Poner la inteligencia artificial al servicio de la optimización de precios

Poner la inteligencia artificial al servicio de la optimización de precios Poner la inteligencia artificial al servicio de la optimización de precios

El acceso a plataformas de datos sobre el consumidor y el avance en inteligencia artificial y minería de datos para su tratamiento han permitido a las empresas el desarrollo de una estrategia de ‘pricing’ personalizada. El ‘machine learning’, por ejemplo, puede predecir cómo responderán clientes específicos a precios que aún no conocen, y ayudar a detectar las oportunidades y las amenazas que merece la pena gestionar, centrando nuestro esfuerzo en lo realmente relevante. Este artículo define en qué palancas se apoya la fijación de precios moderna y qué papel juega en ellas la tecnología, en especial, la inteligencia artificial

Actualmente, la gestión de precios “sufre” de la frontera entre procesos y tecnología: de un lado, soluciones tecnológicas que no saben/no pueden adaptarse a las necesidades muy particulares de cada empresa en sus sectores; y, del otro, unos procesos (y personas) que no saben apalancar lo que la tecnología moderna, y la inteligencia artificial (IA) en particular, puede aportar a un pricing “moderno”. A ello se suma que la presión creciente del entorno competitivo, la complejidad de la gestión de los canales y la necesidad de responder a mercados cada vez más veloces hacen que el statu quo que mantenían muchas empresas con sus precios y políticas comerciales ya no pueda ser. Las organizaciones necesitan ir más allá de las metodologías tradicionales (listas de precios, descuentos, promociones, etc.) para optimizar una combinación de decisiones (precio y/o promoción) en función de un contexto dinámico (eventos, percepciones de los consumidores, acciones de los competidores, etc.) y de múltiples objetivos (volumen y rentabilidad). Lo analizamos a continuación.

 

IA PARA UN ‘PRICING’ MODERNO 

Separar los  datos de su uso constituye un sinsentido. La democratización de los modelos analíticos va de la mano de una modernización del acceso al dato. Por lo tanto, la manera de representar el pricing moderno parte de los datos para alimentar los casos de usos de negocio, tal como lo representa la figura. ¿Qué aportan las tecnologías, como la inteligencia artificial, a cada una de las vertientes en las que se apoya la “nueva” gestión de precios?:

 

1-FUENTES DE DATOS. La primera capa de modernidad tiene que ver con el acceso y la integración de los datos. Arquitecturas en la nube facilitan el acceso a datos desde múltiples fuentes (ERP, CRM, Google, Facebook, etc.) y de múltiples formas (archivos, servidores, bases de datos, microservicios, API…). Las plataformas en la nube (Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, etc.) también ponen a disposición de los profesionales soluciones específicas de preparación y de limpieza de los datos (Trifacta, por ejemplo) para automatizar este proceso costoso para las empresas. ¿Cuáles son las fuentes principales para optimizar nuestros precios? Distinguimos cinco:

 

• Transacciones. Es el pilar fundamental de la gestión de precios y lo que determina su nivel de “granularidad”: el pricing es accionable a gran...


Manu Carricano

·

Director del Institute for Data-Driven Decisions en ESADE Business School y fundador de TheTopLineLab.