Optimización de precios para el retail

Un problema persistente en el retail moderno es la presencia de un competidor, en algún lugar, que vende un producto prácticamente idéntico a un precio extraordinariamente bajo. Las respuestas comunes son ajustar los precios en función de la experiencia (el modelo intuitivo de fijación de precios) y la fiel aplicación de fórmulas econométricas (el modelo racionalista ingenuo de fijación de precios). Ambos son procesos manuales y defectuosos: el primero, sobre todo, carece de escalabilidad; el segundo suele ser demasiado rígido. Alinear los precios de forma ingenua con los de los competidores tampoco es una estrategia sostenible. En conjunto, dada la relación a menudo simbiótica entre precios y demanda, las estrategias de precios en el retail deberían ser un paso dentro de una optimización automatizada de la supply chain.

Precios en el Retail vs Estrategias de precios en el Retail

Quizás para sorpresa de algunos, no son los precios en el retail, sino las “estrategias de precios” las que se pueden optimizar. La distinción entre precios en el retail y estrategias de precios en el retail es sutil pero crítica, y con frecuencia se pasa por alto. Los precios en el retail dependen de múltiples factores: precio de compra, tasa de devolución y precios de los competidores (entre otros), y estos factores son muy volátiles. En consecuencia, el precio Y podría ser óptimo para enero pero inapropiado para febrero. Dadas las condiciones de mercado en constante evolución, a menudo podría parecer imposible realizar experimentos rigurosos y efectivos de precios.

Una estrategia de precios en el retail, sin embargo, es la lógica que procesa todos los datos de entrada relevantes para un negocio determinado con el fin de calcular los precios más aplicables en ese momento dado. En realidad, realizar experimentos rigurosos de precios es factible, aunque no serán los precios los que se comparen, sino las estrategias de precios subyacentes.

Por ejemplo, si se tienen 200 productos y 2 estrategias de precios en el retail, A y B, es factible aplicar la estrategia A a la mitad de los productos y la estrategia B al resto. Los precios fluctúan, posiblemente a diario, de acuerdo con las estrategias A y B. Después de un periodo, al comparar los resultados respectivos de A y B, se vuelve factible determinar qué estrategia de precios arrojó resultados superiores. Este concepto se ampliará en Pruebas cuantitativas de estrategias de precios.

Dos Antipatterns de precios

En el retail, la fijación de precios a menudo se basa en dos enfoques: los modelos intuitivo y racionalista ingenuo. El primero es la metodología habitual, basada en el instinto, mientras que el segundo es la aplicación de fórmulas y teoremas de libro. Cada modelo puede parecer inicialmente exitoso ante los dilemas de optimización de precios, pero al final genera problemas iguales – o incluso mayores – con el paso del tiempo.

El modelo intuitivo de fijación de precios

El primer enfoque erróneo - que resulta más atractivo para los profesionales prácticos - es el modelo intuitivo de fijación de precios. Aquí, determinar el precio apropiado es un proceso manual que se basa en la intuición del gerente (y, probablemente, en varias hojas de cálculo de Excel). Dado que este tipo de estrategia de precios existe principalmente en la mente del gerente, resulta sumamente difícil (si no prácticamente imposible) desplegar este enfoque a escala, y los resultados dependen en gran medida del juicio del gerente. Además, estas intuiciones - si tienen éxito - no pueden automatizarse y, lo que es crucial, cuando el gerente deja la empresa, una porción considerable del valioso conocimiento de la misma se va con él.

El modelo racionalista ingenuo

Figura 1: Una curva de demanda de libro que ilustra el equilibrio entre demanda y precio. A medida que el precio (eje x) aumenta, la demanda (eje y) generalmente disminuye. Cuando el mercado se asienta en un precio aceptable, se puede esperar un cierto nivel de volumen (ingresos) y beneficio.

