Precios personalizados y sus implicaciones

En los últimos años, hemos visto a los actores del mercado buscar nuevos enfoques de precios dinámicos y a medida. La siguiente evolución en este ámbito es la fijación de precios personalizados masivos que, aunque no es un concepto nuevo, se ha vuelto cada vez más viable a medida que los recientes avances tecnológicos han reducido los costes de la segmentación. Esta dinámica ha reavivado el debate sobre la ética y las implicaciones de la fijación de precios personalizados y, en particular, sobre si su aplicación puede ser justa para el consumidor final.

Concepto de Personalización de Precios

La Personalización de Precios (forma pura de la Discriminación de Precios) es la estrategia de pricing que diferencia a los consumidores fijando precios distintos por el mismo producto o servicio. Esta estrategia permite establecer el precio en el punto máximo que éste estaría dispuesto a pagar capturando y capitalizando la plusvalía del consumidor. En el pasado, la personalización de precios era imposible o limitada a servicios de muy alto valor debido al alto coste de segmentación derivado de la dificultad de obtención de la información del consumidor. Actualmente, sin embargo, el acceso a plataformas de datos del consumidor y el avance en Inteligencia Artificial (IA) y minería de datos para su tratamiento ha permitido el desarrollo de esta estrategia de pricing, de la mano con la estrategia de Precios Dinámicos.

Las estrategias de Precios Dinámicos y Personalización de Precios responden a lógicas distintas aunque están relacionadas y son complementarias. En la estrategia de fijación dinámica de precios, los precios de los productos se ajustan continuamente, incluso en cuestión de minutos, dando respuesta a la oferta y la demanda y a la competencia en tiempo real. Dicha estrategia se aplica principalmente en e-commerce con gigantes como Amazon actualizando los precios cada 10 minutos, aunque algunas compañías lo realizan incluso en sus tiendas físicas.

Tipología de Discriminación de Precios

La Discriminación de Precios “pura” requiere una innovación tecnológica en analítica e Inteligencia Artificial (IA) que a día de hoy se encuentra en una fase inicial de desarrollo. Sin embargo, se han ido poniendo en marcha fases intermedias que cada vez se acercan en mayor grado a dicha estrategia pura:

• Primer grado, Precios Personalizados o Precio Perfecto – esta estrategia pura de discriminación de precios establece el punto de precio máximo por cada unidad, o precio perfecto, capturando la plusvalía de cada micro-segmento del consumidor al máximo. Para ello utiliza analítica de datos del consumidor y personaliza las ofertas con un aprendizaje continuo del comportamiento del consumidor. Un ejemplo de ello es la app Waylet de Repsol, que asigna descuentos personalizados a los miembros de su club, con una micro-segmentación “one to one”. Las tendencias de pricing en vanguardia convergen hacia esta estrategia.
  
• Segundo grado, Precios por Cantidad – establece distintos precios dependiendo de las cantidades con descuentos por compras en bulto. Este tipo de descuentos se da principalmente en la industria de consumo y distribución. Un ejemplo de ello es el descuento por volumen de ventas de CostCo así como el “Pack y ahorra” para botellas de vino de Carrefour, que fija descuentos hasta del 40% por la compra de los packs de vino que ofrece.
  
• Tercer grado, Precios por Segmentos – establece precios diferentes según la segmentación que realiza dependiendo del criterio de referencia que se establece ad hoc. Esta segmentación de los precios es común en la industria del entretenimiento. Un ejemplo es el caso de Cinesa, la empresa líder en exhibición cinematográfica en España, que realiza una segmentación de grupos con precios más bajos para mayores de 65 años, estudiantes con carnet universitario, familias con niños y el resto de población (además de otros descuentos, aunque no responden a ésta lógica).

Implicaciones de la Personalización de Precios

La oportunidad de la estrategia de Personalización de Precios estricta reside en que el vendedor captura el máximo valor gracias a la personalización de los precios para cada micro-segmento. Los precios se ajustan al punto de precio máximo de cada consumidor, capturando exhaustivamente el margen o plusvalía del consumidor.

