El modelo de fijación de precios (pricing) es la piedra angular de cualquier plan de negocios que busque ser exitoso.
Más aún en el caso de las startups, que funcionan en un contexto de incertidumbre. y cuyos ingresos dependen no solo de las ventas, sino también de un adecuado modelo de precios.
Mejores decisiones con menor incertidumbre.
A la hora de realizar un análisis de precios es fundamental tener presente el valor percibido.
El valor percibido es la diferencia entre el precio que paga el consumidor por un bien o servicio y el valor que -ese bien o servicio- aportará a su vida:
Valor = Beneficio percibido – precio pagado
Precio y Valor, parecidos pero diferentes
Para entender la diferencia entre precio y valor, veamos este ejemplo:
Una compañía de celulares líder pone a la venta un nuevo modelo de smartphone con un precio de US$1000.
Consumidor 1: Considera que el teléfono móvil de una persona es símbolo de status, por lo que estaría dispuesto a pagar, incluso, el doble del precio fijado por dicho smartphone. El consumidor 1 está listo para pagar el precio indicado.
Consumidor 2: Tiene una visión más técnica del producto y no se ve impresionado por las funcionalidades incluidas en esta versión del teléfono. Lo máximo que pagaría por él serían US$700. Por lo tanto, no lo comprará.
De este caso se desprenden distintas conclusiones:
- El valor de un bien es diferente para cada persona. Para el primer consumidor el valor del producto es mayor que para el segundo.
- Las personas compran un bien o servicio cuando el valor es mayor al precio.
- El valor y el precio de un producto NO están asociados a la capacidad de compra. Una persona podría afirmar que pagaría hasta US$3000 por el teléfono, aunque no los tenga.
- El precio no afecta el valor. El valor está asociado a las características del bien y a la visión del consumidor.
¿Qué rol juega la ciencia de datos en el pricing?
Definir el pricing demanda elaborar una estrategia que influye directamente en los ingresos -y la continuidad- de tu startup.
Definir una estrategia de pricing e implementarla merece tiempo de análisis y decisiones basadas en información.
Hoy, las herramientas de data science como recolección de datos, análisis e inteligencia artificial son clave para la estrategia de pricing de una startup. La evolución del data science alcanzó tal madurez que permite realizar un aporte significativo a la toma de decisiones del pricing.
Utilizar ciencia de datos implica una ventaja competitiva de gran valor.
Antes de profundizar en los beneficios que la ciencia de datos aporta a la estrategia de pricing, te proponemos hacer un recorrido por los distintos modelos de fijación de precios.
Múltiples y diversas técnicas de fijación de precios
Las variables que deben tomarse en cuenta para determinar el precio de un bien o servicio y las ventas futuras a cada nivel de precios son múltiples, complejas y dinámicas.
Tener acceso a una matriz de análisis propia es, por un lado, tener una ventaja frente a la competencia. Y, por otro, adquirir una capacidad de previsión anticipada de decisiones correctivas del propio negocio, que lo harán más estable y rentable a largo plazo.
Para delinear nuestro propio modelo de fijación de precios primero hay que decidir qué tácticas usaremos:
Price anchoring
Este modelo de fijación de precios brinda un punto de referencia para influir en la decisión del consumidor.
En los siguiente ejemplos se ve cómo las empresas eligen mostrar primero la versión más cara de sus productos.
De este modo, da la impresión de que entre las siguientes opciones no hay tanta diferencia de precio.
Es probable que el cliente elija la segunda opción por sobre la más barata.
Charm pricing
Esta estrategia es muy conocida. En lugar de poner un precio redondo, se utiliza uno que finaliza con 9.
Según varios estudios del marketing, esta táctica psicológica logra un porcentaje mayor de conversiones al seducir con un precio que termina en 9.
Odd-Even pricing
Este modelo es un desprendimiento del anterior (charm pricing). La diferencia radica en que se reemplaza el recurso de utilizar el 9 por un número par o impar cercano.
Por ejemplo, si el precio de un producto es $50, la propuesta es comercializarlo a $48 o $47. Esta metodología resulta útil cuando los usuarios se acostumbraron a los precios terminados en 9.
Product Bundle pricing
En este caso se ofrecen múltiples productos bajo un mismo precio. Lo que se busca es impulsar la venta de productos que, por sí solos, no tendrían suficiente impulso.
También, influir en la mentalidad del cliente, para que se focalice en el valor del paquete en lugar del precio de cada producto individualmente.
High-Low pricing
Esta estrategia alterna entre precios “altos” y “bajos”. La idea es subir el precio de un producto o servicio para luego ofrecer descuentos o promociones. De este modo, se genera una percepción de urgencia (“compralo mientras dure”) y se impulsan las ventas durante la promoción.
Si se utiliza este modelo a largo plazo, la contrapartida es que se revierta la tendencia y el valor se termine asociando con el precio bajo.
Trial pricing
Este modelo supone ofrecer un precio de descuento, o incluso gratis, para el servicio ofrecido por un período de tiempo. Es una estrategia muy utilizada para el capturar nuevos usuarios de plataformas digitales. Un caso icónico es Spotify Premium.
Analysis Paralysis
Existen múltiples análisis que indican que si se ofrecen demasiadas opciones, los consumidores tienden a dudar y, quizás, a no adquirir el producto o servicio.
Lo ideal es ofrecer diversidad sin excederse, ya que la mayoría de las personas puede analizar hasta 7 opciones.
Decoy pricing
Esta idea se basa en publicar una opción que sea menos deseable que las demás, para influenciar la decisión de los consumidores sobre el resto.
