Redefiniendo la estrategia de precios


¿Cómo establecen en la práctica las empresas sus precios? ¿Cuánta información explotan antes de fijarlos? La pregunta está justificada. Según Mckinsey, un incremento de un 1% en los precios tiene un efecto multiplicativo sobre el margen operativo de hasta un 8%.

La capacidad de reacción frente a competidores, un mayor entendimiento de la elasticidad de la demanda, del ciclo de vida del cliente o de su contexto deben nutrir la estrategia de precios de las empresas. Atrás quedaron los tiempos en los que los precios se construían a partir de los costes, siguiendo a los líderes del mercado o intuyendo el valor aportado a un cliente genérico.

El cliente ha cambiado, su proceso de compra también. ¿De verdad pueden las empresas seguir fijando los precios como hasta ahora? ¿Sigiendo un proceso de planificación estático y secuencial que calcula costes, estima demanda, etc., una vez al año? ¿Utilizando una metodología que corresponde a una época con escasez de datos y los que había miraban al pasado?

Las presiones para redefinir la estrategia de precios proceden de la existencia de precios dinámicos, de la necesidad de alcanzar mayores cotas de personalización y de la la drástica reducción de los costes de experimentación:

  • Los precios de las empresas se tornan dinámicos – se elimina el coste intrínseco de cambiarlos como por ejemplo su etiquetado- permitiendo ser adaptados a las condiciones de cada momento. Esto significa que cualquier cambio en la estructura de costes o en el precio de un competidor puede reflejarse de forma instantánea. Por ejemplo,  beonprice permite a los hoteles hacer un seguimiento de los precios de sus competidores, bufete de marketing establecer un benchmark de precios y condiciones sobre productos financieros,…
  • Es posible alcanzar mayores cotas de personalización gracias a un mejor conocimiento sobre los clientes y su contexto, llegando incluso a anticipar su intención de compra o su propensión de pago. Y con ello cargando diferentes precios a distintos clientes ( Ver artículo académico de Universitat Politecnica de Catalunya y Telefónica Research sobre la discriminación de precios en internet)
  • El coste de experimentación es menor pudiendo ir ajustando los precios mediante prueba y error. Por ejemplo, antes de que se produzca una campaña, un comercio puede experimentar con distintos precios de un artículo para optimizar el precio durante la misma. Este es el caso de Amazon que realiza distintos test antes de fijar precios de algunos artículos.

Ahora las empresas no sólo pueden, sino que deben pasar de una planificación estática a otra adaptativa que fije los precios de acuerdo al valor aportado a cada cliente. Hasta la fecha esta aproximación ha sido escurridiza, pero hoy, gracias a la existencia de nuevos datos y la capacidad de las empresas para explotarlos, ya es posible.

Para ello será necesario identificar y recoger los datos relevantes, explotarlos, introducir un mayor grado de automatización y hacer un seguimiento continuo del impacto creando un proceso de retroalimentación continuo. Por partes:

  • Recoger datos. No se trata sólo de identificar qué datos tengo sino también qué datos necesito. Por ejemplo, quizá no disponga de datos sobre mis clientes por lo que será necesario tener una estrategia clara sobre la privacidad incorporándola por diseño – desde el principio- en la relación con los clientes.Identificar los datos relevantes no siempre será sencillo. Por ejemplo, empresas como Netflix apuntan a que ninguna variable demográfica determina los gustos de sus clientes a la hora de seleccionar una película.
  • Explotar datos. Combinar un enfoque tanto de análisis en tiempo real como un análisis con los datos en frio. Buscando crear modelos que incorporen todo el conocimiento existente con fines predictivos. Por ejemplo, en el sector industrial se pueden incorporar modelos de obsolescencia con fuentes de información transaccional y de interacción. En el sector telco, combinar modelos de churn de clientes con cambios en los precios de competidores. La lista puede ser muy extensa.
  • Automatizar. Alcanzar un mayor grado de “personalización” en los precios a gran escala exige una mayor automatización para disparar el precio en un contexto de compra. Por ejemplo, aunque incipiente, comienza a vislumbrarse una tendencia hacia un comercio conversacional en el que se puedan dispara precios personalizados en función de las necesidades expresadas por el cliente.
  • Retroalimentación continua. La estrategia de precios debe ser dinámica, adaptándose a un mercado en constante cambio. Al final, todas las empresas tendrán que retroalimentar su estrategia recogiendo información sobre el impacto que está teniendo la misma en los resultados de la empresa. Convirtiendo este en un input para reiniciar así el proceso de fijación de precios.

Cada sector encontrará nuevas fuentes con las que nutrir sus modelos, Pero será la forma en la que exploten esos datos los que marcará la diferencia entre empresas. Pero primero tendrán que desarrollar una estrategia adaptativa, que dé una respuesta ágil a los cambios de mercado y que persiga que la personalización de los precios sea escalable.

La era digital está forzando una redefinición de la estrategia de precios. Cualquier esfuerzo que realicen hoy las empresas en este sentido se verá recompensado. Mañana sencillamente será una condición de permanencia en el mercado.

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