Resumo

O futebol mantém a posição de esporte mais popular do Brasil e seu papel cultural na sociedade brasileira é admitido por diversos autores. Na dimensão econômica, os maiores clubes de futebol têm aumentado seu faturamento em cerca de 10% a.a. nos últimos vinte anos, sendo a bilheteria uma das fontes de suas receitas. Este artigo tem o objetivo de apresentar o desenvolvimento de uma solução de precificação de ingressos e de previsão de demanda para um clube de futebol, desenvolvida durante uma intervenção em um clube cujo escopo envolveu a sistematização de uma política de preços de ingressos.

A demanda de uma organização depende de fatores de ambiente e de sua competitividade. Diversos métodos, qualitativos e/ou quantitativos, são encontrados em livros base de gestão sobre como prever a demanda. No objeto de interesse, observou-se um padrão de uso de regressão na literatura como forma de explicá-la. Em trabalhos pesquisados, os modelos são gerais, em vez de focados em um clube específico. Como um clube é monopolista de sua demanda, o conhecimento da função de demanda permitiria uma definição de preços que extraia maior excedente do consumidor quando este for o interesse do clube.

A situação problema pode ser resumida em uma dificuldade de sistematização de uma política de preços de ingressos, devido às múltiplas variáveis que compõem um jogo e a existência de um conflito entre as áreas interessadas na precificação dos ingressos (finanças, marketing e comunicação, principalmente). Além disso, a extrema variabilidade dos dados (desvio padrão elevado) e a relação entre as variáveis de um jogo trazem desafios para a definição de preços, pois no histórico de jogos os maiores públicos foram obtidos com os maiores preços, o que contraria a lei geral da demanda.

A intervenção proposta se baseia no princípio que a venda de ingressos deve obedecer à lei geral da demanda. Portanto, o primeiro passo foi a criação de uma ponderação de valor para cada partida, de acordo com a equação Público Pagante = -β.(Preço/i), na qual i é a importância do jogo analisado. Assim, para jogos com iguais valores de i, preços maiores devem gerar públicos menores e vice-versa. Feito esse ajuste, partiu-se para um modelo múltiplo cujas variáveis foram levantadas na bibliografia e em reuniões com a diretoria do clube, combinando variáveis contínuas e categóricas no modelo final

O modelo final obtido, com doze valores de i diferentes, obteve um r² de 72,3% na explicação do público de uma partida. Além da relação Preço/i, outras dez variáveis fizeram parte do modelo final. Após a obtenção do modelo final, iniciou-se o processo de definição de preços com base no modelo gerado, buscando-se a receita máxima para cada partida. Em oito jogos de aplicação do preço sugerido pelo modelo, obteve-se um r² de 0,95 entre o público previsto e observado, com preços que variaram 284% entre os valores mínimo e máximo, extraindo-se o maior excedente possível da demanda a cada jogo.

Com uma previsão de público mais aderente à realidade observada, os parceiros envolvidos no estádio conseguem estabelecer com maior segurança seus estoques, dimensionando produtos e mão de obra de acordo com a demanda projetada pelo clube. O prévio conhecimento de jogos de baixa demanda, por exemplo, facilita a formatação de programas de incentivo sem canibalização de receita. Em jogos de maior demanda, extrai-se maior excedente do público com valores maiores de ingresso. Além disso, uma maior assertividade da transferência de mando do jogos é possível com esse conhecimento