¿Frustrado por el “surge pricing”? Estas son sus ventajas a largo plazo

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Uber, Lyft y Airbnb son ejemplos populares de negocios pertenecientes a la nueva economía tecnológica colaborativa, que convierte la participación en algo tan simple como pulsar un botón en un “smartphone”. Los consumidores se ven atraídos por la variedad de productos, la facilidad de acceso y los precios normalmente más bajos ofrecidos en una plataforma de economía colaborativa, mientras que los proveedores consiguen un método poco convencional de ganar dinero utilizando lo que ya poseen: ya sea un coche, una habitación libre o un par de horas de su tiempo.

Sin embargo, recientemente estas plataformas han recibido reproches por el denominado “surge pricing”. Cuando la demanda sube, los precios bajan. Ruben Lobel, profesor de operaciones, información y decisiones de Wharton, y la Dra. por la Escuela de Negocios Wharton Kaitlin Daniels han profundizado en el tema del “surge pricing” y han obtenido algunos resultados sorprendentes. En el artículo “The Role of Surge Pricing on a Service Platform with Self-Scheduling Capacity” (“El papel del ‘surge pricing’ en una plataforma de servicios con capacidad de autoprogramación“), escrito mano a mano con el profesor de operaciones, información y decisiones de Wharton Gerard Cachon, concluyeron que el “surge pricing” es beneficioso para los consumidores porque ayuda a compensar los precios de los periodos de menor demanda. Su estudio es importante porque proporciona datos sustanciales que pueden ayudar a los líderes a adoptar mejores decisiones sobre si estas plataformas deben regularse mejor o incluso prohibirse.

Hace poco, Lobel y Daniels hablaron sobre este estudio en el programa Knowledge@Wharton de Wharton Business Radio en SiriusXM Canal 111.

A continuación, una transcripción editada de la conversación.

¿Manipulación de precios? ¿O un buen negocio?

Ruben Lobel: Hace dos años reflexionamos sobre por qué existe el “surge pricing” y sobre cómo este afecta al mercado, a los proveedores y a los consumidores. Trabajábamos en un proyecto anterior sobre electricidad, y en cierto modo tenía un aire parecido al abordar la manera en la que una empresa puede atender a varios clientes para prestar un servicio. La economía colaborativa es otro buen sistema con el que una compañía puede centralizar una red de proveedores para prestar servicios. Pero la característica más singular de este mercado es el “surge pricing”. Ha llamado mucho la atención debido a que muchos consumidores se han quejado de que les han manipulado los precios. Hemos tratado de averiguar si ese es verdaderamente el caso. Ese fue el punto de partida.

Kaitlin Daniels: Podemos demostrar que el “surge pricing” es un buen mecanismo para coordinar este sistema descentralizado. Una característica clave de Uber es que los conductores son los que deciden por sí mismos cuándo y cuánto trabajan. Esto difiere de lo que estábamos acostumbrados a ver en una relación típica de patrón-empleado. Normalmente hay una empresa que contrata trabajadores y les asigna turnos. La clave, al menos desde el punto de vista de Uber, es que el “surge pricing” permite a Uber ofrecer incentivos para que los conductores trabajen cuando Uber quiere. Por lo tanto, el “surge pricing” es un buen mecanismo para coordinar ese comportamiento y maximizar los beneficios de Uber.

Pero también podemos demostrar que el “surge pricing” puede beneficiar a los consumidores en casos determinados. Nuestra investigación emplea un caso de referencia en el que se exige a Uber que cobre un precio fijo. Comparamos los resultados de los consumidores en ese marco con los de un modelo de “surge pricing”. Hemos visto que en los mercados en los que los consumidores quedan desatendidos con precios fijos —por ejemplo cuando es difícil conseguir un taxi en una noche de lluvia— son aquellos en los que los consumidores se benefician de un modelo de “surge pricing” como el de Uber. El “surge pricing” permite ampliar el servicio a los consumidores. Pero también permite a Uber ofrecerles precios más bajos en un escenario de demanda normal, por ejemplo en una mañana media de lunes, y que ese es justamente el origen del beneficio del consumidor.

Lobel: La parte principal de las ventajas para el consumidor procede de los precios más bajos que se consiguen en un día normal, así que los precios más altos de Nochevieja compensan en cierta manera las tarifas más bajas de un día normal. También podemos vincular esto a ciudades distintas de características diferentes. Uno de los motivos clave por los que una ciudad podría sufrir una carencia de servicio en un caso de alta demanda sería, por ejemplo, que el coste de oportunidad para registrarse en la red fuese elevado para los conductores potenciales. Una ciudad con muy poco desempleo o un coste de vida alto es el tipo de ciudad que tiende a desatender los mercados, y en ellas el “surge pricing” beneficiaría más a los consumidores, porque cuesta conseguir proveedores potenciales para esa red. En un mercado en el que el desempleo es bastante alto y hay muchos conductores potenciales, se aprecia que el “surge pricing” sobre todo consigue más excedente de los consumidores y lo distribuye a la plataforma.

