¿Es la fijación dinámica de precios un éxito?

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La fijación dinámica de precios, una estrategia que permite a las empresas cambiar los precios según la demanda de sus productos, adquirió notoriedad entre los consumidores cuando Uber, el servicio de transporte compartido, lo utilizó para aumentar de forma drástica los precios en las horas punta. Aunque no agrada a los consumidores, los investigadores están descubriendo que la fijación dinámica de precios puede ser una herramienta eficaz para muchas empresas que no pueden mantener el equilibrio sobre la demanda.

Peter Fader, profesor de Marketing de Wharton, y Senthil Veeraraghavan, profesor de Operaciones, Información y Decisiones, hablaron con Knowledge@Wharton sobre su nuevo estudio al respecto en “El impacto de las políticas de precios dinámicos sobre los ingresos en la venta de entradas de equipos de la liga principal de béisbol” [The Revenue Impact of Dynamic Pricing Policies in Major League Baseball Ticket Sales].

Knowledge@Wharton: ¿Podría hacer un breve resumen del estudio?

Peter Fader: Las Grandes Ligas, el deporte profesional, el mundo del entretenimiento en general, llegó a esta gran revelación de que hay que cuidar de la parte comercial de la empresa. No es suficiente con poner los mejores jugadores en el campo o los mejores artistas en el escenario. La fijación de precios juega un papel muy importante en eso. Durante muchos años, las compañías han fijado precios arbitrarios y dependido de los mercados secundarios para conseguir el equilibrio adecuado. Es fantástico ver que la mayoría de los clubes de las Grandes Ligas, entre otros en segmentos de este tipo, están finalmente mostrando inteligencia cuando dicen: “Queremos asumir el control de este negocio. Queremos fijar los precios correctos”. Esto significa, en parte, recurrir a los precios dinámicos. También significa ajustar parcialmente la fijación de precios a lo largo del tiempo, cobrando valores diferentes para distintas personas dependiendo de la naturaleza del partido, etc. Muchos clubes han experimentado esta nueva fórmula, pero pocos se detienen a pensar: “¿Está funcionando? ¿se puede mejorar? ¿cuál es el impacto incremental de un política de precios en particular, y el impacto de otra?”

Tuvimos mucha suerte de trabajar con un club en el que podíamos hacer preguntas de este tipo. Gracias a un conjunto de datos realmente relevantes y algunos modelos muy inteligentes, creo que pudimos llegar a algunas respuestas muy ingeniosas.

Senthil Veeraraghavan: Este es un tema muy interesante. Es la confluencia de una investigación emocionante y de vanguardia con una aplicación práctica cuyos efectos se ven objetivamente en el campo, en este caso, literalmente.

Knowledge@Wharton: ¿Cuáles fueron las principales conclusiones del estudio?

Veeraraghavan: Encontramos, por ejemplo, que se habla mucho de los precios dinámicos asociados a la respuesta del consumidor. Nos quedamos muy sorprendidos por el excelente rendimiento de un precio estático bien escogido. Este descubrimiento realmente nos sorprendió.

Fader: Por supuesto que hay inconvenientes, ya que la fijación dinámica de precios no es la panacea. Solo porque variemos los precios no significa que estemos ganando más de forma necesaria. En este caso en particular, si analizáramos la política de fijación de precios dinámica adoptada por este club en un momento dado de la temporada, veríamos que en realidad tuvo pérdidas en relación con la política de precios estáticos que tenía inicialmente. Hay casos en que, si se pueden escoger los precios “absolutamente acertados”, ¿por qué entonces darse el trabajo de cambiar las cosas?

Knowledge@Wharton: ¿Pero elegir el precio “absolutamente acertado” es más fácil de palabra que de hecho?

Veeraraghavan: Es cierto. Si hubiese una fórmula mágica, por así decirlo, que fuese distribuible, podríamos hacerlo, ¿verdad? Creo que la aplicación específica al contexto es muy importante aquí. Se trata de la relación entre el cliente al que desea servir, el equipo que desea administrar y la organización que desea gestionar. En este caso, los datos son útiles porque ayudan a entender qué tipo de políticas funcionarían. Sí, podemos mejorar, pero es algo muy específico. Los datos tienen esta información. Es posible usarlos para obtener buenas políticas de precios.

