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Algoritmo parametrizável para otimização de preços de produtos no varejo físico com utilização de MAB (Multi Armed Bandit Algorithm) e RQP (Robust Quadratic Programming)

Processo: 22/02635-2
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2023
Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2025
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Marcus Vinicius Veiga Roggero
Beneficiário:Marcus Vinicius Veiga Roggero
Empresa:Infopreços S/A
CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
Município: São Paulo
Pesquisadores associados: Caroline dos Remédios Barbosa ; Daniel Soares Lopes ; Diogo Feliciano dos Santos ; José Henrique Camargo Leopoldo e Silva
Vinculado ao auxílio:19/22822-9 - Algoritmo parametrizável para otimização de preços de produtos no varejo físico com utilização de MAB (Multi Armed Bandit Algorithm) e RQP (Robust Quadratic Programming), AP.PIPE
Bolsa(s) vinculada(s):24/19663-4 - Desenvolvimento de APIs e regras de negócios para o módulo de precificação dinâmica, a partir dos modelos inteligentes desenvolvidos para a precificação inteligente, BP.TT
24/19609-0 - Desenvolvimento de uma Interface de Usuário (UI) otimizada para o Cálculo de Preços no Varejo: Melhoria da Experiência do Usuário através da Análise e Implementação de Práticas de UX, BP.TT
24/14819-6 - Análise, acompanhamento e exploração de dados para entendimento de resultados dos modelos de precificação desenvolvidos., BP.TT
24/08003-3 - Desenvolvimento das interfaces, a partir de modelos de precificação inteligente e as necessidades de mercados, contemplando a construção de funcionalidades e painéis analíticos, BP.TT
24/02033-8 - Algoritmo parametrizável para otimização de preços de produtos no varejo físico com utilização de MAB (Multi Armed Bandit Algorithm) e RQP (Robust Quadratic Programming), BP.TT
Assunto(s):Aprendizado computacional  Algoritmos  Custos e análise de custo  Vendas a varejo 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Algoritmos de precificação varejo | Decisão de preços varejo | Otimização de preços varejo | Precificação varejo | Previsão de demanda varejo | Machine Learning

Resumo

A precificação de produtos no varejo físico alimentar é um desafio diário para os varejistas. O tamanho do sortimento e as variáveis envolvidas dificultam a precificação otimizada. A InfoPrice é uma startup retailtech de precificação que possui produtos de monitoramento de preços de concorrência e análise de dados desde 2013. A companhia possui uma infraestrutura de Big Data, tratamento para receber os dados de diversas fontes - incluindo crawlers/scrappers -, modelos estatísticos para o tratamento e a qualidade das informações e painel de preços. Além disso, possui duas patentes: a Gôndola NoBreak e o hardware SmartPrice, utilizado para diminuir o tempo da coleta de preços no varejo físico alimentar. O objetivo do projeto é o desenvolvimento de um software de precificação dinâmica. Na fase 1 do projeto PIPE, verificou-se a viabilidade dos modelos de previsão da demanda, elasticidade preço-demanda, sensibilidade do produto, otimização de preços por produto com testes com o algoritmo do tipo MAB e por categoria com a programação quadrática robusta (RQP). O projeto apresentado neste trabalho é a fase 2 do PIPE, cujo objetivo é desenvolver os modelos de otimização de preços de modo a maximizar a receita ou lucro do varejista. O plano de pesquisa visa unir o MAB e o RQP para que o varejista tenha uma política de preços consistente para as categorias de produtos. A minimização do tempo de implantação nos clientes ocorrerá com os backtests e simulações. Os dashboards serão utilizados para o acompanhamento dos modelos junto aos clientes. Posteriormente, os modelos serão transformados em módulos de APIs, que serão acopladas à plataforma de precificação automática (IPA).O IPA concorre diretamente com duas empresas nacionais, que têm dificuldades no desenvolvimento de soluções por não possuírem bases tecnológicas, e diversas empresas estrangeiras com baixíssima penetração no mercado brasileiro. O valor total do projeto é R$ 2,4 milhões, sendo R$ 999.252,76 solicitado para o PIPE 2 e aproximadamente R$ 1,4 milhão de contrapartida da InfoPrice. Por se tratar de um software, o orçamento solicitado no PIPE 2 para os dois anos do projeto está majoritariamente alocado em bolsas (87%). O restante do orçamento está alocado em consultorias técnicas especializadas (10%) e gastos com computação na nuvem para o processamento dos modelos (3%). A evolução do projeto será medida com nível de maturidade tecnológica TRL. A contrapartida da InfoPrice durante os dois anos do projeto do PIPE fase 2 será para o pagamento de salários de 20 colaboradores dedicados total ou parcialmente ao projeto, sendo cinco colaboradores com dedicação total. Em 2021, foi realizada uma rodada de investimento Series A, com parte desses recursos destinados para o projeto. O IPA tem um grande potencial, dado que atualmente o mercado varejista brasileiro tem um tamanho 2 bilhões de reais para a inteligência de preços. A projeção de receita para 2024 é de R$ 16 milhões. (AU)

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