Figura 2: Una curva que representa conceptualmente el precio óptimo para un producto, con el beneficio en el eje y y el precio en el eje x. Este modelo (una extensión teórica de los principios de mercado de la Figura 1) pretende no solo identificar puntos de beneficio óptimos para un minorista, sino también - implícitamente - la demanda. Esta curva intenta tratar los precios como entidades desprovistas de cuerpo dentro del mercado y es un ejemplo quintessencial del racionalismo ingenuo en la fijación de precios.

Alternativamente, uno podría inclinarse más hacia la perspectiva académica, en cuyo caso existe el modelo de fijación de precios racionalista ingenuo. Este enfoque le resta importancia al instinto (como el presentimiento del gerente en un día determinado) en favor de una econometría desapasionada y metódica. Al igual que el modelo intuitivo descrito anteriormente, emplear el racionalismo ingenuo en la fijación de precios - tal como se ilustra en la Figura 2 - presenta toda una serie de problemas. Dos ejemplos clave incluyen:

• Causalidad/Correlación: Establecer la correlación entre variables es relativamente sencillo, pero ello no conduce automáticamente a la correcta identificación de la causalidad. Si se aumentaran los precios de acuerdo con una fórmula determinada, podría haber una caída instantánea en las ventas. Sin embargo, esto podría no estar relacionado con el aumento de los precios y atribuírsele a la repentina aparición de un competidor que entra al mercado – algo que la fórmula no consideró (y posiblemente no pueda) tener en cuenta.

• Simultaneidad: A diferencia del dilema de causalidad/correlación - donde es difícil identificar la verdadera causa de un cambio cuando las variables parecen coincidir - la simultaneidad se refiere al problema de desenredar al first mover (usado aquí en el sentido tomista) cuando ya sabemos que dos variables se influyen mutuamente. Por ejemplo, el precio y la demanda tienden a influirse mutuamente, pero puede surgir rápidamente un escenario de huevo y gallina. Cuando la demanda es alta, se podría aumentar el precio, aunque esto podría reducir la demanda posteriormente. Esto, a su vez, podría llevar a bajar los precios solo para ver cómo la demanda aumenta de nuevo. Esto puede resultar en un retroceso analítico que obstaculiza la optimización de precios.

Intentar optimizar los precios de esta manera puede llevar a una dependencia excesiva en un razonamiento académico abstracto, donde se emplea una fórmula nueva al aparecer una excepción o un dilema, y se resta importancia al papel de los intangibles (como el sentimiento). Todo esto resulta en pasar por alto el problema de raíz: la fijación de precios es un asunto altamente específico del dominio y los intrincados contextos empresariales (que incluyen tanto factores cuantitativos como cualitativos) deben incorporarse a la estrategia de precios para obtener resultados sensatos. La aplicación ingenua de fórmulas econométricas simplemente impulsa a uno en una dirección distinta – y igualmente incorrecta – ¹.

El problema de la alineación de precios

Una preocupación adicional y persistente - que ninguno de los modelos descritos en la sección anterior aborda de manera adecuada - es la amenaza de una guerra (muy probablemente algorítmica) que presenta la alineación de precios en mercados competitivos. Esto es aún peor para los minoristas que no poseen las marcas que venden y que, potencialmente, son una de varias empresas que ofrecen productos idénticos en la misma región. Bajar los precios para socavar a los competidores, con toda probabilidad, será anulado casi de inmediato por la respuesta de estos: bajar sus precios aún más.

Las implicaciones del problema de la alineación de precios en el contexto actual son significativas. Considera los siguientes escenarios:

• Modelo intuitivo: Un gerente experimentado que utiliza su intuición podría tener una sólida comprensión de su base de clientes, costos y el desempeño histórico de sus productos. Sin embargo, si los competidores cambian sus precios frecuentemente, y el gerente tiene que ajustar sus propios precios en respuesta, esto altera la estrategia de precios establecida. La comprensión matizada que el gerente pueda tener del mercado se vuelve irrelevante ante la fuerte presión financiera de igualar (o socavar) el nuevo precio de mercado. Esta constante alineación de precios puede conducir a ventas perdidas o a márgenes de beneficio reducidos.