En el siguiente ejemplo se puede ver que suscribirse por menos tiempo implica un costo más alto, por lo que la opción lógica es optar por la contratación anual.
Center Stage effect
Los consumidores tienen una preferencia psicológica por los ítems mostrados en el centro de la página.
Dado que el centro suele asociarse con el promedio y con las opciones más populares, se le suele asignar una etiqueta de “más popular” al producto del centro.
Estrategias de Precios: la foto completa
Habiendo recorrido las distintas tácticas para fijar un precio, es importante activar una mirada más estructural y recorrer los procesos y acciones que buscan mejorar la rentabilidad en bienes y servicios: la estrategia de precios.
Existen múltiples estrategias de precios para insertar un producto en el mercado, dependiendo del contexto y del objetivo que se busca alcanzar.
Algunas de esas estrategias de precios son:
Penetration pricing
Se trata de introducir el producto lo más rápido posible y a un precio bajo, con el objetivo de maximizar la penetración, esto es, alcanzar la mayor cantidad de consumidores posibles.
El precio inicial puede hasta no ser rentable en la primera etapa, pero se irá aumentando gradualmente para compensar en el largo plazo.
Captive pricing
En esta estrategia existen dos productos. Está el producto base, que se ofrece a un precio más bajo del esperado, y está el producto captivo, que extiende la funcionalidad del primero.
El caso más representativo es el de la impresora, cuyo precio suele ser razonable, pero luego el consumidor está obligado a comprar cartuchos de la marca a precios elevados.
Skimming pricing
En este caso se fija un precio alto en el momento del release, cuando la demanda es alta. A medida que pasa el tiempo, el precio del mismo empieza a disminuir gradualmente.
De esta manera, se busca aprovechar la tendencia de los usuarios más interesados en el producto a pagar un precio más alto.
Prestige pricing
Se trata de mantener precios elevados para mantener usuarios fidelizados que dejarían de consumir el producto si el mismo baja de precio.
El objetivo es reflejar calidad y exclusividad a través del precio.
Free trial pricing
La idea es ofrecer una versión de prueba, por un tiempo determinado o por cantidad de usos. Si el servicio realmente tiene valor, entonces los usuarios comprarán la versión paga.
Cost plus pricing
Se suele utilizar como punto de partida, cuando todavía no se tiene suficiente información. La idea es tomar todos los costos y sumarles el 20%. El resultado se define como precio.
Value based pricing
A diferencia de cost plus pricing, que se centra en la compañía, esta estrategia se focaliza en proveer valor al usuario.
Por lo general, se toma la regla de 10x como punto de comparación. Esto es, el valor percibido del producto debe ser 10 veces su precio.
Modelos de ciencias de datos aplicados al pricing
Llegamos al punto que es nuestra especialidad: aplicar data science a la estrategia de pricing de una startup.
Los modelos de ciencias de datos que pueden aplicarse y beneficiar la estrategia de pricing de tu startup son múltiples y variados.
Un primer camino, en base a datos históricos sobre el comportamiento de usuarios e información contextual, es el de implementar un modelo de machine learning que identifique a aquellos consumidores que dejarán el sitio sin realizar una compra.
Una vez reconocidos estos individuos, se pueden tomar decisiones respecto de cómo ofrecerles un descuento o un período de prueba gratis, por ejemplo.
Otra alternativa es utilizar un modelo de predicción de demanda también basado en información histórica.
Estimar cuál va a ser el volumen de ventas de un producto es un factor crucial a la hora de determinar su precio final.
Incluso se puede usar el precio como input para la estimación de demanda y, de esta manera, predecir cómo un cambio de precio puede impactar en la cantidad de ventas.
En sectores donde hay muchos competidores ofreciendo el mismo producto es muy frecuente desarrollar modelos de machine learning. Se puede predecir el precio ideal para el producto en base a datos de rendimiento de la competencia en diferentes rangos de precio.
Esta estrategia se puede atacar tomando tanto una aproximación supervisada, en la que el output sería directamente el precio sugerido, como una alternativa no supervisada, en la que el modelo puede determinar a qué empresa/producto de la competencia se parece más la propuesta actual. Luego, se toman decisiones teniendo en cuenta esta comparación.
Se puede saber qué temas resultan de interés para el usuario y, así, saber cuándo se pueden modificar los precios para obtener una mejor penetración en el mercado.
Por último, se pueden utilizar técnicas de data science para segmentar usuarios según variables relevantes y definir una estrategia de pricing distinta para cada segmento.
En este caso, se parte de la hipótesis de que el comportamiento de los consumidores es demasiado complejo como para elegir una única táctica de comercialización.
Ciencia de datos aplicada al pricing: de la teoría a la práctica
En 7Puentes contamos con experiencia ayudando a nuestros clientes a encontrar el mejor precio a sus productos en un mercado emergente y competitivo.
Nos gusta contar el caso de una startup de venta de ropa por catálogo porque en su simpleza queda muy claro el impacto que generamos. En este caso debíamos tomar en consideración, temporada a temporada, el impacto que tenían las últimas tendencias de la moda en el mercado internacional y local.
Esta variable, sumada al desempeño de la competencia y a un análisis estadístico, nos permitió estimar precios que resultaban competitivos y generaban buen margen.
El trabajo conjunto, y el aporte de la ciencia de datos a la estrategia de precios de la startup, les permitió expandirse, ofreciendo nuevos productos a nuevos segmentos de usuarios.
Si querés que el precio del producto de tu startup sea competitivo y genere márgenes saludables para el crecimiento del negocio, no dudes en incluir a la ciencia de datos en el armado de tu estrategia de precios.
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