ESTRATÉGIAS DE PRICING UTILIZADAS PELAS MICRO E PEQUENAS EMPRESAS

1. ESTRATÉGIAS DE PRICING UTILIZADAS PELAS MICRO E PEQUENAS EMPRESAS • QUE SÃO AUXILIADAS PELO CIETEC – CENTRO INCUBADOR DE EMPRESAS TECNOLÓGICAS

2. Questão de pesquisa • Quais as estratégias de formação de preço de venda predominantes nas micro e pequenas empresas auxiliadas pelo CIETEC?

3. Objetivo Geral • Fatores considerados na elaboração dessas estratégias e a sua aplicação.

4. Objetivo Específico • Estratégia de precificação predominante em cada grupo e geral das empresas auxiliadas pelo CIETEC que participaram desse estudo. Após essa classificação procuramos identificar as características similares das empresas pertencentes a cada grupo.

5. Justificativa do Estudo • A literatura indica a grande utilização pelas empresas dos modelos de decisão de preço orientados pelos custos • Em 2002 (as estatísticas gerais mais recentes do IBGE), o total de empresas alcançava 4.918.370 de unidades, nos setores da indústria, construção, comércio e serviços. O conjunto das micro e pequenas empresas alcança 99,2% do total.[1] • [1] Fonte: IBGE, disponível no site do SEBRAE.

6. Segundo (SANTOS, 1995, p.1) identifica-se três principais modelos de decisão de preço de venda • a) os modelos de decisão de preço de venda orientados pela teoria econômica; • b) os modelos de decisão de preço de venda orientados pelos custos; e • c) os modelos de decisão de preço de venda orientados pelo mercado.

7. Metodologia de Pesquisa • Questionários compostos por perguntas fechadas • Aplicado por telefone ou enviado por e-mail para compor a pesquisa com uma “amostragem acidental” . (MARTINS, 1994, p.40) .

8. Metodologia de Pesquisa • Pesquisados os atributos da empresa referentes ao setor econômico, atividade econômica, idade, porte e aos modelos de decisão de preço utilizados pelas empresas • O banco de dados utilizado foi o site do CIETEC que contém aproximadamente 136 empresas

9. Critério de Classificação do Porte da Empresa • Figura: Porte de acordo com o número de pessoas ocupadas • Fonte: SEBRAE/MS

10. As Incubadoras • Anos 80, nos Estados Unidos. (CIETEC). • Primeiras experiências: "habitats de inovação", que desde 1938 no Vale do Silício). (CIETEC). • Auxiliá-las a montar sua estratégia e seu planejamento[...].Papel de apoio para a sobrevivência das micro e pequenas empresas” (MURITIBA, 2003, p.3).

11. Empresas de base tecnológica (new technology based firms). • O papel da universidade perante essas incubadoras é o de gerar as tecnologias e dar o suporte técnico e tecnológico às empresas abrigadas. (FONSECA, 1999, p.1).

12. Movimento no Brasil • O Brasil é o 2º colocado no ranking mundial de incubação e tem o maior número de incubadoras na América Latina. • Incentivo ao empreendedorismo, o desenvolvimento econômico regional, o desenvolvimento tecnológico, a geração de empregos e a transferência de tecnologia.

13. O CIETEC • Desenvolvimento da ciência e da tecnologia nacional, incentivando a transformação do conhecimento em produtos e serviços inovadores e competitivos. • Índice de sobrevivência e competitividade • Infra-estrutura e recursos humanos.

14. Teoria Econômica • Lei da Procura; • Elasticidade-preço da demanda; • Lei da Oferta; • Equilíbrio e interação da oferta e procura; • Estruturas de mercado.

15. Custos • Mark-up; • Target-Return; • Análise de sensibilidade; • Análise de custo-volume-lucro.

16. Mercado (Marketing) • Descontos e concessões; • Políticas de preço por região; • Preço fixo versus preço variável; • Preço unitário; • Preço para produtos múltiplos; • Manutenção do preço de revenda; • Preço de “oferta”;

17. Mercado • Garantia contra queda de preço; • Concorrência de preço versus concorrência qualitativa; • Preços psicológico: • Linha de preço; • Preço de prestígio; • Preço comum; • Preço esquisito.

