Desata el poder de los precios dinámicos con Machine Learning

Los precios dinámicos se han convertido en una de las estrategias de precios más populares. Este innovador método de fijación de precios implica el constante ajuste de estos según diversos factores del mercado, consumidor, etc. Al hacerlo, las empresas optimizan sus ganancias y se mantienen competitivas en un mercado en constante evolución.

Hasta aquí, nada nuevo bajo el sol. De hecho, probablemente has escuchado sobre casos exitosos en el turismo y la aviación, sectores que fueron pioneros en su implementación. Sin embargo, ¿realmente somos conscientes de su máximo potencial?

Sin embargo, la tecnología ha evolucionado significativamente en los últimos años con la ayuda del Machine Learning (Aprendizaje Automático), un campo de la Inteligencia Artificial (IA) y de la ciencias computacionales que utiliza datos y algoritmos para imitar el aprendizaje humano, mejorando continuamente su precisión con el tiempo.

A diferencia de los seres humanos o de sistemas computacionales tradicionales, estos algoritmos analizan una gran cantidad de datos que permiten establecer precios óptimos en tiempo real. Esto permite a las empresas no solo aumentar sus ganancias, sino también mejorar la satisfacción del cliente ofreciendo precios más acordes a su disposición de pago.

En este artículo, profundizaremos en la estrategia de precios dinámicos, sus ventajas y los beneficios que tiene al ser combinada con Machine Learning. Así como aquellos casos en los que se sugiere su implementación.

Qué es la fijación de precios dinámicos: definición y relevancia

La fijación de precios dinámicos es una estrategia de precios que implica ajustar los precios en función de datos en tiempo real sobre la demanda, la oferta, la competencia, el comportamiento del consumidor y varios otros factores del mercado. Permite a los expertos en precios aprovechar las condiciones fluctuantes del mercado y optimizar los flujos de ingresos. Con su capacidad para adaptarse a las dinámicas del mercado, ha sido un cambio radical para los expertos en precios de la industria.

La idea clave detrás de la fijación de precios dinámicos es determinar el punto de precio correcto que los clientes están dispuestos a pagar en un momento dado.

Sus algoritmos utilizan datos para tomar decisiones de fijación de precios. Por ejemplo, cuando la demanda es alta y la oferta es limitada, los precios se pueden aumentar para aprovechar la disposición de los clientes a pagar más. Por el contrario, cuando la demanda es baja o hay un exceso de oferta, los precios se pueden reducir para estimular la demanda y evitar la acumulación de stock.

Beneficios de la fijación dinámica de precios

La fijación dinámica de precios ofrece varias ventajas para las empresas. Los siguientes beneficios se aplican específicamente a las empresas de consumo y retail:

• Aumento de la rentabilidad: Los precios dinámicos permiten a las marcas de bienes de consumo y minoristas maximizar sus ingresos y márgenes de beneficio al ajustar los precios según la demanda y las condiciones del mercado. Permite identificar a los clientes sensibles al precio y ofrecer precios competitivos para atraerlos y retenerlos.

• Mejora de la competitividad: Esta estrategia de precios ayuda a mantenerse competitivo en el mercado al permitir a las marcas responder rápidamente a los cambios en la dinámica de precios. Estas pueden ajustar los precios para igualar o superar a los competidores, atrayendo a clientes conscientes del precio y obteniendo una ventaja competitiva.

• Optimización de la gestión de inventario: Estos sectores manejan una amplia variedad de productos y niveles de inventario. Los precios dinámicos les ayudan a optimizar la gestión de inventario al influir en la demanda del cliente a través de los precios. Pueden ajustar los precios para vender productos de lento movimiento o inventario excedente, reduciendo los costos de almacenamiento y las rupturas de stock.

• Segmentación mejorada de clientes: Las marcas de bienes de consumo y minoristas atienden a diversos segmentos de clientes con diferentes preferencias y comportamientos de compra. Esta estrategia les permite segmentar a sus clientes y adaptar los precios a segmentos específicos. Pueden ofrecer precios o promociones personalizados a diferentes grupos de clientes, aumentando la satisfacción y la lealtad de los clientes al mismo tiempo.

• Asignación eficiente de recursos: ¿Una estrategia de precios que no solo se centra en la rentabilidad, sino que también te ayuda a utilizar tus recursos de manera más eficiente? Sí, es posible. La fijación de precios dinámicos logra esto al centrarse en productos de alta demanda y ajustar los precios en consecuencia. Como resultado, las marcas de bienes de consumo y minoristas pueden optimizar sus estrategias de producción, marketing y distribución. Esto asegura que los recursos se asignen donde tienen mayor impacto.

Existen otros beneficios de la fijación dinámica de precios, como la capacidad de respuesta en tiempo real, que se pueden obtener según el modelo de negocio específico de cada empresa.

¿Cuál es un ejemplo de precios dinámicos?

