Uber es una start-up que conecta pasajeros con conductores en más de 200 ciudades del mundo a través de una aplicación móvil. Según el New York Magazine, es una de las compañías que crecen más deprisa a nivel mundial y podría llegar a ser más valiosa que Facebook, y según el MIT Technology Review, su principal innovación es la utilización de un robusto sistema para establecer los precios de forma dinámica. Más noticias en la revista gratuita elEconomista Franquicias y Emprendedores
A la vez, algunas de sus actuaciones -subió de forma exagerada los precios en una tormenta de nieve en Nueva York durante las pasadas navidades- han llegado a suscitar polémica y quejas entre sus usuarios.
Alrededor del año 2000, Amazon comenzó a variar el precio de un artículo en función del navegador que utilizara el usuario al comprar en la red. Esta estrategia de precios dinámicos resultó fallida por la sensibilidad de los compradores ante discriminaciones de precios no justificadas. Amazon tuvo que compensar a quienes habían pagado de más. Pero de los errores también se aprende y, actualmente, la gigantesca Amazon cambia sus precios más de 2.5 millones veces en un día para que sean los más competitivos online.
En los Juegos Olímpicos de Londres 2012, la oferta dinámica de precios consiguió maximizar los beneficios de la venta de entradas. Lo mismo ocurre desde hace tiempo en Estados Unidos, con los equipos de béisbol y de baloncesto.
Precios dinámicos
La aplicación de técnicas de precios dinámicos que aumentan el precio cuando aumenta la demanda y lo bajan cuando ésta se reduce, contribuye además a equilibrar la oferta y la demanda, como ocurre en el caso de carreteras, plazas de aparcamiento, bicicletas y otros activos de uso compartido.
El establecimiento de precios dinámicos, o dynamic pricing, consiste en el ajuste dinámico de los precios de acuerdo con el valor que los clientes atribuyen a un producto,con el objetivo de maximizar los ingresos y el beneficio. Se trata de aprovechar la disposición al pago de ciertos clientes en determinadas situaciones para obtener mayores ganancias, y de aplicar descuentos en otras situaciones para generar crecimiento.
Este tipo de estrategias se incluyen entre las de revenue management, campo cuyo lema es ofrecer el recurso correcto al cliente correcto, en el momento correcto y al precio correcto. Surgió en los años ochenta del siglo XX en el contexto de las líneas aéreas y se extendió con rapidez al ámbito de todo lo relacionado con viajes y alojamientos: alquiler de coches, reservas de hoteles, etc.
Modelo matemático
Casi todos los modelos matemáticos de precios dinámicos formulan el problema de establecer dinámicamente el precio como un problema de optimización. Existen distintos tipos de modelos que, de hecho, pueden combinarse entre sí para configurar una estrategia de precios concreta. En los modelos basados en inventario, los precios se deciden en función de los niveles de inventario y de servicio al cliente; en los basados en datos (data-driven models), se emplean técnicas típicas de la minería de datos que utilizan conceptos estadísticos y de inteligencia artificial para calcular los precios óptimos en función de las preferencias de los clientes y de los patrones seguidos por los compradores. Los basados en subastas proponen un modelo de precios dinámicos de manera natural, y por ello se utiliza con mucha frecuencia.
Además, la teoría de juegos establece que cuando hay varios vendedores que ofrecen sus productos al mismo bloque de clientes, se establece una dinámica de conflicto y/o cooperación entre una serie de agentes racionales que persiguen su propio beneficio -los vendedores- para la que la teoría de juegos proporciona modelos naturales.
De hecho, la teoría de juegos es una de las bases en las que se sustenta el diseño de mercados electrónicos. El aprendizaje automático -machine learning models- propone que en el comercio electrónico, los vendedores tienen oportunidad de aprender sobre el comportamiento de los compradores y utilizar lo aprendido para actualizar sus precios. Estos modelos están claramente relacionados con los modelos data-driven. Suelen emplearse algoritmos en los que se actúa -se establece el precio- en cada estado, de forma que se maximice cierta recompensa o cierta función de utilidad Q.
De forma natural, la dinámica corresponde a un proceso de decisión de Markov en el que, al realizar cierta acción en un estado posible, se pasa a otro estado posible con cierta probabilidad y cierta recompensa. El objetivo es encontrar la política de acciones -precios- que maximiza la recompensa acumulada -ingresos, beneficios-.
Modelos basados en agentes
Por último, los modelos basados en agentes son vendedores y compradores, que permiten simular de abajo a arriba el proceso de venta de entradas, generando un mercado virtual con dinámica similar a los procesos de decisión de Markov.
Hay por tanto una línea difusa entre lo que puede tener éxito en términos de precios dinámicos y lo que puede generar rechazo. Las cinco condiciones siguientes pueden ser determinantes a la hora de aumentar el beneficio de las compañías: los clientes tienen una disposición al pago variada; es posible segmentar el mercado, identificando diferentes grupos de clientes; el arbitraje debe ser limitado -la posibilidad de reventa debe ser lo más reducida posible-; el coste asociado a la segmentación del mercado y a la diferenciación de precios no debe ser muy elevado y los clientes o compradores deben percibir equidad en el vendedor.
Conento tiene experiencia en la creación de estrategias de precios dinámicos adaptativas que aprenden de la información obtenida a partir las ventas realizadas en el pasado de un inventario limitado en un horizonte de tiempo finito. Ha desarrollado algoritmos de establecimiento dinámico de precios para el sector de los eventos culturales teniendo en cuenta factores como: la sensibilidad hacia los precios y el interés de los posibles compradores, el tiempo restante hasta el comienzo del evento, el número de entradas vendidas o la competición entre varios pases o sesiones del evento en cuestión.
Además, ha desarrollado herramientas de simulación de diversos sistemas de precios dinámicos que posibilitan la comparación entre distintos escenarios de precios dinámicos y precios fijos y resultan útiles en la toma de decisiones del vendedor.
En conclusión, la tendencia es clara, los precios van a ser cada vez más competitivos y una buena forma de ganar es utilizar una estrategia inteligente de precios dinámicos.
Macarena Estévez, consejera delegada de Conento
Cómo lograr precios competitivos