18. ANÁLISE DOS RESULTADOS

19. Etapa Agrupamento combinado Coeficiente de aglomeração Estágio em que o agrupamento surge pela primeira vez Próxima etapa Classe 1 Classe 2 Classe 1 Classe 2 1 11 12 ,104 0 0 17 2 3 14 ,268 0 0 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 7 9 5,282 7 0 15 13 1 2 6,388 11 5 16 14 3 8 7,997 9 8 15 15 3 7 9,872 14 12 17 16 1 6 12,592 13 10 18 17 3 11 16,042 15 1 18 18 1 3 25,673 16 17 0 Figura: Esquema de aglomeração de análise hierárquica de agrupamentos pelo método de Ward

20. Figura 9.2:Dendograma para análise hierárquica de agrupamento pelo método de Ward

21. Classe 1 2 3 4 5 Desconto 8,33 7,50 6,67 7,50 5,00 Penetração 2,67 9,00 6,67 3,50 1,67 Tributo 5,67 8,00 9,83 1,50 8,83 Marketing 4,33 1,50 5,33 7,00 8,33 Custos 7,67 ,00 7,33 1,00 7,50 Elasticidade 3,00 ,00 4,50 6,00 6,67 O SPSS FOR WINDOWS (STATISTICAL PACKAGE FOR THE SOCIAL SCIENCES) NOS APRESENTAOS CENTROS FINAIS DOS CLUSTERS Figura: Centros finais de classes

22. O SPSS FOR WINDOWS (STATISTICAL PACKAGE FOR THE SOCIAL SCIENCES) NOS APRESENTA TAMBÉM O NÚMERO DE EMPRESAS EM CADA CLASSE Figura: Número de empresas em cada classe

23. OS CLUSTERS Cluster 1 – Empresas de software e telecomunicações com estratégias de pricing com foco nos clientes e custos: Esse grupo é formado por empresas de software e telecomunicações com foco principalmente nos clientes em suas estratégias de pricing. Os tributos também se apresentam como um fator importante, apesar de isso não ser tão evidente como na maioria dos outros clusters. Cluster 2 – Empresas com estratégias de pricing com foco na concorrência e clientes: Esse grupo é formado por empresas com foco, principalmente, na concorrência na hora de precificar, utilizando-se provavelmente para determinados produtos ou serviços os preços de penetração.

24. OS CLUSTERS Cluster 3 - Empresas industriais com estratégias de pricing com foco nos custos: Esse grupo é formado por empresas do setor industrial (concentrou também a maioria das empresas que atuam na área de instrumentação) que se atentam, fundamentalmente, nos custos para fixar seus preços. Todavia, essas empresas também levam em conta seus clientes em suas estratégias de pricing, já que os descontos foram enfatizados pelos seus gestores, embora tenha sido feito moderadamente. Adicionalmente, podemos notar que essas empresas admitem abaixar seus preços para ganhar share de mercado, contudo essa não é uma característica tão marcante quanto no cluster 2. Por fim, esse agrupamento é o que mais leva em consideração os tributos no momento de formular seus preços.

25. OS CLUSTERS Cluster 4 - Empresas de software e telecomunicações com estratégias de pricing com foco nos clientes: Esse grupo, de forma análoga ao grupo 1, é formado por empresas de software e telecomunicações com foco principalmente nos clientes em suas estratégias de pricing. Os gestores dessas empresas são os que menos enfatizam os custos no momento de decidir qual o preço ideal.

26. OS CLUSTERS Cluster 5 - Empresas que estão desenvolvendo seus produtos ou serviços com estratégias de pricing com foco nos custos: Esse grupo é formado por empresas que estão desenvolvendo seus produtos ou serviços e que priorizam principalmente os custos na fixação de seus preços. Devemos enfatizar que o CIETEC – Centro Incubador de Empresas Tecnológicas – abriga, logicamente, algumas empresas nascentes. Contudo, vale lembrar que essas empresas emitem orçamentos e já realizaram a comercialização de seus produtos e serviços, entretanto, elas ainda não comercializam regularmente.

27. DADO GERAL Figura: Adiciona ao custo um percentual fixo

28. CONCLUSÕES Nossa análise de agrupamentos foi uma técnica exploratória muito útil para esmiuçar esse tema, agora que possuímos os clusters formados com seus perfis definidos, podemos notar que o modelo de pricing com foco nos custos é o predominantemente mais utilizado pelas MPE pesquisadas, especialmente determinadas empresas industrias. Além disso, os tributos se destacaram como um fator importante na determinação do preço de venda, mesmo para empresas em que os custo não foram enfatizados como principal variável nas estratégias de pricing. Essas constatações sugerem, portanto, que existe uma forte ligação entre as características do modelo utilizado e atributos como o setor e a atividade econômica das empresas.

