O futuro do pricing: por que definir “quando cobrar” é tão importante quanto “quanto cobrar”

Durante muito tempo, as estratégias de pricing giraram em torno de uma única pergunta: quanto cobrar? A resposta era uma combinação de custos, concorrência e margem desejada. Mas o cenário mudou. Hoje, com dados em tempo real, Open Finance, Pix e automação trabalhando juntos, a pergunta mais estratégica passou a ser: quando cobrar?

Parece um detalhe, mas é uma mudança de paradigma. Quando entendo o comportamento financeiro de um cliente, com seus picos de receita, dias de pagamento e hábitos de consumo, posso definir o momento ideal da cobrança. E isso faz toda a diferença, indo de encontro à inteligência aplicada à liquidez. Em outras palavras, quem cobra na hora certa se torna a primeira conta a ser paga.

A boa notícia é que já temos toda a infraestrutura necessária para isso. O Open Finance permite acesso a dados transacionais consentidos; o Pix garante liquidação instantânea e barata; a inteligência artificial ajuda a prever comportamentos; e a automação conecta tudo em jornadas completas, do preço ao recebimento.

Mas, como eu costumo dizer, automação, Open Finance e IA não são mágicos, são ferramentas que exigem execução. Receber dados não é ter um produto pronto, é ter matéria-prima, então é preciso integrar sistemas, modelar regras, orquestrar consentimentos e medir o impacto de cada decisão. Essa é a diferença entre quem está “testando” e quem já está capturando valor de forma silenciosa.

Já a má notícia é que muita gente ainda está parada na promessa. Receber dados não é sinônimo de ter um produto, é só o começo. O valor está em transformar esses dados em decisão, modelagem e ação automatizada.

A verdade é que precificar não é mais sobre tabelas estáticas. É sobre leitura de contexto e timing, pensando no valor certo, para a pessoa certa, no momento certo. E, para isso, é preciso colocar os dados para trabalhar. Significa integrar sistemas, construir modelos, respeitar consentimentos e medir o impacto em cada etapa. A infraestrutura está madura, mas o diferencial, agora, é a capacidade de transformar dado em produto e produto em resultado.

Esse processo já começa a gerar ganhos concretos em setores diversos, inclusive fora do financeiro. Empresas de locação, por exemplo, têm usado dados transacionais para verificar renda e comportamento, acelerando contratações e reduzindo inadimplência. No varejo, dados de Open Finance ajudam a personalizar ofertas e definir o momento ideal de cobrança, ajustando o fluxo de caixa e o giro de capital.

Falo disso com frequência porque vejo uma armadilha comum no mercado: a de esperar uma solução pronta. Mas o que gera vantagem é justamente o oposto - colocar a mão na massa. Cada empresa tem seu próprio fluxo, seu próprio cliente, seu próprio ritmo. O pricing inteligente nasce dessa personalização, fazendo com que as empresas entendam a jornada de quem compra e de quem paga.

No fim das contas, o preço é só uma parte da equação. A hora certa de cobrar é o que define quem recebe primeiro. E, num cenário de margens apertadas e capital disputado, ser a primeira conta paga é um poder estratégico.

*Lígia Lopes é CEO da Teros, plataforma de automação inteligente que transforma dados em resultados