Estratégias de Preço em Jogos de Cadeia de Suprimentos

Neste artigo, a gente discute um conceito chamado Jogo de Stackelberg relacionado a preços em uma cadeia de suprimentos. Um jogo de Stackelberg envolve dois jogadores ou agentes que agem em uma ordem específica. O primeiro jogador, conhecido como líder, toma a decisão primeiro, enquanto o segundo jogador, chamado de seguidor, responde com base na escolha do líder. Nosso foco é numa situação onde o primeiro jogador é um fornecedor e o segundo é um varejista.

Nesse jogo de preços, o fornecedor tenta definir um preço atacadista para um produto sem saber exatamente qual será a demanda por aquele produto. Depois que o fornecedor define o preço, o varejista precisa decidir quanto do produto pedir e a que preço de revenda vender para os clientes. Essa configuração se assemelha a um cenário de negócios bem conhecido chamado problema do Newsvendor, onde um varejista precisa decidir quanto estoque pedir antes de saber a demanda real.

#Desafios na Precificação

Uma questão central nesse jogo é a incerteza na demanda. O fornecedor não tem informações claras sobre quanto produto será vendido. Essa incerteza traz desafios para determinar o melhor preço para o produto e a quantidade ideal a estocar. Ambos os jogadores no jogo precisam encontrar uma maneira de maximizar seus lucros enquanto lidam com essa incerteza.

O varejista, atuando como seguidor, sempre vai responder às decisões do fornecedor. Se o fornecedor definir um preço alto, o varejista pode optar por estocar menos do produto. Por outro lado, um preço mais baixo pode levar o varejista a pedir mais. Essa interação cria uma dinâmica onde ambos os agentes precisam aprender com as ações um do outro ao longo do tempo.

#Aprendendo com a Experiência

Para tomar decisões nesse jogo, ambos os jogadores precisam aprender sobre as condições de demanda e oferta. O fornecedor, como líder, precisa aprender como o varejista vai responder a diferentes estratégias de precificação. O varejista, por sua vez, precisa entender como reagir da melhor forma ao preço definido pelo fornecedor.

Uma maneira de possibilitar esse aprendizado é através de Algoritmos que ajudam cada jogador a ajustar suas estratégias com base em experiências passadas. Esses algoritmos ajudam a minimizar o Arrependimento, que é a diferença entre os lucros que eles poderiam ter feito se tivessem conhecido perfeitamente as futuras demandas e os lucros reais que obtiveram.

#O Papel dos Algoritmos

No contexto do nosso jogo, usamos algoritmos que permitem que os jogadores aprendam e adaptem suas estratégias ao longo do tempo. Esses são ferramentas úteis que ajudam ambos os jogadores a descobrir como precificar seus produtos melhor através de tentativa e erro. Alguns algoritmos focam em prever a melhor resposta do seguidor com base nas ações do líder. Outros ajudam o líder a estimar o preço ideal do produto através de aprendizado contínuo.

Por exemplo, uma abordagem envolve usar informações contextuais, que podem ser dados de vendas passadas ou tendências, para tomar decisões mais informadas. Aplicando esses algoritmos, o fornecedor pode fazer suposições educadas sobre qual preço pode resultar em maior demanda, enquanto o varejista pode decidir quanto estoque pedir de acordo.

#O Conceito de Arrependimento

Arrependimento nesse contexto se refere ao lucro que cada jogador deixa de ganhar por não ter as estratégias certas. Ambos os jogadores querem minimizar seu arrependimento. Para o fornecedor, isso significa estabelecer um preço que maximize a receita enquanto garante que o varejista possa vender o produto de forma lucrativa. Para o varejista, isso envolve escolher a quantidade certa do produto para pedir e vender a um preço ideal.

É essencial que ambos os jogadores aprendam continuamente e ajustem suas estratégias para reduzir o arrependimento ao longo do tempo. Algoritmos de aprendizado desempenham um papel crucial em ajudá-los a alcançar esse objetivo.