Fader: Por eso creo que nuestra colaboración es tan buena. Me paso el tiempo pensando en las relaciones y todos los matices propios del origen de la demanda. Senthil y sus colegas pasan mucho tiempo pensando en la optimización. A menudo, uno no hace justicia a la labor de los demás. Construyo modelos descriptivos excelentes, pero me quedo corto cuando me preguntan “¿y qué?” A menudo, las personas que trabajan en el mundo de la optimización construyen modelos muy simplistas, ya que aumenta la parte de la optimización. Es la combinación exacta que contiene efectivamente una rica descripción de cómo la gente compra las entradas, cuándo y para qué sectores, y cuánto están dispuestos a pagar por ello. Es una hermosa historia sobre el comportamiento del consumidor, pero también se presta perfectamente a la optimización.

Knowledge@Wharton: El estudio muestra que un equipo de béisbol puede recurrir a diversas formas de precios dinámicos.

Fader: Discutimos sobre eso en varios niveles diferentes. La mayor parte se compone de los factores que se deben tener en cuenta al crear una política de precios dinámicos. Es muy bueno que esto no sea solamente un ejercicio académico, muchos equipos de deportes profesionales y otros tipos de negocios están empezando a tomar estos factores en cuenta. Por un lado tenemos los recursos: ¿qué factores hay que observar y cómo ajustarnos a ellos? Por otra parte, los resultados. En cuanto a la configuración de la política —especialidad de Senthil— nos preguntamos: ¿hay que mirar hacia adelante o no? Para mí ha sido un aprendizaje pensar en las diferentes formas en que estas políticas pueden ser implementadas.

Veeraraghavan: Todos aprendemos cosas diferentes de esta situación. Como hemos dicho, es multidisciplinar. Una cosa es cuánto debemos mirar hacia adelante en el tiempo para establecer nuestras políticas de precios dinámicos. ¿Van a ser a diez partidos? ¿Tres? ¿Con qué frecuencia cambiarlos?¿Cómo se va a comunicar eso? Estas cosas son importantes, como lo son las respuestas de los clientes y son ellos los que revierten las políticas que se crean.

La gente se imagina que la fijación dinámica de precios es algo malo o una panacea. La verdad está en algún lugar entre una cosa y otra. Se puede aplicar esa misma solución y que funcione mal debido a la forma en que utiliza la información. Por ejemplo, se encontró que hay más personas en el grupo que están comprando entradas, hay una mayor probabilidad de que compren en ciertos sectores de la cancha, es decir, en las mejores zonas del estadio. Eso me sorprendió. Sin embargo, como experto en marketing, tal vez no debería sorprenderme de inmediato. Pero esto no es lo que propone el modelo general […] ¿Cuántos partidos hay que tener en cuenta? ¿Debería analizar a sus oponentes? ¿El día del partido? ¿El clima? Todas estas cosas son importantes.

Knowledge@Wharton: ¿Hay que volver a planificarlo cuando el equipo no pasa por una buena racha?

Veeraraghavan: Sí. Cuando el equipo entra en una serie mala, no se puede cobrar una gran cantidad, por lo que es necesario reconsiderar la posibilidad de precios más bajos.

Knowledge@Wharton: A menudo, en abril, los medios de comunicación y otros medios predicen qué equipo irá a la Serie Mundial del campeonato. A veces se acierta, pero también es posible que en septiembre el equipo esté hundido.

Fader: Este es uno de los problemas que tuvimos en este caso. El modelo de organización es interesante: un equipo de béisbol de las Grandes Ligas no recurrió a los precios dinámicos durante la primera mitad de la temporada. Calibramos todos nuestros modelos de demanda y de respuesta basándonos en lo que vimos en los primeros 40 partidos o menos. Entonces proyectamos lo que sucedería en la última parte de la temporada si no recurrían a la fijación dinámica de precios. Tenemos un gran parámetro en lo que habría sido el rendimiento de las ventas y analizamos la diferencia y luego nos preguntamos: “¿En qué medida fue positivo el uso de fijación dinámica de precios?”