La demografía de una economía colaborativa

Daniels: Nos interesa mucho considerar que nuestros resultados son aplicables de forma más general a otras empresas de economía colaborativa que permiten a los trabajadores decidir por sí mismos cuándo y cuánto trabajar. Este fenómeno lo denominamos autoprogramación, y representa las relaciones que muchas empresas tienen con sus trabajadores. Ciertamente, los medios han dado la máximo atención a los servicios de trayectos compartidos. Postmates [un servicio de reparto de comidas] es otro servicio que permite a sus trabajadores autoprogramarse y que a la vez ofrece una política dinámica de precios parecida al “surge pricing”. Existen muchas economías colaborativas de sectores muy diversos que utilizan distintas políticas de precios. Algunos ejemplos notables son Airbnb y TaskRabbit. A diferencia de un hotel o un servicio de limpieza típico, los socios de Airbnb y TaskRabbit deciden cuándo y con qué frecuencia van a alquilar su habitación o a hacer tareas domésticas para otros.

Lobel: Este aspecto no es exactamente el objetivo de nuestro estudio, pero lo que hemos observado es que los más perjudicados por la llegada de Uber y Lyft son los propietarios de licencias [de taxi] que ven cómo estas pierden valor; no necesariamente los propios taxistas, porque ellos podrían pasar a una de estas plataformas si no poseen su propia licencia.

Pero nuestro propósito es arrojar un poco de luz sobre el efecto del “surge pricing”. Si a una compañía de taxis se le permitiera hacerlo, ¿cuánto valor aportaría ello al sistema? ¿O sería perjudicial para los consumidores o los proveedores? Ese es nuestro objetivo exacto. Podría tratarse de la compañía de taxis o de plataformas como las de economía colaborativa. Ese aspecto concreto ha suscitado mucho debate en los círculos políticos. Por ejemplo: ¿debemos prohibirlo? ¿Debemos permitirlo? Nosotros tratamos de demostrar que no se debe prohibir. De hecho es beneficioso, y un elemento clave sobre por qué estas plataformas aportan valor al sistema.

¿Conductores de Uber, uníos?

Daniels: En una parte de nuestro estudio pretendemos entender, desde el punto de vista de Uber, si es beneficioso dar a estos conductores flexibilidad para establecer su propio horario. No tenemos en cuenta las ventajas aparejadas a ser considerados empleados [a jornada completa]. Pero nuestra investigación puede demostrar que los conductores sí se benefician de esta flexibilidad para organizar sus propios horarios. No solo eso, sino que este acuerdo es ventajoso para Uber. Así que Uber tiene un buen motivo para considerar a sus conductores contratistas independientes.

Lobel: Crear un horario propio también beneficia a los conductores. Una gran parte de los conductores de Uber tiene trabajos a media jornada y/o horarios preferibles para trabajar. Hemos recreado esto específicamente para tratar de entender qué le pasaría al sistema, tanto al proveedor como a Uber, si Uber decidiera las horas en las que deben circular los conductores. Esta opción puede ser muy dañina para ambas partes. Cuando se habla de si los conductores podrían sindicarse, no nos posicionamos al respecto. Lo que nos preocupa es que eso perjudicaría a la autoprogramación. Si Uber se convierte en una empresa que contrata conductores y puede dictar los horarios de ellos, será peor tanto para las empresas como para los conductores.

Cuando el “surge pricing” es beneficioso

Daniels: El “surge pricing” es beneficioso siempre que la demanda es superior a la de un día medio. Por ejemplo, en una noche de partido, en una noche de mucha lluvia o en fluctuaciones de temporada. Hay más gente que quiere ir en coche cuando hace frío que cuando hace buen tiempo y prefiere caminar. También hay más demanda un viernes por la noche que un lunes por la tarde. En todos estos horarios, un precio aumentado podría ser beneficioso.

Lobel: Debemos decir que otra razón por la que esto beneficia es que compensa los casos de baja demanda de los días normales. Se observa que en los días de mucha demanda había más consumidores que intentaban coger un taxi y no lo lograban. Eso lo denominamos racionamiento de la demanda. Si pedían un servicio, con un precio fijo era probable que no lo obtuvieran. Pero ahora existe el “surge pricing”, y si quieren pagar pueden conseguir un vehículo con una probabilidad del 100 %. El hecho de que se acabe con este racionamiento, es decir, esta aleatorización, y que solo se asigne el servicio a quienes más los necesiten es lo que permite mantener ese plus para el consumidor que es su bienestar.

Un modelo de éxito

Daniels: Definitivamente, creo que la autoprogramación es atractiva. Soy académico, y una parte de lo que me gusta de serlo es mi flexibilidad horaria, así que si duda puedo apreciar su valor. Creo que hay muchas maneras y muchos sectores en los que se podría extender. He oído hablar de algo muy interesante: la “uberización” de la atención sanitaria, según la cual los doctores visitarían a los pacientes o se permitiría algún tipo de autoprogramación para la prestación de servicios sanitarios. Creo que si se pudiera averiguar cómo hacerlo sería impresionante.