Esta estructura capacita al vendedor para subir los precios manteniendo la demanda intacta puesto que cargaría un precio mayor tan solo a aquellos consumidores cuya sensibilidad al precio se establezca con una demanda inelástica. Por otro lado, la estrategia capacita al vendedor para ampliar la base de consumidores puesto que convierte en consumidores a aquellos clientes potenciales que descartaban el producto o servicio por un elevado precio. Ambas palancas implican un impacto ceteris paribus en los ingresos, beneficio, EBITDA, ROI y, por ende, en los resultados de la compañía así como la satisfacción del consumidor

Surgen oportunidades subyacentes adicionales a la personalización de precios de calado distinto al financiero en distintas palancas:

• Ventaja competitiva – La oferta de precios personalizados aparejada a ofertas personalizadas puede ofrecer una mejor experiencia para el consumidor aumentando la satisfacción del mismo y diferenciando la oferta respecto de otros incumbentes. ​
• Fidelización – La oferta de un trato diferenciado a aquellos consumidores que demuestren una mayor fidelidad es factible gracias a la estrategia de personalización de precios. La visión es establecer precios o descuentos ventajosos basados en las preferencias que el consumidor señalice con su comportamiento como apoyo a la estrategia de fidelización.
  
  La implementación de la estrategia de Discriminación de Precios puede tener como implicaciones determinados riesgos que deben ser mitigados, especialmente para la vertiente de Primer Grado o Personalización de Precios:

• Segmentación exhaustiva y excluyente – Todos los consumidores deben estar incluidos en un segmento y excluidos del resto. El objetivo es que no confluyan en el mismo consumidor distintos precios que no solo impidan la captura del máximo valor de plusvalía, si no que permitan el arbitraje.
  
• Imposibilidad de transferencia – Los mercados deben permanecer separados por naturaleza de uso. El objetivo es que la reventa sea imposible o desventajosa, estableciendo una barrera contra el fraude con el fin de evitar que el consumidor final potencial capture la plusvalía del consumidor final real.
  
• Implementación efectiva – La implementación será más efectiva si la compañía tiene determinado poder en el mercado. El objetivo es permitir ajustar al alza los precios para capturar la plusvalía de aquellos consumidores que estarían dispuestos a pagar más de lo que cobra la competencia.
    

Guidance

• La estrategia de Precios Personalizados será necesaria en términos competitivos y plantea el siguiente escenario para las empresas: lanzar esta estrategia como pionero capturando el máximo valor o como seguidor capturando menor valor, siempre mitigando riesgos. La causa de este panorama es que la implementación generalizada de la estrategia de Discriminación de Precios es consecuencia natural del despunte de obtención de datos de forma masiva y del desarrollo tecnológico en IA y analítica de datos.
  
• La fijación de precios no solo debe estar centrada en el consumidor, puesto que el factor competencia juega un papel importante para la estrategia de pricing.
  
• La señalización es fundamental para este tipo de estrategia puesto que tendrá connotaciones negativas si se identifica como injusto o abusivo por no ser transparente o tiene la apariencia de capitalizar la situación de poblaciones desventajadas. También puede comportar riesgos éticos o de cumplimiento de la legislación cuando las políticas de pricing no se aplican de manera consistente o tienen resultados que incurren en discriminación negativa.
  
• En respuesta al crecimiento en Precios Dinámicos y Personalizados, están emergiendo ecosistemas de proveedores en ambos lados de la ecuación. Aparecen startups de análisis de precios que dan visibilidad a los consumidores de los distintos precios de mercado, reduciendo la asimetría de la información y mitigando el potencial abuso en la fijación de precios.
  
• La estructura de analítica de datos e IA necesaria para soportar las estrategias de Precios Personalizados y Dinámicos será la clave para el éxito del desarrollo de los mismos, llegando a utilizar el reconocimiento visual para analizar las reacciones del consumidor en una siguiente fase de este tipo de estrategias.
  

¿Quieres saber más?

How to Avoid Looking Like a Villain When You’re Price Discriminating