Promoções movimentam fluxo, aceleram o giro e podem transformar o resultado de uma rede supermercadista. Porém, elas também expõem uma dificuldade comum em muitas operações: prever quanto a demanda realmente vai mudar quando o preço muda.

Isso acontece porque grande parte dos ERPs foi desenvolvida principalmente para registrar operações, controlar estoque e consolidar históricos. Embora essas funções sejam importantes, elas não necessariamente permitem interpretar como o consumidor reage a diferentes preços.

Em campanhas promocionais, essa limitação pode custar caro.

Quando o preço cai, o comportamento de compra muda. Consequentemente, quem não consegue prever esse movimento pode enfrentar ruptura, excesso de estoque ou perda de margem.

É nesse contexto que entra a elasticidade de preço no varejo.

O que é elasticidade de preço?

A elasticidade de preço mede o quanto a demanda de um produto varia quando seu preço sobe ou cai.

Na prática, isso significa que diferentes produtos podem reagir de maneiras muito diferentes ao mesmo desconto.

Por exemplo:

• um bombom em uma campanha promocional pode apresentar forte aumento nas vendas;
• um item básico que já possui preço competitivo pode reagir menos;
• produtos sazonais podem apresentar maior sensibilidade ao preço em determinados períodos.

Por isso, entender essa relação é fundamental para acertar o volume de compras promocionais.

A fórmula básica é:

Elasticidade = % de variação da demanda ÷ % de variação do preço

Quando uma redução de preço provoca um aumento significativo no volume vendido, a elasticidade é alta.

Dessa forma, o desconto deixa de ser apenas uma decisão comercial e passa a ser também uma variável importante para o planejamento de abastecimento.

Por que sistemas tradicionais podem falhar nas promoções?

Muitos sistemas convencionais projetam compras olhando principalmente para médias históricas.

Imagine que uma loja venda 100 caixas de bombom por semana a R$ 10.

Com base nesse histórico, o sistema pode sugerir uma reposição próxima desse padrão, realizando apenas pequenos ajustes sazonais.

Agora, porém, imagine uma campanha em que o preço cai para R$ 7.

Essa mudança pode alterar significativamente a intenção de compra.

O desconto pode:

• aumentar a conversão;
• estimular compras por impulso;
• elevar o volume por cesta;
• atrair novos consumidores;
• acelerar o giro em poucos dias.

Se o sistema não considerar o impacto desse novo preço sobre a demanda, ele pode continuar projetando compras como se a semana promocional fosse uma semana comum.

O resultado pode aparecer rapidamente: ruptura justamente no momento em que a campanha deveria gerar mais vendas.

O problema inverso também existe

Entretanto, existe outro lado dessa equação.

Nem toda promoção triplica as vendas.

Em alguns casos, uma redução de preço provoca apenas uma pequena alteração na demanda. Se a operação inflar o pedido sem considerar essa resposta, o resultado pode ser igualmente prejudicial.

Nesse cenário, podem surgir:

• excesso de estoque;
• capital de giro imobilizado;
• necessidade de remarcação;
• perdas no pós-promoção;
• pressão sobre a margem.

Portanto, errar para cima também custa caro.

Acertar o volume promocional não significa adotar uma previsão otimista ou conservadora. Significa entender como o consumidor tende a reagir àquela condição específica de preço.

Como a Inteligência Artificial pode melhorar as compras promocionais?

É justamente nesse ponto que a tecnologia pode mudar a forma como o varejo planeja suas compras.

A plataforma Kikker utiliza Inteligência Artificial para compras no varejo, analisando diferentes variáveis que podem influenciar a demanda.

Entre elas estão:

• histórico promocional por SKU;
• comportamento por loja e região;
• sensibilidade ao preço;
• sazonalidade;
• calendário comercial;
• padrões anteriores de ruptura;
• comportamento em campanhas semelhantes.

A partir dessa combinação de informações, o sistema consegue estimar como a demanda pode se comportar diante de uma determinada condição promocional.

Ou seja, não se trata apenas de perguntar:

“Quanto esse produto vendeu no passado?”

A análise passa a considerar também:

“Por que ele vendeu esse volume e quanto pode vender agora diante deste preço e deste contexto?”

Essa diferença é importante porque o histórico, sozinho, nem sempre representa o comportamento futuro.

Pedido automático para acompanhar a demanda

Quando a previsão identifica uma possível aceleração da demanda, o pedido sugerido pode acompanhar essa nova realidade.

Assim, a operação entra na campanha com um abastecimento mais coerente com o volume esperado.

Isso ajuda a reduzir o risco de gôndola vazia justamente durante o pico de fluxo.

Ao mesmo tempo, quando o desconto apresenta baixo potencial de aumento de demanda, a operação evita inflar o pedido sem necessidade.

Na prática, uma previsão mais inteligente contribui para:

• reduzir rupturas;
• evitar excessos;
• melhorar o giro;
• proteger o capital de giro;
• aumentar a confiança nas decisões comerciais;
• acelerar o planejamento de compras.

Promoção eficiente começa antes da oferta ir ao ar

O consumidor enxerga apenas o preço final.

Por trás de uma campanha rentável, entretanto, existe uma operação que precisa estar preparada para o comportamento que aquele preço pode provocar.

Se o seu sistema ainda trata uma semana promocional como uma semana comum, existe o risco de deixar vendas, margem e eficiência pelo caminho.

No varejo moderno, prever a demanda promocional deixou de ser apenas um diferencial. É uma necessidade para quem precisa crescer sem perder o controle do estoque.

A pergunta, portanto, é direta:

Sua operação ainda reage ao desconto depois que a demanda acontece ou já consegue antecipar o efeito que ele terá sobre as vendas?