• Modelo racionalista ingenuo: Un gerente experimentado que se apoya en fórmulas de libro podría establecer precios basándose únicamente en fórmulas que tengan en cuenta los costos y los márgenes de beneficio deseados, ofreciendo un enfoque aparentemente racional para la fijación de precios. Sin embargo, en un mercado competitivo dinámico donde se venden productos idénticos y los precios se bajan regularmente, este modelo racionalista ingenuo rápidamente falla de manera similar al intuitivo. Insistir obstinadamente en precios determinados por curvas de costo óptimas (por ejemplo), a pesar de cambios significativos en los precios de los competidores, conducirá invariablemente a una pérdida de cuota de mercado. Por el contrario, la adhesión ciega a la alineación de precios sin considerar la sensibilidad del cliente al precio (y otros comportamientos cualitativos) podría resultar en una reducción de las ventas.

En resumen, tanto los enfoques intuitivo como el racionalista ingenuo presentan limitaciones significativas cuando el instinto del gerente y el enfoque teórico de libro se enfrentan a la compleja interacción de fuerzas de mercado competitivas a gran escala. Esto sin mencionar el impacto que el problema de alineación de precios puede tener en el forecast de demanda. En resumen, actualizar frecuentemente los precios en una carrera retail hacia el fondo sirve para agravar las dificultades en el forecast de demanda a medida que se introduce mayor incertidumbre en los modelos de forecast de demanda.

Esto, de hecho, revela el concepto erróneo central que subyace a los modelos de precios descritos aquí: intentar optimizar los precios de manera aislada - es decir, de forma independiente al forecast de demanda optimizado inicialmente - es una proposición en cierto modo invertida. Cualquiera que sea el modelo que se emplee, el problema de la alineación de precios se interpone en él.

Optimizar los precios sin también optimizar el forecast de demanda puede muy bien llevar a que los adherentes de ambos modelos fijen precios demasiado altos y suprima la demanda (y, por ende, los beneficios), o fijen precios demasiado bajos sacrificando los beneficios. Por lo tanto, establecer una estrategia efectiva de fijación de precios basada en la competencia (y de negocio) debe incorporar tanto la optimización de la demanda como la de precios².

Estableciendo una estrategia de precios

Optimizar efectivamente la estrategia de precios requiere de una definición clara y pruebas de precios. La primera implica delinear con precisión qué es lo que se ofrece dentro del mercado en general, ya que las estrategias de precios varían dependiendo del tipo de bien/servicio que se proporcione; en cuanto a las pruebas de precios, es imperativo realizar pruebas cuantitativas rigurosas - teniendo en cuenta la multitud de variables relevantes que rigen el comportamiento del consumidor.

Definir el producto a precificar

Fundamentar la estrategia de precios requiere de la correcta designación del propio producto. Los bienes pueden dividirse generalmente entre deseos - cosas que la gente desea consumir - y necesidades - cosas que la gente generalmente debe consumir.

Mercados de deseos se caracterizan típicamente por vendedores cuyos productos son deseados para propósitos que van más allá de la mera función, y estos productos están estrechamente ligados a una marca. Esta marca es, en efecto, el motor de la demanda. Por ejemplo, un bolso de alta gama de un diseñador exclusivo puede tener fácilmente su funcionalidad replicada por una bolsa de plástico de un supermercado local. Sin embargo, esto ignora el valor que la gente asigna a la creación del diseñador. Fundamentalmente, si un consumidor opta por no comprar un producto de deseo, no habrá efectos adversos dada la naturaleza inherentemente discrecional de la compra.

Por el contrario, los mercados de necesidades imponen esencialmente el consumo. Optar por no comprar electricidad para el hogar es una elección con consecuencias inmediatas -y potencialmente duraderas-. Los consumidores podrían (si el mercado energético de su país está liberalizado) tener opciones para sus proveedores de energía, pero la necesidad de consumo es prácticamente garantizada. En otras palabras, dado que la electricidad se vende en un mercado de necesidades, siempre habrá un proveedor que satisfaga esa demanda. En estas situaciones, las marcas (o empresas) son motores de elección en lugar de motores de demanda.

