Otimização
Otimização Quantitativa de Portfólio e Preço
Abordagem baseada em simulação para otimizar mix de ofertas, cenários de preço, valor de atributos e participação estimada de mercado.
Tipo de dados: simulado. Sem dados confidenciais de clientes ou empregadores.
Resumo Executivo
Este estudo usa métodos quantitativos de preferência e preço para comparar configurações de oferta, estimar valor de atributos e simular resposta esperada de mercado.
Pergunta de Negócio
Que combinação de funcionalidades, níveis de preço e opções de portfólio tem maior probabilidade de melhorar valor esperado sem depender apenas de opinião?
Pergunta Estatística / Hipótese
A análise estima se os padrões de preferência observados sustentam uma hierarquia de valor diferenciada entre atributos, níveis de preço e bundles de oferta.
Dados
A base é simulada e inclui tarefas de escolha por respondente, níveis de atributos, alternativas de preço, scores de preferência e restrições de portfólio.
Metodologia
O fluxo combina elasticidade de preço, MaxDiff, conjoint analysis, TURF e simulação de market share. A ênfase está em comparar cenários sob pressupostos explícitos, não em apresentar um ótimo determinístico único.
Implementação
Python e R são usados para preparação dos dados, estimação de modelos e simulação. Excel é usado para tabelas de cenários que podem ser revistas por equipas comerciais.
Resultados
Os outputs incluem importância de atributos, sensibilidade a preço, sobreposição de alcance, market share simulado e ranking de cenários de portfólio.
Limitações
As limitações incluem dados de preferência simulados, viés de preferência declarada, incerteza sobre resposta competitiva e sensibilidade ao conjunto de atributos escolhido.
Recomendação Executiva
Priorizar opções de portfólio que permanecem fortes sob pressupostos de preço plausíveis e evitar escolhas que só performam bem num cenário estreito.
Ferramentas Utilizadas
Python, R e Excel.
Links
Notebook, repositório GitHub e PDF executivo em breve.