En un entorno cada vez más competitivo, dinámico e incierto, como el actual, la fijación de los precios de productos y servicios se convirtió en una variable clave para garantizar el éxito del retail. De la mano de la inteligencia artificial y las técnicas de machine learning, dynamic pricing permite a los retailers aumentar la rentabilidad de su negocio y proyectar sus resultados de forma más certera.
¿De qué hablamos cuando hablamos de dynamic pricing?
En la actualidad, los datos de comportamiento de consumo se utilizan para tomar decisiones de precios. Teniendo en cuenta que el precio de un producto fluctúa según las características del mercado, esta dinámica hace que pueda ofrecerse el precio correcto del producto o servicio en el momento oportuno y al cliente adecuado.
Algunas áreas que ya vienen implementando dynamic pricing, especialmente en el ecosistema online, son los sectores de transporte y turismo, ya que normalmente experimentan incrementos y disminuciones de precios de acuerdo a la temporada o al movimiento de pasajeros.
Un claro ejemplo es el mecanismo de dynamic pricing de Uber, donde el valor del servicio se establece en función de la oferta y la demanda en tiempo real y la política de descuentos se determina en función del comportamiento previo del usuario. Se trata de un mecanismo diferente al del servicio de taxis, donde si bien el precio depende de diversos factores (la ruta a recorrer, la duración del viaje y la tarifa válida), éste se mantiene de forma estática: el viaje valdrá lo mismo llueva, nieve o truene; si se efectúa en hora pico o un viernes por la noche.
E-commerce y dynamic pricing: la alianza perfecta
A nivel global, el comercio electrónico facturó u$s 4,2 billones, 27,6% más que en el 2019, mientras que la proyección para 2021 prevé un incremento de u$s 4,9 billones, en un contexto donde el rubro se consolidó. Cabe recalcar que América Latina fue una de las regiones del planeta que más creció, alcanzando el 36,7% respecto de 2019.
Tomar las decisiones correctas se ha vuelto crucial para la sustentabilidad del negocio de los retailers, quienes están inmersos en un entorno en expansión, pero caracterizado por la incertidumbre económica.
Hoy en día, gracias a la inteligencia artificial y las técnicas de machine learning, los retailers pueden obtener más fácilmente una visión sólida de lo que están haciendo tanto los competidores como los clientes en un momento dado, así como una mejor percepción de las influencias y razones detrás de su comportamiento y decisiones de compra.
La gran cantidad de datos que generan los consumidores online está permitiendo estrategias nuevas y mejor informadas para impulsar la satisfacción del cliente y la rentabilidad de la empresa. Es probable que este crecimiento de datos siga aumentando. En el sector retail en particular, los clientes dejan un rastro de datos cada vez que compran online.
Además, existen otras fuentes de datos, como precios de la competencia, datos meteorológicos y datos internos de la empresa, tales como los datos recopilados sobre las actividades de marketing de la empresa.
La importancia de Machine Learning en una estrategia de Dynamic Pricing
Las herramientas de dynamic pricing posibilitan recopilar esta enorme cantidad de datos estructurados (parametrizables, como nombre, dirección o cantidad de transacciones) y no estructurados (no parametrizables, como reseñas de productos, imágenes o “me gusta”) y utilizarlos para implementar una estrategia integral. Big data es el recurso que permite que funcione una estrategia de precios dinámica. En definitiva, no se trata sólo de recopilar una gran cantidad de datos, sino de utilizar los datos recopilados para optimizar los precios.
No recurrir a estas tecnologías algorítmicas de machine learning puede ser un punto desfavorable a la hora de planificar la estrategia de precios. Con los algoritmos tradicionales la cantidad de factores resulta muy limitada para los retailers, a la hora de trabajar con dynamic pricing e implica un esfuerzo descomunal y, sobre todo, muy costoso. La información provista por machine learning contribuirá a revelar qué factores impulsan en mayor medida los precios óptimos para cada segmento de cliente, producto y servicio.
La automatización también hace que sea mucho más fácil replicar y ajustar los análisis, por lo que no es necesario empezar cada vez desde cero: el algoritmo de precios aprende y se adapta con los datos obtenidos a lo largo del tiempo. Apoyarse en técnicas y algoritmos de Machine Learning es una de las claves del éxito. Permite contemplar modelos de elasticidad enfocados en la rentabilidad de cada negocio, de modo de establecer el margen de precios del producto o servicio de acuerdo a las fluctuaciones y variables del mercado. Todo ello contribuye, al mismo tiempo, a proteger el valor de la marca.
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