En ese momento, no lo sabíamos, pero al equipo no le fue bien en la segunda mitad de la temporada. De hecho, su actuación fue pésima. Eso no significa culpar a la política de precios dinámicos, pero el hecho es que el equipo rindió de una manera que no se habían tenido en cuenta en la primera parte del conjunto de datos. Esa es la forma de construir e implementar un modelo. A veces ocurren cosas que no puedes controlar, que no pueden anticiparse.

Knowledge@Wharton: ¿Supongo que este modelo puede ser aplicado de diferentes maneras?

Veeraraghavan: Peter y yo ahora trabajamos también con instituciones sin fines de lucro. Imagine un equipo de béisbol, un equipo de la Segunda División, un equipo internacional, un equipo de fútbol, de cricket o incluso una organización sin ánimo de lucro. Ya dispone de los datos que pueden decirle cómo pensar en el problema. Entonces llegamos y le decimos: “Esta información es muy importante, y así es cómo podemos utilizarla y adaptar sus políticas”.

Fader: Por un lado, creo que la estructura que hemos creado es bastante general porque estamos usando un conjunto común de factores y estructuras de datos, etc. Con respecto a los resultados específicos, no creo que deberíamos hacer generalizaciones a partir de ellos. Creo que el peso específico que diferentes factores pueden tener, y las diferencias relativas entre tipos de políticas de precios, son específicas de los elementos de contexto. Sin embargo, estoy convencido de que si tomáramos el modelo general y lo recalibrásemos en otro escenario, continuaría funcionando bien. Quizás con bastantes diferentes resultados.

Knowledge@Wharton: ¿Cómo podría poner en práctica una empresa la investigación?

Fader: En parte, entendiendo el funcionamiento en general. Antes de siquiera preocuparse por coeficientes estimados específicos o números tomados del papel, piense apenas en los factores que le gustaría tener en cuenta. Operativamente, se puede crear una situación en la que tenemos esta condición de control, en que no había precios dinámicos, por lo que podemos obtener una lectura limpia y una vez pulsado el botón para empezar, ¿se puede entender lo que está pasando?

Hay cosas relacionadas con lo que insertamos en el modelo, así como la forma genérica en que las cosas suceden en la práctica, que se pueden generalizar. Espero que la gente se concentre principalmente en aspectos operativos, más que en los resultados específicos derivados de los mismos.

Veeraraghavan: Este es un punto muy importante. La gente suele decir: “Sí, se puede hacer esto, ¿pero qué hacer cuando eso sucede? ¿Y si otra cosa sucede?” Al realizar este tipo de estudio con una base de datos experimentales, puede responder a las preguntas. ¿Y si el equipo está pasando por una serie complicada? A continuación, actuar de esta manera, esto y lo otro. ¿Y si el programa tiene éxito o si el protagonista se marchara? ¿Qué se debe hacer? Podemos responder a estas preguntas a través del modelo. Los resultados reales pueden variar de un caso a otro, pero la aplicación fundamental sigue siendo la misma.

Knowledge@Wharton: ¿Hay una historia en los medios de comunicación que, en su opinión, tiene que ver con su investigación y que realmente lo coloca bajo una nueva perspectiva?

Fader: Creo que no sólo hay una historia actual, sino una historia en curso. Como he dicho antes, hay toda una confusión entre las organizaciones de deportes profesionales sobre la existencia y la rentabilidad de los mercados secundarios. Gran parte de nuestro proyecto nace de un proyecto a gran escala que yo había hecho con las Grandes Ligas. Yo estaba muy satisfecho con el hecho de que uno de los clubes quisiera sacarlo adelante. En este proyecto con la MLB, la pregunta era: ¿Ellos deberían continuar utilizando StubHub como su proveedor exclusivo de entradas secundarias? La mayoría de los equipos estuvieron de acuerdo en hacerlo. Algunos equipos desistieron, incluyendo los New York Yankees.

Los Yankees cambiaron recientemente su política sobre el asunto y están regresando a StubHub, aunque con algunas condiciones. El problema es que la situación está lejos de ser resuelta. Hay muchos equipos que experimentan con modelos como hemos visto que sucedía aquí, y hay un volumen mucho mayor de cambios en proceso. Esperamos que no sea sólo de prueba y error. Esperamos que sean clubes y proveedores secundarios de entradas que son cada vez más inteligentes y están reduciendo las oportunidades de arbitraje y parte del engaño que se produce en estos casos, simplemente anticipando cuáles serán los precios justos y cómo varían en diferentes circunstancias.