Definir en qué mercado se opera es un primer paso vital para calibrar la estrategia de precios. Incluso después de esto, la estrategia aún requiere matices. Considera los desafíos que enfrentan los modelos de fijación de precios estrictamente intuitivos o racionalistas ingenuos con bienes de lujo y esenciales.

Para los artículos de lujo (deseos), el modelo intuitivo puede pasar por alto el valor psicológico, mientras que el modelo racionalista ingenuo podría subestimar la percepción del consumidor. Para los bienes esenciales (necesidades), el modelo intuitivo puede conducir a una fijación de precios injusta debido a la inelasticidad de la demanda³, mientras que el modelo racionalista ingenuo podría no tener en cuenta las fluctuaciones de costos o el impacto social de precios altos/bajos.

Dado que las estrategias de precios cambiarán dependiendo de los deseos versus las necesidades (entre una multitud de otros factores), las siguientes secciones ofrecerán una guía aplicable en la mayoría de los escenarios, aunque los detalles variarán naturalmente según las situaciones particulares de cada cliente.

Pruebas cuantitativas de estrategias de precios

En un mercado de deseos en el retail, las pruebas de precios A/B pueden utilizarse para identificar un punto de precio óptimo que maximice el beneficio o las ventas. Este proceso implica seleccionar un producto (o productos) y dos puntos de precio diferentes, luego dividir la base de clientes en dos grupos similares, realizar la prueba (ofreciendo el producto a cada punto de precio) y analizar los resultados. Los resultados deben considerar métricas cuantitativas como ventas, ingresos y beneficio, así como impactos cualitativos como la percepción de la marca y la satisfacción del cliente. Para los bienes de lujo (deseos), un punto de precio más alto puede generar menos ventas, pero podría mejorar la percepción de exclusividad y calidad, llevando a un mayor beneficio total.

En cambio, las pruebas A/B de precios en un mercado de necesidades implican pasos similares pero requieren un cuidado especial debido a la inelasticidad de la demanda de estos productos/servicios. Los proveedores de servicios pueden utilizar esta estrategia para comprender cómo los cambios en el precio afectan el comportamiento del cliente, la satisfacción y los ingresos generales. Sin embargo, las pruebas en este mercado deben realizarse teniendo en cuenta consideraciones éticas y el impacto potencial en la capacidad de los clientes para acceder a bienes o servicios esenciales (necesidades). Los marcos regulatorios también pueden influir significativamente en dichas pruebas, y los ajustes de precios deben evitar causar dificultades indebidas a los clientes.

Dado que las pruebas A/B son laboriosas y costosas, el enfoque debe centrarse en el descubrimiento incremental de una base de conocimientos sobre precios, en lugar de pruebas exhaustivas. Esto brinda la oportunidad de comprender cómo responde el mercado a los precios, con cada experimento evaluando una única hipótesis y arrojando sistemáticamente conclusiones específicas del sector. Al amalgamar estos conocimientos, se vuelve factible idear una estrategia integral de precios basada en una comprensión profunda y cuantitativa del mercado, en lugar de depender de una opaca caja de herramientas de optimización numérica fotocopiada de un manual universitario.

En términos prácticos, una estrategia de precios consta de una serie de ideas simples, que incluyen:

• Abstenerse de ejercer presión sobre los precios cuando el stock se está reduciendo

• Detener el gasto en AdWords para productos que no resultan competitivos en el primer contacto

• Mitigar la acumulación de inventario obsoleto ofreciendo descuentos oportunos

• Cesar las promociones para productos que podrían haberse vendido a precio completo

Aplicando juiciosamente estas ideas, los minoristas pueden crear estrategias integrales de precios, superando las limitaciones de los modelos racionalistas intuitivos o ingenuos.