29. CONCLUSÕES Dadas as limitações do estudo, os seus resultados não podem ser generalizados, todavia permitem a formulação de hipóteses para pesquisas futuras, a fim de se verificar, por exemplo, se as empresas de software e telecomunicações em geral tendem a utilizar estratégias diferentes das incubadas.

30. CONCLUSÕES Finalmente, enfatizamos que o gestor deve tomar a decisão da escolha do preço, baseado nos pontos fortes de cada um dos modelos de precificação (orientados pela teoria econômica, custo e mercado).

31. ANEXOS Exemplo da utilização de um modelo de pesquisa operacional (LACHTERMACHER, 2002)

32. EXEMPLO DE UM MODELO COM O USO DA P.O. Figura: Modelo caixa preta de (LACHTERMACHER, 2002, p. 11).

33. EXEMPLO DE UM MODELO COM O USO DA P.O. Figura: Diagrama de blocos de (LACHTERMACHER, 2002, p. 11).

34. EXEMPLO DE UM MODELO COM O USO DA P.O. Figura: Linha de tendência do tipo potência, sua respectiva equação e R2.

35. EXEMPLO DE UM MODELO COM O USO DA P.O. Figura: Modelo do exemplo da fábrica Super Hot Dogs Ltda.

36. EXEMPLO DE UM MODELO COM O USO DA P.O. Figura: Comando Solver.

37. EXEMPLO DE UM MODELO COM O USO DA P.O. Figura: Comando Atingir Meta (Goal Seek) e análise do ponto de equilíbrio.

38. PRINCIPAIS REFERÊNCIAS FERREIRA, Aurélio Antonio Mendes. Estratégias de pricing no mercado empresarial: um estudo de caso em um mercado em desregulamentação. 2000. Dissertação (Mestrado) – Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo. HAIR Jr, Joseph F; ANDERSON, Rolph E; TAHAM, Ronald L; BLACK, William C. Análise Multivariada de Dados. Porto Alegre: Bookman, 2005. HANNA, Nessim; DODGE H. Robert. Pricing: Policies and Procedures. London: Macmillan press, 1995. HENRY, G. T. Practical Sampling. Thousand Oaks: Sage, 1990. HORTINHA, Joaquim. E-marketing. Lisboa: Sílabo, 2001. LACHTERMACHER, Gerson. Pesquisa operacional na tomada de decisões: Modelagem em Excel. Rio de Janeiro: Editora Campus, 2002. LEPSCH, Sérgio Luiz. Precificação em supermercado: um estudo exploratório junto a vinte empresas brasileiras. 1996. Dissertação (Mestrado) - Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo. LEVINE, D. M. , BERENSON M. L. , STEPHAN D. Estatística: Teoria e Aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2000. LOHR, S. Sampling: Design and Analysis. New York: Duxbury, 1999.

39. PRINCIPAIS REFERÊNCIAS MALHOTRA, N. K. Pesquisa de Marketing – Uma Orientação Aplicada. 3. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. MANKIW, N. Gregory. Introdução à economia. 3. ed. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2005. MANSFIELD, Edwin; YOHE, Gary. Microeconomia Teoria e Aplicações. 11. ed. São Paulo: Editora Saraiva, 2006. MAOR Eli. A história de um número. Rio de Janeiro: Record, 2003. Disponível em <http://www.unimonte.br/news/516.asp>. Acesso em: 16/01/2006. MAROCO, João. Análise Estatística utilizando SPSS. 2. ed. Lisboa: Silabo, 2003. MARTINS, Gilberto de Andrade. Manual para elaboração de monografias e dissertações. São Paulo: Atlas, 1994. MARTINS, Gilberto de Andrade et al. Estatística Aplicada. São Paulo: Atlas, 1995. MARTINS, Gilberto de Andrade. Estatística Geral e Aplicada. São Paulo: Atlas, 2001. MURITIBA, Sérgio Nunes. A importância da pequena e micro empresa no desenvolvimento social: o caso da Faculdade Adventista Paranaense atuando como incubadora de empresas. VI SEMEAD, 2003. 1 CD-ROM. NAGLE, Thomas T. The strategy and tactics of pricing.Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1987.