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El análisis de grandes volúmenes de datos no solo ayuda a tomar decisiones más precisas a la hora de fijar precios, sino que es posible predecir tendencias y fluctuaciones futuras, para tomar decisiones ágiles y oportunas pensando en tu rentabilidad.
La diferencia entre poner un buen precio o uno malo es exactamente la misma que existe entre un negocio exitoso o uno que se va a la quiebra. Una estructura de fijación de precios incorrecta podría dejar a las empresas luchando por prestar servicios a sus clientes mientras intenta obtener algo de rentabilidad. En cambio, una estructura sólida de fijación de precios contribuye a que las empresas generen renta, que el modelo de negocio sea sostenible y que la promesa de valor para el cliente sea coherente. Según un estudio de los profesores del departamento de Marketing de la Universidad de Wharton, Jagmohan S. Raju y Z. John Zhang, no es tan simple como parece fijar precios: más del 30% de empresas -de un total de 2.400 organizaciones analizadas en Estados Unidos- ponen en jaque el equilibrio entre sus ganancias y sus costos; a diferencia de un puñado de compañías, que con solo elevar en 1% sus precios alcanzan rentabilidades de entre 8% y 11%.
Pero hoy, que se puede trackear el comportamiento de los consumidores gracias a la mezcla de diversas tecnologías, como Big Data & Analytics, Inteligencia Artificial y Machine Learning, es posible analizar en tiempo real las fluctuaciones de precios en los diferentes puntos de venta para mantener el ritmo correcto de la rentabilidad. Pero no solo eso. Si ya recibimos información permanente de miles de puntos de venta, respecto del comportamiento de los precios, ¿será factible predecir futuras variaciones de precios, tanto por el incremento de la demanda o por el techo de gasto de nuestros clientes? Sí, es posible, usando modelados predictivos que determinen futuras variaciones de precios y de los umbrales de nuestros consumidores, para maximizar las ventas y decidir cuáles son los precios más óptimos, y sobre todo cuándo es el mejor momento para realizar un alza o un descuento.
Proyecciones de precios
Podéis salir en solitario o en grupo, en casi todas las ciudades hay grupos que se organizan a travPero también es posible hacer una estimación de eventuales niveles de demanda para los próximos meses, más allá de las clásicas y obvias razones, como el aumento de ventas en Fiestas Patrias o Navidad, la adquisición de casacas en invierno o las reservas de hoteles en periodos vacacionales. Precisamente, utilizando Big Data & Analytics, podemos detectar factores atípicos que influyen en nuestras ventas y añadir variables incluso mucho más sutiles en el análisis, como tratar de predecir el comportamiento futuro de los consumidores de electrodomésticos previo a los próximos partidos de fútbol o qué pasará con la venta de productos de invierno si se adelanta el verano. Una vez que se accede a estas proyecciones de demanda, las empresas podrán fijar los precios en función de la respuesta del mercado.
Esto es importante, por ejemplo, cuando dichos canales cobran grandes comisiones, porque, utilizando las herramientas de Big Data con eficiencia, los días en los que la demanda supera nuestra oferta podremos restringir las ventas o subir los precios en los canales que generen menos beneficios, con el objetivo de redirigir al consumidor hacia nuestros propios canales (precios más altos o reservas limitadas en plataformas de comida a domicilio, versus precios más accesibles en nuestro propios sitio web o call center). ¿Será posible entonces acceder a suficiente información del cliente para fijar precios según sus proyecciones de consumo o techo de gasto? La respuesta es sí: hay un precio para cada cliente.
Para obtener el precio justo, las empresas deben aprovechar la gran cantidad de datos que tienen y analizarlos para ganar ventajas competitivas. Las herramientas de Big Data & Analytics serán un soporte clave para tomar mejores decisiones a la hora de fijar precios, sobre todo de manera ágil, oportuna y por el canal correcto.