La ventaja de Uber

Daniels: En Uber los consumidores publican opiniones sobre sus conductores y viceversa, lo que no vemos en el sector del taxi. Entiendo que Uber tiene restricciones muy rigurosas sobre las valoraciones medias que pueden obtener sus conductores. Si la valoración es demasiado baja, los expulsan. Así que quizás eso tenga algo que ver.

Lobel: Creo que hay dos elementos que explican por qué Uber funciona tan bien. Uno es la tecnología. Es el hecho de que puedes hacer clic en el teléfono y conseguir el coche, y que ves por dónde va. A muchos nacidos hacia los años noventa, los llamados “millennials”, les atrae el hecho de que hacen clic y no tienen que hacer un gesto con la mano para llamar un taxi por la calle. Pero los taxis también pueden funcionar así. Existe por ejemplo Easy Taxi, que hace lo mismo pero con taxis. Así que el aspecto tecnológico no es la ventaja competitiva real. No es lo que va a hacer que este tipo de economía avance. Lo que de verdad hace avanzar a este tipo de modelo empresarial es la naturaleza de autoprogramación de los proveedores y la capacidad de aumentar los precios cuando la demanda es elevada. Esos son los elementos que realmente lo distinguen del modelo de negocio tradicional de las compañías de taxis.

Daniels: No sé si lo ha visto, pero hay incluso un par de empresas de la competencia que publicitan de manera explícita que no suben los precios, en respuesta al rechazo de los clientes ante el “surge pricing”. Y estas empresas incluso han empezado a compensar a consumidores que han sido víctimas del “surge pricing” y que se cambiaron a su servicio.

Los “millennials” impulsan el crecimiento del mercado

Daniels: Si los “millennials” se sienten con suficiente comodidad para utilizar Uber en lugar de comprarse un coche y conducirlo ellos mismos, entonces creo que podría haber una gran expansión del sector debido a la atracción que ejerce este modelo de negocio.

Lobel: Miremos los precios de aquí, Philadelphia. Si se quiere ir del campus de la Universidad de Pennsylvania a Rittenhouse Square, la carrera de taxi cuesta entre 7 y 8 dólares. En Uber son 5, así que el precio se compensa con el aumento de precios. Si se intenta hacer el mismo trayecto el viernes por la noche, será más caro en Uber: el doble que el precio del taxi. Las cifras son solo suposiciones, pero sirven para lo que pretendo demostrar.

Daniels: En mi opinión, un obstáculo es el hecho de que los consumidores utilicen el precio base como referencia. Debido a eso, consideran que los precios suben. De hecho, nosotros hablamos de este tema con los de Uber, pero ellos habían decidido de forma explícita llamar a este tipo de tarificación “surge pricing” (aumento de precios, en inglés) aun siendo conscientes de que los consumidores no responderían particularmente bien a esta estrategia. Sin embargo, su idea consistía en que ese término llamaría la atención de los conductores como un aumento de sus ingresos y que así les atraería cuando la demanda fuese alta. Nos hemos acostumbrado a este tipo de precios dinámicos en otros sectores, como por ejemplo el de las líneas aéreas. Personalmente creo que es solo cuestión de tiempo y que los consumidores también se acostumbrarán.

Lobel: Una de las cosas que no recreamos en el estudio de manera específica es esta respuesta de comportamiento de los consumidores. Lyft, por ejemplo, limita la subida al doble del precio base, con lo que intenta complacer a los consumidores que se hartan de la subida de precios y que podrían dejar de ser clientes. Cuando se suben los precios existe un potencial de pérdida de clientes. Pero como Kaitlin ha dicho, a medida que la gente se acostumbre, se familiarice con ello y vea que a largo plazo usar un servicio con “surge pricing” les beneficia, es posible que el efecto de este comportamiento se reduzca. Es algo que estas empresas están estudiando activamente para tratar de entender cuáles son las respuestas de comportamiento e intentar mejorar.

Por ejemplo, cuando Uber empezó a subir los precios, los usuarios se encontraban con un aumento de precio repentino y se enfadaban mucho. Ahora hay verificaciones, y si el aumento es de más de dos unidades, el usuario debe volver a escribir el número de la subida para asegurarse de que lo ha leído correctamente y de que no ha presionado el botón de subida de precios estando bebido.

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"¿Frustrado por el “surge pricing”? Estas son sus ventajas a largo plazo." Universia Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [26 enero, 2016]. Web. [25 June, 2017] <http://www.knowledgeatwharton.com.es/article/frustrado-por-el-surge-pricing-estas-son-sus-ventajas-a-largo-plazo/>

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"¿Frustrado por el “surge pricing”? Estas son sus ventajas a largo plazo" Universia Knowledge@Wharton, [enero 26, 2016].
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