Un conocido ejemplo de una estrategia de Precios Dinámicos exitosa es la llevada a cabo por Amazon. Esta empresa se destaca como una de las plataformas de comercio electrónico más grandes del mundo, con más de 300,000,000 de usuarios activos. Amazon ha aprovechado su acceso a una gran cantidad de datos sobre los hábitos de compra de los usuarios y las tendencias del mercado, para ajustar dinámicamente los precios de los productos cada 10 minutos. Se ha sugerido que Amazon logró un increíble aumento de ganancias de aproximadamente el 25% al emplear de manera efectiva estrategias de precios dinámicos en 2016.

Lo sabemos, imaginar un ejemplo de estrategia de precios dinámicos en una retail o e-commerce es relativamente sencillo. Sin embargo, su implementación en empresas de bienes de consumo es cada vez más común, y hay casos de su uso que experimentamos en nuestra vida diaria sin darnos cuenta.

Seguro que has experimentado el acudir a tu tienda de conveniencia favorita por un refresco durante los meses de verano, con alta demanda de este tipo de bebidas, y darte cuenta que el precio de la bebida que seleccionaste aumentó. Esta es una implementación de precios dinámicos. O quizá lo notaste cuando, también en verano, tu protector solar preferido subió de precio. Así es, también puede considerarse un ejemplo de precios dinámicos.

En cierto sentido, esta estrategia de precios siempre ha estado presente y ha sido implementada intuitivamente por muchas personas y empresas. Sin embargo, a medida que los algoritmos se han vuelto más sofisticados y han surgido nuevas tecnologías, la estrategia dinámica de precios ha evolucionado a un nuevo nivel, como veremos a continuación.

El rol del Machine Learning en el Dynamic Pricing

Como explica Simon-Kucher sobre el papel del Machine Learning (ML) en el Dynamic Pricing, "se pueden construir motores sin la ayuda del ML. [...] Sin embargo, la complejidad proviene de varios factores que impactan el precio de diferentes maneras. Encontrar el equilibrio adecuado sin la ayuda del ML es un desafío y, en última instancia, una tarea imposible".

Otra manera de entender el dynamic pricing es verlo como una técnica para construir una arquitectura de precios que asegure que todos los impulsores o palancas de precios relevantes sean consideradas de forma justa en las decisiones de precios. En este sentido, los modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel crucial en la identificación del peso e influencia de cada variable en el precio. Estos impulsores de precios pueden abarcar diferentes categorías, como el mercado, el cliente, el volumen y el producto.

El Machine Learning contribuye al dynamic pricing al facilitar el análisis de grandes volúmenes de datos, y al identificar patrones y tendencias. Sus algoritmos procesan datos de diversas fuentes, como el comportamiento del cliente y las condiciones del mercado, para descubrir información valiosa relacionada con las palancas de precios. Este enfoque impulsado por datos permite a las empresas tomar decisiones de precios de manera informada y con una comprensión más profunda de las preferencias de los clientes y las dinámicas del mercado.

Además, los algoritmos de aprendizaje automático destacan en adaptarse y aprender de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas ajustar los precios de manera ágil y dinámica en respuesta a los cambios del mercado. También, pueden identificar la sensibilidad al precio entre diferentes segmentos de clientes, lo que permite estrategias de precios personalizadas. Sin dejar de lado que los algoritmos de Machine Learning optimizan las estrategias de precios en función de los objetivos comerciales predefinidos, lo que asegura la alineación con los objetivos estratégicos generales.

Precios dinámicos basados en Machine Learning frente a los Métodos tradicionales

Los precios dinámicos basados en Machine Learning (aprendizaje automático) son una técnica avanzada que busca determinar el precio óptimo a nivel transaccional. En comparación con los métodos tradicionales, los precios dinámicos ofrecen numerosas ventajas. Principalmente, permite a los gerentes de precios responder rápidamente a las condiciones del mercado y establecer precios personalizados que se ajusten a las dinámicas actuales del mercado:

• Factor tiempo: Los precios dinámicos impulsados por Machine Learning facilitan ajustes más frecuentes y en tiempo real, permitiendo a los gerentes de pricing responder eficazmente a los cambios en el mercado. Este enfoque asegura que las decisiones de precios se alineen con las dinámicas prevalecientes, permitiendo una mayor adaptabilidad y capacidad de respuesta a los cambios en el comportamiento del cliente y las condiciones del mercado.

• Automatización: A través de la automatización, los motores de precios desempeñan un papel crucial al analizar rápidamente las tendencias del mercado y recomendar precios optimizados. Este proceso automatizado permite a los responsables de la fijación de precios aprovechar eficientemente los conocimientos derivados de los datos, reduciendo el tiempo y esfuerzo requeridos para el análisis manual de precios.

• Personalización: Las herramientas de precios dinámicos ofrecen un enfoque personalizado al adaptar las estrategias de precios a combinaciones específicas de productos y clientes dentro de un contexto de mercado dado. A diferencia de los modelos tradicionales que adoptan un enfoque único para todos, estas herramientas utilizan una amplia gama de factores, incluyendo volumen, detalles de envío y urgencia, para determinar precios más precisos y relevantes.

• Impacto continuo en los márgenes: Los precios dinámicos basados en Machine Learning tienen un impacto continuo en los márgenes al asegurarse de que cada transacción se realice a un precio óptimo. A través del ajuste automático y el autoaprendizaje continuo, los sistemas de precios dinámicos se adaptan y se alinean con las necesidades específicas del negocio, mejorando aún más su efectividad.

