Como dados, algoritmos e comportamento do consumidor estão transformando uma das decisões mais antigas do comércio: definir o preço de um produto.
Imagine duas pessoas comprando exatamente o mesmo produto, no mesmo supermercado virtual, no mesmo instante.
Uma encontra determinado preço. A outra encontra um valor diferente.
O produto não mudou. O fornecedor não mudou. O custo de produção também não.
O que mudou?
Talvez apenas a versão do preço que cada consumidor recebeu durante um experimento comercial.
Parece estranho? Para quem trabalha com marketing, estatística ou inteligência de negócios, essa situação abre uma discussão fascinante: quanto vale um produto e como uma empresa descobre esse valor?
A resposta está deixando de depender exclusivamente de planilhas de custos, margens predefinidas e pesquisas tradicionais de mercado.
Estamos entrando na era da precificação orientada por dados.
O preço nunca foi apenas uma questão matemática
Durante muito tempo, a fórmula comercial parecia relativamente simples: calcular os custos, adicionar uma margem e colocar o produto na prateleira.
Mas essa fórmula nunca explicou completamente por que alguém aceita pagar R$ 15 por um café em determinado estabelecimento enquanto considera R$ 8 caro em outro.
O marketing sabe disso há décadas.
Preço também envolve percepção de valor, conveniência, posicionamento, experiência, urgência, concorrência e até a maneira como uma oferta é apresentada.
Uma garrafa de água tem um valor em um supermercado. Em um aeroporto, a percepção de conveniência é diferente.
O produto pode ser essencialmente o mesmo. O contexto comercial, não.
A inteligência artificial acrescenta uma dimensão importante a essa discussão: a capacidade de analisar milhares de sinais simultaneamente e identificar padrões que seriam praticamente impossíveis de perceber manualmente.
E isso muda a maneira como o preço pode ser construído.
O supermercado virou um laboratório de preços
Em dezembro de 2025, uma investigação da Consumer Reports, em parceria com outras organizações, revelou que consumidores americanos encontraram preços diferentes para os mesmos produtos, nas mesmas lojas e nos mesmos horários, durante experimentos realizados na plataforma Instacart.
Em determinados produtos, a diferença chegou a 23%.
Os testes utilizavam tecnologia de precificação para avaliar como consumidores reagiam a diferentes valores.
A Instacart afirmou que os experimentos não utilizavam informações pessoais, dados demográficos nem comportamentos individuais para determinar preços e não constituíam precificação personalizada. Após a repercussão, anunciou o encerramento dos testes em 22 de dezembro de 2025.
Independentemente da controvérsia, existe uma questão comercial muito interessante nesse episódio.
E se o preço de um produto puder ser continuamente estudado como uma hipótese de marketing?
Em vez de presumir que R$ 19,90 é o preço ideal, uma empresa pode investigar como diferentes níveis de preço afetam vendas, conversão, margem e fidelização.
O supermercado, nesse contexto, deixa de ser apenas um lugar de transações e também se transforma em uma fonte de aprendizado sobre o mercado.
A ciência por trás da disposição de pagar
Na economia e no marketing, existe um conceito chamado willingness to pay, ou disposição a pagar.
Ele representa o valor máximo que alguém estaria disposto a desembolsar por um produto ou serviço em determinadas condições.
Esse valor não é fixo.
Ele pode variar conforme a necessidade, a concorrência, a conveniência, a reputação da marca e as alternativas disponíveis.
É aqui que entram a estatística, os modelos preditivos e a inteligência artificial.
Ao analisar histórico de vendas, comportamento agregado, sazonalidade, resposta a promoções e variações de demanda, uma empresa pode estimar a sensibilidade de determinados produtos ao preço.
Essa sensibilidade é conhecida como elasticidade-preço da demanda.
Um produto pode vender muito mais quando recebe um pequeno desconto. Outro pode apresentar pouca alteração no volume, mesmo com um reajuste.
Conhecer essa diferença permite tomar decisões comerciais melhores.
E nem sempre a melhor decisão é aumentar preços.
Vender mais barato pode significar ganhar mais dinheiro
Considere um exemplo hipotético.
Uma empresa vende 100 unidades de um produto por R$ 100. O custo variável de cada unidade é R$ 60.
A margem de contribuição total é de R$ 4.000.
Agora imagine que, ao reduzir o preço para R$ 90, a empresa consiga vender 140 unidades, mantendo os mesmos custos unitários.
A margem total passa a R$ 4.200.
Mesmo cobrando menos por unidade, o negócio melhora seu resultado em R$ 200, antes dos custos fixos.
É um exemplo simplificado, mas demonstra uma lição fundamental: o maior preço nem sempre produz o maior lucro.
A inteligência de precificação busca justamente compreender essas relações.
