Dynamic Pricing: Evitando implementaciones ineficientes

Los departamentos de Revenue Management (RM) de las empresas tienen el objetivo de maximizar el ingreso (idealmente debería ser el beneficio, pero esto es algo que hablaremos en otro artículo) a partir de una gestión óptima de fijación de precios. Son muchas las consideraciones que han de tener en cuenta estos equipos para tomar decisiones. Deben analizar factores como la demanda, el stock disponible, la sensibilidad a cambios de precio de su mercado, la competencia y muchos otros.

Un sistema de precio obsoleto a día de hoy, que desafortunadamente continúa vigente en multitud de empresas, es un sistema de precios estático. Este tipo de estrategia consiste en fijar unos precios y dejarlos estables durante largos periodos de tiempo, independientemente de la evolución de los componentes anteriormente mencionados y que deberían tenerse en cuenta para conseguir el objetivo de un pricing óptimo.

Sin embargo, el reto no solo está en alejarse de un sistema de precios estáticos para converger a uno dinámico, es decir, a un sistema que reacciona rápidamente a cambios de contexto para aprovechar mejor las oportunidades que brinda en mercado. El desafío es implementar un sistema de pricing dinámico de forma óptima.

La palabra «óptimo» es sutil pero de gran relevancia, ya que óptimo, para ser precisos, implica que no hay un sistema de precios alternativo que sea capaz de generar más ingresos. Y esto es muy difícil de alcanzar o incluso de saber, ya que, sin hacer test A/B, no puedes garantizar con total certeza que otra política de precios no publicada hubiera generado más ingresos.

En este artículo, vamos a ver cómo ciertas implementaciones de sistemas de precios dinámicos no garantizan la optimalidad del ingreso. Más concretamente, veremos las tres implementaciones más comunes de sistemas de precios dinámicos que nos alejan de escenarios más beneficiosos desde el punto de vista del ingreso.

Pricing basado en stock disponible

La implementación más simple de dynamic pricing es incrementar precios a medida que hay menos stock disponible. Esta metodología es especialmente común cuando el producto tiene una caducidad, es decir, que después de cierto día, el consumo de dicho producto ya no es posible. Ejemplos comunes son un billete de avión, reserva de una habitación de hotel, la entrada a un concierto de música o alimentos, entre muchos otros.

Dado que cuando vence un producto ya no se puede vender, el equipo de Revenue Management va incrementando los precios a medida que van quedando menos unidades disponibles. De esta forma, aumentan las ventas a partir de precios bajos en momentos de mucho stock.

Este tipo de pricing tiene diversos inconvenientes, pero haremos énfasis en los dos más importantes.

  • No se contempla cuenta cuánto está dispuesto a pagar el cliente. Pongamos un ejemplo. Imaginemos que los clientes que compran billetes de vuelos con mucha antelación son altamente inelásticos, es decir, que los cambios de precios impactan muy poco en las unidades vendidas. No contemplar este escenario hace que no seamos conscientes de que incrementar el precio a esta tipología de clientes probablemente lleve a un aumento de los ingresos, debido a la poca pérdida de ventas que supondría dicho cambio.
  • No se está teniendo en cuenta la demanda agregada del día, entendiendo demanda agregada como la suma de las demandas de cada una de las antelaciones del día en cuestión. Volvamos a ejemplos de aerolíneas. Supongamos un día de alta demanda en el que se consiguiera llenar el avión a un precio de 300€ por billete. En este contexto, vender los primeros asientos a precios inferiores a 300€ por el simple hecho de que nos encontramos a mucha antelación del día en cuestión, supone una ineficiencia. Lo óptimo sería dejar de vender a aquellos clientes que no estén dispuestos a pagar 300€, ya que en antelaciones posteriores, clientes que sí que están de acuerdo con este precio irán convirtiendo hasta llenar el avión. En otras palabras, un sistema de precios basado en stock disponible no tiene en cuenta correctamente la demanda agregada, que es lo que realmente importa para hacer un pricing óptimo.

Cierres de venta

Los cierres de venta son una herramienta más que tienen los equipos de Revenue Management para aplicar sus estrategias. Consisten en dejar de vender un producto determinado debido, principalmente, al agotamiento de existencias.

A pesar de que es común ver sistemas de precios dinámicos complementados con la posibilidad de cierres de venta, un sistema de precios dinámico óptimo no es compatible con esta herramienta, debido a que puede estar imposibilitando la conversión de clientes que sí están dispuestos a pagar un alto precio por el producto.

Por este motivo, su uso únicamente debería contemplarse en un contexto de fallos en la predicción de demanda y la conversión. En caso de tener una buena técnica de inteligencia artificial que proporcione estas predicciones de forma precisa, el sistema de pricing dinámico es capaz de autogestionarse para evitar tener que cerrar ventas en contextos de alta demanda. En contraposición, el sistema debería optar por incrementar el precio en el momento preciso.

Restricciones de estancia

Las restricciones de estancia consisten en cierres de venta parciales. Más concretamente, son cierres en base a diferentes dimensiones o variables. Este tipo de limitaciones a la venta son comunes en sectores como el de la hotelería. Un ejemplo habitual de restricciones de estancia sería aceptar reservas en función de:

  • Mínimo de días de estancia
  • Canales de venta
  • Tipos de habitaciones
  • Regímenes
  • Día de checkin (para evitar colapsos en recepción, se restringen reservas cuyo checkin ocurra en estos días pico)

Los cierres de venta comentados en el punto anterior son también, en esencia, restricciones de estancia. Sin embargo, he preferido separarlo debido a que se trata de un caso extremo de restricciones de estancia cuyo efecto sobre el ingreso puede ser devastador.

Una vez más, estas restricciones evitan que entren reservas que estén dispuestas a pagar un precio altamente competitivo. Con un ejemplo se entenderá mejor. Supongamos que el hotel vende habitaciones para un día de estancia a 100€ y el mercado está respondiendo bien. El Revenue Manager, para maximizar ventas de larga estancia, impone un restricción de que solo se aceptarán reservas que tengan un mínimo de tres noches, es decir, que supongan ingreso total de mínimo 300€.

La cuestión es la siguiente, ¿por qué limitar la entrada de reservas de un día de estancia que estén dispuestas a pagar 400€? Un sistema de pricing dinámico óptimo usaría el precio para restringir aquellas reservas que menos convengan en un contexto concreto, pero nunca eliminaría la posibilidad que un cliente potencial pueda pagar un producto a un precio elevado.

Conclusión

En este artículo hemos analizado cómo los detalles de la implementación de un sistema de pricing dinámico son esenciales para garantizar que estamos aplicando unos precios óptimos, es decir, aquellos que maximizan el ingreso. Más concretamente, hemos visto cómo evitar pricing en base a stock disponible, cierres de venta y restricciones de estancia, son un gran paso para que el pricing dinámico gestione, a través del precio, la acción óptima en cada momento. 

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Daniel Bestard
Daniel Bestard
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