Estrategia de Precios: ¿Cuánto cobro y cuánto genero a ese precio?

Varios negocios fallan por no tener una estrategia de precios con soporte matemático robusto, y asignan el precio “subiéndole un porcentaje”, “metiéndole un monto”, “al dedillo”o un simple “promedio”.

Muchos artículos hablan de las estrategias de asignación de precios, pero pocos proveen ejemplos que materialicen el contenido de la publicación. Por eso, Wisdom Analytics les trae el caso de un hotel, pero bien puede ser el caso de una veterinaria/clínica dental que necesita saber cuanto cobrar por cita/consulta, un lubricentro que necesita averiguar a que precio los cambios de aceite se venderían mas, o un sitio de web que tiene flujo de clientes pero no entiende porque sus usuarios no compran al precio anunciado.

En el caso de hoy, el hotel tiene 15 habitaciones y cobra $85 por noche. ¿La tarea? Encontrar el precio acorde a sus clientes, maximizar el número de reservaciones y averiguar cuanto ingreso entraría, lo cual le permite planear cosas como: compras, contrataciones de personal, remodelaciones, publicidad, etc. El precio óptimo fue basado en el tipo de cambio venta del BCCR (no el de ventanilla), el cual estuvo solo 34 céntimos por encima de nuestra predicción para setiembre.

Existen varios tipos de estrategia de precios como la maximización de ingresos, la de cantidades o el modelo híbrido (los dos anteriores). Nos concentraremos en maximización de cantidades. Este último es mas conocido como estrategia de penetración, ya que los precios son delicadamente escogidos para crecer rápidamente mediante el incremento en ventas. Esa es la ventaja, pero como todo negocio, la estrategia debe ajustarse en su debido ciclo porque es una estrategia de corto plazo (3 a 6 meses).

Veamos el ejemplo de las visitas diarias que tuvo el hotel desde el 1ero de enero hasta el 31 de agosto. Una visita significa una habitación reservada. Como verá, hubo días que solo habían tres habitaciones reservadas, pero nunca se llenó con quince reservaciones. Asumiendo que el flujo se debe a la elasticidad de la demanda en función de precio, tener solo tres de quince habitaciones reservadas hiere fuertemente los ingresos netos del negocio.

Con la volatilidad esperada del dólar, los costarricenses que reciben su salario en colones, se ven golpeados por el alza en los precios dolarizados, y aún así, muchos negocios no flexibilizan su estrategia de precios a este sector. Lo que esto causa es indecisión en la compra y hace que su producto se haga mas inelástico (o sea, que compren mucho menos debido al alza en precios). En nuestro ejemplo, un incremento del 1% en el precio causaría un 9.7% de bajas en la demanda, basado en los resultados de los modelos estadísticos que corrimos y parámetros de optimización. Si necesita ayuda para hacerlo en su negocio nos puede contactar aquí.

El siguiente gráfico muestra el precio que el hotel debería cobrar en su sitio web para alcanzar el máximo número de reservaciones. También muestra su situación actual, la cual asegura cinco habitaciones (redondeado), debido al precio que un porcentaje mas pequeño de clientes pueden pagar. Algo bastante interesante es el área de oportunidades. Aquí puede explorarse una estrategia de precios discriminatorios (basada en tipos específicos de clientes o externalidades del mercado), o inclusive extensión de infraestructura a futuro.

El siguiente gráfico, le muestra a usted una pieza importante: cuanto dinero recibirá si ajusto al precio indicado.

Hay varios escenarios que se deben tomar en cuenta como la temporalidad, ciclicidad y tendencia de sus clientes. Un ejercicio necesario es analizar estos componentes mediante la descomposición de su data histórica, pero por eso, cada negocio es diferente y en eso podemos ayudar también.

Esperamos que usted tenga presente que lo mas importante de este artículo es el mensaje de que ponerle precio a un artículo o servicio es una tarea compleja, y que la intuición es solo un ingrediente. Muchas gracias.

About the author

Wilberth helps companies make smarter strategic decisions with the use of machine learning. He holds an MLA in Management from Harvard and a B.Sc in Business Administration from the University of South Carolina.

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