Em vez de trabalhar apenas com intuição, o gestor passa a testar hipóteses, comparar cenários e acompanhar resultados.
É a diferença entre simplesmente escolher um número e construir uma estratégia comercial.
E onde entra o marketing?
Praticamente em tudo.
A precificação inteligente pode orientar campanhas promocionais, estratégias de fidelização, posicionamento de produtos e até o desenvolvimento de novas ofertas.
Uma empresa pode descobrir, por exemplo, que determinados consumidores não precisam necessariamente de descontos. Eles valorizam mais uma entrega rápida, uma garantia ampliada ou um atendimento diferenciado.
Outros segmentos podem demonstrar maior sensibilidade ao preço e responder melhor a embalagens econômicas, assinaturas ou ofertas combinadas.
Perceba a mudança.
Não se trata apenas de decidir quanto cobrar pelo mesmo produto.
Trata-se de compreender qual proposta de valor faz sentido para cada público.
Essa informação pode influenciar todo o composto de marketing: produto, preço, praça e promoção.
O preço passa a conversar com as outras decisões comerciais.
O próximo passo: algoritmos que recomendam decisões
Com a evolução dos sistemas de inteligência artificial, a análise de preços também pode se tornar mais sofisticada.
Modelos estatísticos estimam demanda. Algoritmos identificam padrões. Sistemas de recomendação sugerem ajustes. Ferramentas de IA generativa explicam cenários e ajudam gestores a interpretar os resultados.
Em operações mais avançadas, agentes de inteligência artificial podem acompanhar sinais do mercado e recomendar ações comerciais dentro de limites estabelecidos pela empresa.
Isso não elimina a estratégia humana.
Pelo contrário.
O trabalho passa a exigir perguntas melhores.
Qual é o objetivo da precificação? Aumentar margem? Ganhar participação de mercado? Reduzir estoques? Conquistar novos clientes? Melhorar a recorrência de compras?
Cada objetivo pode produzir uma recomendação diferente.
E um algoritmo sem uma estratégia comercial clara pode simplesmente otimizar o indicador errado.
Existe um limite para essa inteligência?
Sim. E ele também é comercial.
Uma estratégia capaz de aumentar o lucro de uma transação pode prejudicar a confiança na marca quando o consumidor não entende os critérios utilizados.
Uma coisa é oferecer descontos de fidelidade, benefícios por assinatura ou preços promocionais com regras claras.
Outra é alterar preços de maneira opaca utilizando características pessoais, sem avaliar os efeitos legais, reputacionais e concorrenciais.
No Brasil, o tratamento de dados pessoais e as decisões automatizadas precisam respeitar a LGPD, além das regras aplicáveis às relações de consumo.
O tema também já é objeto de investigação regulatória: um estudo da Federal Trade Commission dos Estados Unidos identificou o uso de diferentes tipos de dados para apoiar preços e ofertas individualizados. É importante distinguir essas práticas dos testes aleatórios descritos pela Instacart.
A tecnologia precisa estar a serviço de uma proposta de valor sustentável.
Porque conquistar uma margem adicional hoje pode não compensar perder um cliente amanhã.
E fidelidade também tem valor econômico.
A verdadeira revolução não está na etiqueta
Durante décadas, as empresas procuraram descobrir o preço certo para vender seus produtos.
Agora, com ferramentas analíticas cada vez mais acessíveis, podem investigar algo muito mais interessante: como o valor percebido muda de acordo com o contexto, a oferta e o comportamento do mercado.
Essa mudança abre oportunidades para supermercados, indústrias, empresas de serviços, plataformas digitais e pequenos negócios.
Não é necessário começar com sistemas gigantescos ou algoritmos extraordinários.
Uma empresa que organiza seu histórico de vendas, conhece suas margens, compara períodos e mede a resposta de seus clientes às promoções já consegue transformar dados em decisões melhores.
A inteligência artificial amplia essa capacidade. Mas a base continua sendo a qualidade dos dados, o entendimento do negócio e a clareza dos objetivos.
No fim, talvez a pergunta mais importante não seja quanto uma máquina consegue fazer alguém pagar por uma maionese.
A pergunta comercialmente mais inteligente é outra:
Quanto valor uma empresa consegue criar quando passa a compreender, de verdade, por que seus clientes compram?
Porque o futuro da precificação não deveria ser simplesmente cobrar o máximo possível.
Deveria ser encontrar o melhor equilíbrio entre valor percebido, competitividade, rentabilidade e relacionamento.
A realidade dá sinais. Saber interpretá-los é o que transforma dados em decisões.
Fontes: Consumer Reports — investigação sobre testes de preço da Instacart · Instacart — comunicado de encerramento dos testes (22/12/2025) · Federal Trade Commission — estudo sobre preços individualizados (2025).