La programabilidad es ineludible

Considerando que las condiciones del mercado están en constante cambio, los precios minoristas deberían reflejar este dinamismo. Cualquier estrategia que dependa de ajustar manualmente precios individuales no solo adolece de la incapacidad para ser probada y, en consecuencia, medida, sino que también presenta una productividad marcadamente baja. Por lo tanto, la ejecución de estrategias de precios debería estar predominantemente automatizada.

Cualquier software que automatice estrategias de precios minoristas debe estar equipado para acomodar prácticamente cualquier estrategia concebible. De lo contrario, una empresa se ve condicionada a una selección limitada de recetas de precios que puede no ajustarse de manera ideal a sus necesidades. Para determinar si un software dado es lo suficientemente potente para requisitos específicos, se puede emplear un experimento sencillo – la prueba en Excel. Según esta prueba, una solución de precios debería ser capaz de implementar cualquier estrategia de precios que de otro modo pudiera realizarse en Excel.

En resumen, si un software es incapaz de ejecutar tareas que se pueden lograr fácilmente en Excel, es irracional esperar que dicho software ofrezca capacidades sofisticadas de precios minoristas⁴.

Datos relevantes para precios

Una tendencia común entre la mayoría de las herramientas de precios minoristas es otorgar una importancia significativa a los precios establecidos por los competidores. Aunque esto puede ser una fuente válida de información (lo cual se tratará en una subsección posterior), existe el peligro de sobrevalorar estos datos e ignorar el panorama mucho más amplio. Dicho de forma clara, los precios establecidos por la competencia no proporcionan, necesariamente, una guía clara sobre si se debe igualar o rebajar frente a dicha competencia. Más importante aún, no indican cuáles productos son cruciales para ejecutar tales estrategias, ni el momento y lugar adecuados para la implementación de una nueva estrategia de precios.

Datos históricos del negocio

En lugar de simplemente anclar los precios a los de la competencia, una estrategia matizada de precios minoristas comienza con un análisis en profundidad de los datos propios del negocio. Dichos datos son la fuente de información más confiable y completa para cualquier empresa, y un exhaustivo recuento de la vasta gama de flujos de datos puede proporcionar ideas invaluables. En orden decreciente de importancia, estos flujos incluyen:

• Un catálogo completo de productos (y sus atributos)

• Inventario niveles de stock y órdenes de compra entrantes

• Registro de artículos vendidos anteriormente

• Registro de órdenes de compra anteriores

• Registro de cancelaciones, devoluciones, contracargos e incidentes pasados

• Registro de precios mostrados anteriormente

• Tráfico web agregado por producto por día

• Costos de Search Engine Marketing (SEM) por producto por día

Entre estos datos, los dos últimos flujos son típicamente más difíciles de consolidar, principalmente debido al abrumador volumen de datos relevantes, que suele ser 100 veces mayor que la suma de todos los demás conjuntos de datos. Sin embargo, salvo estos dos últimos puntos, la obtención de los datos esenciales del negocio antes mencionados debe tener absoluta prioridad sobre la adquisición de los datos de la competencia⁵.

Inteligencia competitiva

Tras la adquisición y el despliegue estratégico de los datos esenciales del negocio para la optimización de precios minoristas, una empresa puede orientarse hacia la vigilancia meticulosa de la acción de precios de sus competidores. Desde el punto de vista tecnológico, el monitoreo de precios de la competencia abarca tres pasos distintos:

• Crawling: Se refiere a la exploración automatizada de todos los enlaces accesibles en el sitio web de un competidor, con la intención de descubrir cada producto ofrecido a los clientes.

• Feature Extraction: Esta operación consiste en la transformación automatizada de páginas web no estructuradas en un conjunto de datos estructurado. Se centra principalmente en aislar nombres de productos, atributos de productos y precios de productos, entre otros elementos relevantes.

• Product Matching: Esta tarea implica el emparejamiento automatizado de productos comparables entre la oferta de una empresa y la de sus competidores. De los tres pasos anteriores, product matching a menudo presenta la mayor complejidad operativa, particularmente en sectores donde no existen coincidencias directas de productos, como en el ámbito de la moda⁶.

