Fábio Krykhtine criou um algoritmo (receita de cálculos matemáticos) que indica a chance de sucesso comercial de produtos.
O trabalho foi aplicado à marca de roupas Lode, de atacado, da seguinte forma: cerca de 160 de 400 peças da coleção de verão foram apresentadas a 30 funcionários da própria empresa que os avaliaram segundo os critérios desejo, cor, preço, modelagem e versatilidade.
Depois, a mesma pesquisa foi feita com 50 pessoas presentes no Fashion Business, feira de negócios de moda no Rio. Entre eles produtores de moda, representantes comerciais e clientes.
Dependendo de quem respondia, era dado um peso diferente às opiniões.
"Quando a gente faz essa primeira pesquisa, consegue estabelecer o alinhamento de preço e fica sabendo o que a empresa acha da coleção. Depois compara com a visão do mercado", diz Krykhtine.
As respostas eram subjetivas, como "gostei", "não gostei", "caro", "muito caro", "barato", "desejável" e "indiferente".
Com elas em mãos, foi criado um índice de atratividade para cada produto, que varia de zero a um.
Para mensurar conceitos que não são quantificáveis, o algoritmo usa a chamada "lógica fuzzy", ou difusa.
É um método que avalia valores por meio de intervalos e, assim, permite graduar variáveis que não são exatas.
"O processamento é feito por meio de dados vagos e incertos e ele [o algoritmo] faz uma seleção multicritério dos fatores que demandam o desejo de consumo de um produto", afirma o mestrando.
Com os índices em mãos, é possível ajustar preços -ou outros fatores das peças-, reduzindo, por exemplo, a margem de lucro de produtos considerados muito caros ou até reduzindo a produção de determinadas peças.
Foi isso que aconteceu com a Lode. Depois da aplicação do algoritmo, houve um aumento de 29% nas vendas e uma redução de 34% no encalhe da coleção de verão, em comparação com a coleção anterior.
Segundo Renato Nobre, o proprietário da marca, o ciclo da indústria de confecção é muito extenso.
Mas, seguindo a indicação dos dados, ajustaram os preços e começaram o processo de produção antes mesmo dos pedidos, já apostando em quais peças seriam as mais vendidas.
Sob a orientação dos professores Carlos Cosenza e Francisco Dória, o trabalho foi apresentado em junho na universidade do Minho, em Portugal.
FIDELIDADE
Isso favoreceria, por exemplo, a expansão de franquias em determinadas regiões onde o público tem maior receptividade.
Outra possibilidade é usá-lo em programas de fidelidade. Ele explica que o algoritmo pode ajudar a desenvolver promoções que incluam os produtos mais atrativos aos membros do programa.
O algoritmo pode ser usado também em outros segmentos, comparando produtos de classe semelhante e até pessoas, num processo seletivo de recursos humanos, por exemplo.
O pesquisador disse que já está sendo sondado por algumas empresas a respeito do trabalho.
Folhapress
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