Maria Jose Guerrero
El diseño de tu estrategia de precios con ayuda del Big Data contribuye a aumentar la competitividad y los beneficios de tu eCommerce. Esto es lo que se conoce como Data-driven decision-making, es decir, la toma de decisiones en base a un profundo y detallado análisis de datos. La clave está en que las decisiones en torno a tu estrategia de pricing estarán fundamentadas en datos reales acerca de cómo está funcionando el mercado y de los movimientos de la competencia y los consumidores, lo que te permitirá ofrecer unos precios más competitivos y atractivos. Pero, ¿cómo se consigue todo esto y qué métricas debes tener en cuenta? Te lo explicamos a continuación.
Primeros pasos: retos del Data-driven decision-making y cómo superarlos
Selección de los datos adecuados
En el maremágnum del Big Data, uno de los primeros pasos esenciales es identificar cuáles son las métricas o KPIs determinantes para el diseño de tu estrategia de fijación de precios. En términos generales, debes tener siempre en cuenta:
- Datos de tu propio eCommerce: volumen de ventas y curva de la demanda, stock, margen de beneficios, costes internos y externos, etc.
- Datos de la competencia: catálogo y precios de otras empresas del sector, así como ofertas y campañas puestas en marcha.
- Datos del mercado: como cambios estacionales de la demanda o factores socioeconómicos que afectan al comercio online.
Estos KPIs pueden ser diferentes para cada empresa y dependerán de su estructura, de sus objetivos de negocios y de si el sector en el que se mueven es más o menos competitivo.
Centralización de los datos en un software de pricing
Para poder manejar todos estos datos sin restar rentabilidad ni productividad a la empresa también es necesario disponer de un software de pricing encargado de recopilar los datos de las diferentes fuentes y centralizarlos en un único cuadro de control sencillo de interpretar. Realizar la unificación de forma manual es un proceso muy laborioso y que resta efectividad al Data-drive decision-making, ya que se amplía de forma exponencial el riesgo de errores. Además, contar con un sistema automatizado que monitoriza la competencia y el sector permite reaccionar de forma rápida a los movimientos de otras empresas para no perder competitividad.
A estos beneficios se suman que, a partir del Big Data, los sistemas con Machine Learning pueden realizar análisis predictivos acerca de los cambios en la demanda y en los precios de los competidores.
Paso final: aplicación del Big Data en una estrategia de Dynamic Pricing
De forma práctica, a la hora de aplicar las conclusiones de este profundo análisis de datos a la construcción de una estrategia de precios, uno de los modelos más ventajosos es el dynamic pricing. Esto se debe a que permite adaptar los precios del catálogo de forma rápida y sencilla a los cambios en el mercado. Así, la combinación del Big Data y el dynamic pricing contribuye a que estos cambios no sean arbitrarios, sino que sean certeros y ayuden a optimizar las ventas.
Al mismo tiempo, para potenciar aún más la rentabilidad de tu estrategia de pricing, entre los mencionados softwares, los sistemas más avanzados hoy disponibles cuentan con potentes algoritmos que determinan el precio óptimo para cada uno de tus productos en cada momento y maximizan las ventas y el margen de beneficio. Por ejemplo, un excelente jugador en el campo del dynamic pricing es Amazon, que modifica los precios de sus productos casi de forma continua, automática, y acorde con las necesidades de los usuarios para potenciar sus ingresos. Su crecimiento demuestra que las estrategias de precios basadas en datos se han convertido en una herramienta esencial para las empresas que buscan prosperar y sobresalir.
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