#O Modelo do Newsvendor

O modelo do Newsvendor é uma estrutura padrão usada para analisar situações onde um varejista precisa decidir quanto estoque pedir antes de saber a demanda real. O varejista enfrenta o risco de pedir demais, levando a custos de excesso de estoque, ou pedir de menos, resultando em oportunidades de venda perdidas.

No nosso jogo de Stackelberg, o varejista não está apenas decidindo quanto pedir, mas também está definindo um preço de venda. Isso adiciona outra camada de complexidade, já que ambas as decisões são interdependentes - a quantidade do pedido afeta o preço, e vice-versa.

#Estratégia de Preço Dinâmico

Precificação Dinâmica refere-se a ajustar preços com base nas condições do mercado em tempo real. No nosso cenário, o fornecedor pode ajustar dinamicamente os preços atacadistas com base no que aprende sobre a demanda a partir dos pedidos do varejista. O varejista, enfrentando diferentes estratégias de preços, também precisa ajustar seu preço de revenda para maximizar os lucros enquanto garante estoque adequado.

Na prática, os varejistas costumam considerar vários fatores, como preços dos concorrentes e comportamento do consumidor, para definir seus preços. O fornecedor pode, da mesma forma, ajustar os preços atacadistas com base no comportamento do varejista, criando um ciclo de feedback onde ambos os jogadores influenciam os resultados um do outro.

#O Processo de Aprendizado

Conforme ambos os jogadores agem ao longo do tempo, eles aprendem com suas experiências. O fornecedor observa como as mudanças nos preços afetam as quantidades de pedidos do varejista. O varejista, por sua vez, analisa como suas estratégias de preços impactam as vendas totais e os níveis de estoque.

Esse processo de aprendizado é iterativo. Em várias rodadas do jogo, ambos os jogadores refinam suas estratégias. Eles coletam dados sobre demanda e preços, o que lhes permite tomar decisões cada vez mais informadas.

#Teste Empírico

Para validar a eficácia dos algoritmos de aprendizado propostos, podem ser realizados experimentos para simular o jogo de preços. Testando como diferentes estratégias se saem em vários cenários, podemos identificar quais abordagens levam a menos arrependimento e maiores lucros para ambos os jogadores.

Resultados empíricos podem mostrar que algoritmos que permitem aprendizado adaptativo geram melhores resultados do que estratégias estáticas. Por exemplo, se um fornecedor usa um algoritmo de precificação flexível, ele pode obter resultados melhores do que um fornecedor que define preços atacadistas fixos.

#Conclusão

Resumindo, o jogo de preços dinâmico entre um fornecedor e um varejista exemplifica as complexidades das estratégias de preços em meio à incerteza. O modelo de jogo de Stackelberg destaca a importância da tomada de decisão sequencial e a necessidade de ambos os jogadores aprenderem com suas interações para minimizar o arrependimento.

Através do uso de algoritmos sofisticados, ambos os jogadores podem navegar pelas incertezas de demanda e oferta para otimizar seus processos de tomada de decisão. O aprendizado contínuo é o coração de garantir que tanto o fornecedor quanto o varejista possam adaptar suas estratégias de forma eficaz em um mercado competitivo.

Incorporar estratégias de preços dinâmicas em seus jogos abre uma infinidade de possibilidades para melhorar a lucratividade, permitindo que tanto o fornecedor quanto o varejista prosperem em condições de mercado incertas. Nossa exploração mostra que essa estrutura não apenas se aplica na teoria, mas também tem implicações práticas para cenários de negócios do mundo real.

À medida que olhamos para o futuro, mais pesquisas podem ser feitas para explorar nuances adicionais no jogo de preços e a aplicação de técnicas modernas de aprendizado de máquina para aprimorar a tomada de decisão entre agentes concorrentes em uma cadeia de suprimentos. Aproveitando dados e algoritmos avançados, nosso objetivo é moldar um futuro onde as estratégias de preços sejam não apenas informadas, mas otimizadas para o sucesso.