A Zara otimizou as liquidações de remarcação a partir de previsões, elevando a receita em cerca de 6%.

A Zara vende sortimentos que mudam rapidamente, com promoções mínimas dentro da estação, de modo que a maior parte do estoque não vendido é remarcada durante as liquidações; em 2008, essas liquidações geraram mais de um bilhão de euros. Até 2007, as decisões de remarcação eram tomadas de forma manual e informal, com quase nenhum dado histórico de preços para aprender.

Felipe Caro, da UCLA, e Jérémie Gallien, da London Business School, trabalharam com a equipe de precificação da Zara para construir um processo em duas partes: um modelo formal de previsão prevê a demanda para agrupamentos de artigos, e um modelo de otimização de preços transforma essas previsões em recomendações de remarcação que a equipe da loja pode implementar. Os preços são definidos por país e por agrupamento, não por artigo individual, para que o plano permaneça executável no chão de loja.

Em um experimento de campo controlado em todas as lojas da Bélgica e da Irlanda durante a liquidação de outono–inverno de 2008, o novo processo aumentou a receita de liquidação em aproximadamente 6%. A Zara então adotou o processo mundialmente para suas decisões de remarcação de liquidação.

Otimizar as remarcações a partir da demanda prevista, não do hábito.

O processo antigo tinha quase nenhum histórico de preços para aprender; o novo prevê a demanda primeiro, de modo que os preços seguem evidências.

Agrupar artigos mantém o otimizador prático: a equipe da loja executa alguns grupos de preços, não milhares de preços individuais.

Um teste de campo controlado em todas as lojas da Bélgica e da Irlanda tornou o ganho de receita de ~6% mensurável antes da implantação global.

Quando uma decisão se repete em milhares de produtos, substitua o ritual por uma previsão que alimenta um otimizador; comprove o ganho em um teste controlado e depois implante.

A Zara usa o processo mundialmente para suas decisões de remarcação de liquidação, e o artigo tornou-se um caso de referência para otimização de remarcações no varejo, com a versão de trabalho disponível abertamente no eScholarship.