e passar a ser um processo científico.
Medir → compreender → prever → otimizar → aprender.
Quando esse ciclo se repete, cada rodada melhora a anterior: o modelo aprende com os dados, o time aprende com o modelo e o negócio aprende com os resultados, alimentando uma nova rodada de medição, compreensão e melhoria.
Essa é a essência da visão dinâmica da elasticidade de preço: um processo vivo que combina dados e experiência, técnica e intuição, cálculo e bom senso.
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