¿Cuándo utilizar una estrategia de precios dinámicos?

Aún y cuando la estrategia de precios dinámicos pareciera ser milagrosa, NO lo es. Como con la mayoría de estrategias, existen casos en los que su implementación hace más o menos sentido en la búsqueda de alcanzar los objetivos de la empresa. Dicho esto, a continuación encontrarás una breve guía para identificar cuándo utilizar una estrategia de precios dinámicos, la cual está basada en la experiencia de Simon-Kucher:

Sé dinámico cuando…

• Tu inventario es perecedero o tienes una clara restricción de capacidad: En las industrias de bienes de consumo y retail, los productos perecederos suelen ser fáciles de identificar. Sin embargo, considera que un producto perecedero también puede ser aquel cuya exclusividad tiene una fuerte influencia en la decisión de compra de los clientes. Por ejemplo, una edición limitada del champú favorito de tus hijos que cuenta con ilustraciones basadas en los personajes de la última película del Universo Cinematográfico de Marvel (MCU).

• Puedes utilizarlo para equilibrar la oferta y la demanda: Por ejemplo, si hay un problema con la producción y necesitas disminuir la demanda, puedes aumentar el precio de los productos sensibles al precio para reducir la demanda y evitar una situación de falta de stock.

• Tu precio es flexible, eres elástico y es rentable en costos: Según Simon-Kucher, a medida que las ventas aumentan, los ingresos crecen y hay un beneficio adicional en costos, ya que los supermercados pueden reducir eficazmente el desperdicio. Gracias a la llegada de las etiquetas de precios digitales, las empresas pueden realizar alrededor de 90,000 cambios de precio al día. Mediante la implementación de Precios Dinámicos, los supermercados alemanes han logrado un aumento del 2.5% en los ingresos y una reducción del 30% en el desperdicio.

• Existe una demanda estacional: Un ejemplo sencillo es el árbol de Navidad, un producto muy popular durante la temporada navideña. Antes de Navidad, su precio puede observarse hasta el doble de su precio normal. Este aumento de precio es impulsado únicamente por la alta demanda durante el período festivo, lo cual afecta la disposición de los clientes a pagar.

No seas dinámico si...

• No se alinea con tu estrategia: No estás obligado a seguir el ejemplo solo porque tus competidores hayan implementado precios dinámicos. Tu decisión de no utilizar esta estrategia puede incluso ser parte de tu propuesta única de valor.

• No hay estacionalidad ni urgencia, pero hay plena comparabilidad: El modelo de precios dinámicos debe utilizarse con precaución y no llevarse a extremos. Los clientes pueden comparar los precios de productos de las tiendas en línea mediante sitios web que rastrean los mejores precios. Si no están satisfechos con el precio, comprarán el producto en otra tienda. Esto puede resultar en ingresos debajo de lo óptimo para los e-commerce.

• Dependes únicamente de algoritmos y descuidas el elemento humano: Realizar un seguimiento de los precios dinámicos e implementar controles es crucial para asegurarse de que los precios sean razonables y estén alineados con los objetivos generales de la empresa y de precios. Descuidar el elemento humano es una receta para el fracaso, como lo fue por un libro a la venta por varios millones de dólares. Sí, incluso Amazon puede equivocarse.

• Existe una situación que puede considerarse insensible o como especulación: Los precios dinámicos no regulados pueden generar publicidad negativa. Es fundamental asegurarse de que los algoritmos no aumenten el precio de un producto asociado con un famoso cantante recientemente fallecido, por ejemplo. Si bien los ajustes de precios basados en la demanda pueden ser justificables, los clientes pueden percibir tales aumentos como un abuso, especialmente en circunstancias sensibles.

Toma el siguiente paso para implementar una estrategia de precios dinámicos en tu empresa

En conclusión, los precios dinámicos combinados con el Machine Learning han revolucionado las estrategias de precios en las empresas de bienes de consumo y retailers. Al aprovechar los datos de mercado en tiempo real, así como los algoritmos avanzados, las empresas pueden optimizar las ganancias, mejorar la competitividad y aumentar la satisfacción del cliente. Sin embargo, es crucial encontrar un equilibrio entre maximizar las ganancias y mantener la lealtad de los clientes, considerando factores como el inventario perecedero, la dinámica de la oferta y la demanda, y la sensibilidad a la percepción de los clientes.

Para las empresas que buscan aprovechar el poder del Machine Learning en la optimización de precios, la solución Price & Promotion Optimization de Kuona es una valiosa alternativa. Con Kuona, las empresas pueden aprovechar algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes y los datos de precios de los competidores. Esto les permite establecer precios óptimos y adaptar promociones para que se alineen con sus objetivos comerciales y la dinámica del mercado, lo que termina por impulsar el crecimiento de los ingresos y maximizar la rentabilidad.

Si necesitas un socio estratégico para implementar precios dinámicos en tu empresa, la plataforma de Inteligencia Artificial (IA) de Kuona está a tu disposición. Por favor, contáctanos para recibir asesoramiento.