Veeraraghavan: Estoy totalmente de acuerdo.

Veeraraghavan: ¿Cree que los mercados secundarios presionan mucho a los equipos o promotores de conciertos u otras personas para examinar más de cerca la situación porque saben que existen los mercados secundarios y son importantes para los que compran entradas?

Fader: En cierto modo, la existencia de mercados secundarios y su éxito ha servido como una advertencia a esas organizaciones. Ahora están armando muchos recursos internos para implementar el tipo de modelo y la experimentación que respaldamos aquí. Más bien, ellos cogieron a los profesionales de la analítica y los reservaron para cuidar del “money ball” [o la aplicación de la estadística a la actuación de los jugadores en el campo para identificar a los atletas baratos, pero que tienen buenas estadísticas en las posiciones que juegan]. Ahora, sin embargo, la idea es identificar las mejores analíticas que pueden ayudar a vender billetes a un precio adecuado a las personas adecuadas. Es bueno ver que ellos están, me atrevo a decir, introduciendo una situación de igualdad de condiciones.

Veeraraghavan: Exactamente. Ellos son los propietarios de contenido, pueden controlarlo, y lo entienden mejor. ¿Quién más puede beneficiarse de este tipo de ajuste de los precios que los centros proveedores de contenidos?

Knowledge@Wharton: Hay muchos puntos de vista diferentes sobre la fijación dinámica de precios actuales. Algunos piensan que es la peor cosa del mundo y hay gente que piensa que es lo mejor que podría haber. ¿La investigación termina con otros conceptos erróneos?

Veeraraghavan: Volviendo un poco a lo que nos sorprendió, hemos visto que es perfectamente posible tener buenos resultados con un sistema de precio fijo bien configurado, pero esta es la gran dificultad. La fijación dinámica de precios es flexible y permite realizar ajustes, lo cual es muy importante. Puede ayudar a un equipo a conquistar fans y consumidores. No es necesariamente una mala cosa para el equipo, los aficionados y los consumidores.

Fader: Este puede ser el gran descubrimiento, no sólo de nuestro estudio, sino de este proyecto más amplio en el que estoy involucrado. En las primeras conversaciones que tuve con las Grandes Ligas, había una reticencia por parte de sus miembros. Muchos clubes se resistieron bastante a la posibilidad de experimentar la dinámica de precios. Parecía, a primera vista, algo intimidatorio. Luego hubo una preocupación por una posible reacción, es decir, los aficionados pueden haber sentido que estaban siendo engañados. Fue genial ver la buena acogida que tuvo la fijación dinámica de precios. Los clubes la emplean con precaución para no exagerar.

Hay historias de reacciones adversas. Desde el punto de vista de los aficionados, nos estamos acostumbrando. Hay un consenso de que, sin importar la industria, en la aviación, los deportes profesionales, los servicios de transporte compartido, los precios dinámicos están para quedarse. Mientras las empresas lo practiquen de forma inteligente, y siempre y cuando se tenga en cuenta el largo plazo y no traten de ganar lo máximo posible ahora, creemos que la dinámica de precios puede servir a los mejores intereses de todos.

Knowledge@Wharton: ¿Cuál es su próxima investigación?

Fader: Tuvimos la suerte de poder trabajar con los datos proporcionados por este club. Sin embargo, podría habernos pasado otras muchas otras cosas. Hay otras fuentes de ingresos, tales como las concesiones y los productos comercializados por los clubes. Puede haber otras fuentes sobre el comportamiento de los consumidores. En este caso, no disponemos de granularidad para rastrear exactamente qué hogares estaban comprando entradas y qué tipo de entradas estaban comprando cada vez. Así si pudiéramos unir estas informaciones podríamos proponer una versión mejorada de la demanda real. En muchos sentidos, esta es la punta del iceberg. Es la parte superior del primer tiempo. Creo que aún se requerirá mucho tiempo para comprender el papel de los precios dinámicos en este escenario y muchos otros.

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