Recentemente, um novo assunto está em pauta no setor da revenda de combustíveis: o aplicativo AME.

Para explicar melhor o que é esse produto, damos um passo atrás. Em 2018, a B2W Digital lançou uma carteira online, chamada de AME Digital, que seria aceita em lojas virtuais e teria o diferencial do cashback, que nada mais é do que a devolução de parte do valor da compra ao consumidor.

Passados dois anos, em abril saiu a notícia de uma parceria entre a B2W e a BR Distribuidora, com o objetivo de oferecer uma nova forma de pagamento para clientes dos postos Petrobrás. Este sistema, através do Premmia (programa de fidelidade da rede), permite a reutilização de parte do dinheiro da compra em novos abastecimentos ou compras nas lojas BR Mania e serviços nas franquias Lubrax+ ou nos parceiros Ame.

A solução se posiciona ao lado dos programas de fidelidade da Ipiranga (Abastece Aí), e da Shell (Shell Box), porém com o retorno ao consumidor em um formato  cashback de 10%, algo que ainda não é feito nos outros. 

Avaliando todas essas iniciativas com um pouco mais de detalhamento, qual é o grande objetivo de programas como esses? Dados de compras.

Em entrevista recente, um executivo do grupo Ultra apontou que a Ipiranga possui em torno de 40 milhões de usuários no seu ecossistema de fidelidade.

Com esse tipo de massa de dados, em um cenário tecnológico onde estamos cada vez mais aptos a processar grandes volumes de informação no computador e encontrar padrões, esses ativos tornam-se um diferencial entre empresas capazes de extrair máximo valor de suas operações, e aquelas que acabam não tendo ganho de eficiência e ficam pelo caminho.

Mas como, de fato, uma empresa que possua tamanho rastro do perfil de compras do consumidor pode se beneficiar?  Um ótimo exemplo é na precificação customizada.

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A experiência de compras, quanto mais deixamos dados dos nossos hábitos, mais personalizada fica (ou você nunca pesquisou algum produto online e ficou recebendo anúncios por semanas depois disso) ?

Mas vai além de anúncios. Sabendo como cada consumidor se comporta, e utilizando mecanismos de Inteligência Artificial, é possível entender também o quanto cada consumidor paga por determinado produto e, com isso, disparar ofertas exclusivas para ele. Essa oferta estará considerando justamente qual é a disposição que aquele indivíduo tem a investir no produto naquele momento, baseado no seu histórico de compras. É a fronteira mais desenvolvida da precificação, onde o preço é formado por indivíduo, e não por produto.

No limite, será possível oferecer para cada pessoa o desconto exato que seja suficiente para ela realizar a compra, sem que a empresa incorra em um prejuízo desnecessário, dando descontos de 30% para todos enquanto para alguns 15% já seria o suficiente para ganhar o cliente.

Quando pensamos em exemplos como o da precificação personalizada na realidade da revenda, que é o elo da cadeia responsável por de fato operacionalizar e tracionar iniciativas de fidelidade da distribuidora, o potencial de retorno é bastante interessante, pois a “economia” nas promoções beneficiaria também o revendedor, afinal, quanto menor for o desconto dado pela distribuidora ao consumidor final, maior é a fatia que é dividida entre companhia e revenda. Em teoria.Na prática, será preciso elevar o nível da discussão por parte dos revendedores, e de fato ser capaz de opinar sobre tecnologias e abordagens utilizadas, para garantir que eles sejam benéficos para a cadeia como um todo.

Finalmente, distribuição e revenda, membros de uma mesma cadeia, às vezes com interesses divergentes, porém com dependência vital um do outro, têm na tecnologia a oportunidade de conciliar essa relação. 

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Atualmente a empresa trabalha com redes conhecidas como Rede Buffon e Redes VIP 24h no RS, Rede Pica Pau em MG e redes de postos em SP. Além disso, tem como sócio e membro do conselho o ex CEO da Ipiranga Alfredo Tellechea.

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