Dada la disponibilidad de un robusto equipo de TI, es factible para una empresa implementar su propia solución, utilizando herramientas de código abierto como Scrapy.org. Este recurso proporciona una ventaja sustancial en términos de lograr resultados tangibles en un corto plazo⁷.

Límites de la inteligencia competitiva

Las estrategias de precios basadas en datos esenciales del negocio son deseables, dado que la calidad de los datos subyacentes es generalmente impecable. Pueden surgir inexactitudes ocasionales debido a errores de entrada de datos, pero en general, los datos pueden considerarse absolutamente precisos (esencialmente 100%).

Por el contrario, la calidad de los datos de la competencia, incluso en circunstancias óptimas, tiende a ser significativamente inferior. Cada paso detallado en la subsección anterior conlleva el potencial de un fallo costoso: un producto específico del competidor podría pasarse por alto, se podría extraer un precio incorrecto o un producto podría ser emparejado de forma errónea. Se debe dedicar un esfuerzo considerable a la evaluación precisa de estos datos; de lo contrario, la optimización de precios minoristas corre el riesgo de sufrir problemas significativos de integridad de datos.

Numerosos proveedores afirman ofrecer soluciones de inteligencia competitiva de primer nivel. Como pauta general, es aconsejable realizar una prueba sencilla para cuestionar tales afirmaciones: solicitar al proveedor de inteligencia competitiva que ofrezca una comparación lado a lado entre la tienda en línea de uno y la de su principal rival. Este ejercicio permite evaluar la tecnología de inteligencia competitiva comparando datos recién extraídos de la web con los datos extraídos de los sistemas internos de la empresa⁸.

Otra indicación de una tecnología potencialmente débil es cuando un proveedor solicita un extracto de la base de datos de productos de un posible cliente. En esencia, el proveedor probablemente busca esta información para asegurar que los datos mostrados al final del proceso se alineen con la base de datos de productos del cliente. Esta práctica no solo es malintencionada, sino que también frustra cualquier intento del lado del cliente por identificar problemas sustanciales de calidad de datos. En realidad, el proveedor es muy consciente de que la capacidad de un cliente para examinar los datos de precios de la competencia es marcadamente limitada, a diferencia de los datos de su propio sitio web, que pueden ser cotejados directamente con las bases de datos internas.

La perspectiva de Lokad

Intentar descubrir puntos de precio óptimos sin primero optimizar el forecast de demanda deja a uno vulnerable a problemas que de otro modo serían predecibles, como un comportamiento errático del cliente (por ejemplo, la estacionalidad) y políticas frágiles de gestión de inventario. Por ello, los precios minoristas no deben tratarse como un mecanismo independiente, sino como parte de una optimización integral de la supply chain. Dentro de este marco, es mejor evitar prácticas de fijación de precios que no escalen (como el establecimiento instintivo de precios) y aquellas que sean excesivamente rígidas y pasen por alto el papel de fuerzas cualitativas clave.

Más allá de esto, desarrollar una estrategia efectiva de precios minoristas requiere un análisis extenso y riguroso de los datos históricos del negocio, una cuidadosa experimentación con los precios y un enfoque automatizado para gestionar los constantes cambios del mercado. Además, la integridad de los datos, especialmente cuando se trata de datos de la competencia, es fundamental para evitar errores en la fijación de precios minoristas. Por esta razón, mirar primero hacia el interior – a los datos propios del negocio – proporciona la mejor base sobre la cual edificar una estrategia competitiva de optimización de precios minoristas.

Lokad está diseñado para optimizar toda la supply chain, desde el reabastecimiento de inventario priorizado hasta la asignación de stock minorista y la fijación competitiva de precios de productos.

Los profesionales de supply chain que deseen optimizar toda su supply chain pueden enviar un correo electrónico a contact@lokad.com para concertar una demostración de una optimización automatizada de extremo a extremo.

Notas