Tener una buena estrategia de precios es necesario para conseguir maximizar los ingresos y hacer más rentable nuestro negocio. Como ya se dijo en el artículo Big Data y las 4 P's del marketing, usando diversas técnicas de Big Data podemos tomar decisiones más efectivas con respecto a nuestra política de precios, llegando incluso a poder fijar uno diferente para cada consumidor. El Big Data y Estrategia de Precios es la combinación perfecta para optimizar tu estrategia de precios.
Usando modelados predictivos que determinen las futuras variaciones de precios y de los umbrales de nuestros consumidores, podremos maximizar las ventas y decidir cuáles son los precios óptimos y cuándo es el mejor momento para realizar un descuento. El Big Data y Estrategia de Precios se muestran como el perfecto aliado.
También podremos hacer una estimación de posibles niveles de demanda como proyección para los próximos meses más allá de las clásicas y obvias, como el aumento de reservas de hoteles en periodos vacacionales. Usando el Big Data, podemos detectar factores atípicos que influyen en nuestras ventas y añadir esas variables mucho más sutiles en el análisis. Por ejemplo, podemos asociar la predicción del tiempo que hará en dos semanas a las estimaciones de demanda de actividades de ocio o los posibles resultados del fútbol a la demanda de comida a domicilio. Una vez tengamos esas estimaciones de demanda, ajustaremos el precio en función de lo necesario que será darle un empujón a las ventas.
Para una empresa que ofrece múltiples productos con gran variabilidad de precios, y que busca diferenciarse de la competencia precisamente por precio, algo tan sencillo como una herramienta de webscrapping combinado con un buen análisis de datos y una serie de reglas automáticas puede ayudarnos a fijar el mejor a cada momento sin tener que estar constantemente pendientes de cada movimiento de nuestros competidores. Big Data y Estrategia de Precios puede ayudarte a definir las estructuras de variabilidad de precios
Con el Big Data podemos clasificar cada canal de demanda en función de su ganancia neta, además de la segmentación de los clientes que nos traen y su verdadero valor. Podemos realizar así una comparativa entre los canales que nos permita precisar qué precio es el óptimo para cada uno. Por ejemplo, si vendemos un producto y sabemos que los clientes de una plataforma están dispuestos a pagar más por el mismo ítem que los de otra plataforma, podemos poner precios diferentes en cada una.
También podemos descubrir qué días de la semana nos llegan más clientes en cada uno de los sitios donde tenemos nuestra oferta. Esto es importante, por ejemplo, cuando dichos canales cobran grandes comisiones. Jugando con el Big Data y los precios, los días en los que la demanda supera nuestra oferta (por ejemplo: los restaurantes durante las Navidades), podemos restringir las ventas o subir mucho los precios en los canales que nos dan menos beneficios para redirigir al consumidor a canales más directos (precios más caros o reservas limitadas en plataformas de comida a domicilio ajenas frente a las plataformas propias).
El Big Data nos permite analizar el verdadero valor de cada cliente. Es decir, no solo lo que se gasta, sino si después recomienda o no, o si son clientes exigentes que ponen pegas a todo y generan costes adicionales, o si son clientes que tienden a cancelar sus reservas en el último momento, por poner varios ejemplos. Así, si tras el análisis detectamos que los clientes que vienen de una plataforma de alto coste (y por tanto menos beneficio) tienden a influir y a recomendar nuestro servicio, consiguiéndonos orgánicamente más clientes, podemos potenciar esa plataforma frente a las otras aunque un análisis económico más tradicional nos incite a lo contrario.
También podemos fijarnos en el comportamiento del cliente y hacer predicciones sobre su futuro comportamiento de compra. De este modo, si visita varias veces la ficha de un producto sin decidirse a comprarlo pero por su histórico de compra sabemos que suele reaccionar positivamente a las ofertas, podemos hacerle una personalizada de forma automática. También podemos basarnos en ese historial para saber qué umbrales de precios tiene, ajustándolo a los mismos. Pero cuidado, eso último puede ser un arma de doble filo en caso de que elijamos cobrarle más que al cliente medio, porque si borra cookies o accede desde otra cuenta puede darse cuenta de que le estamos inflando los precios y sentirse estafado.
Un buen análisis puede decirnos qué productos son frecuentemente comprados juntos, lo que podría permitirnos definir los precios de los productos “acompañantes” a tiempo real en función de lo que haya ya en el carrito. Big Data y Estrategia de Precios puede ayudarte a definir la estructura correcta y segmentar por diferente tipo de clientes
Aunque los usos antes mencionados son los más comunes, en función de los datos de los que dispongamos podremos hacer un sinfín de cosas para definir la mejor estrategia de precios gracias al Big Data. A veces, los límites están en hasta dónde llega nuestra creatividad a la hora de explotar esos datos. Lo que está claro es que ayudarnos de herramientas de Big Data para definir nuestros precios maximizará el beneficio.
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