Guía de análisis de precios

En el último artículo de la serie de posts sobre análisis de precios tratamos una técnica que nada tiene que ver con las anteriores. En este caso nos enfrentamos al DSS, que se basa en simulaciones multivariables de la realidad para poder dar apoyo a las decisiones de establecimiento de precios.

–Decision Support System: se trata de ejercicios de simulación en los que se cuenta con un modelo explicativo de la elasticidad del precio de un determinado producto o grupos de productos. Obviamente es el tipo de análisis de precio más complejo de aplicar, no teniendo sentido para aquellos productos para los cuales no existen datos históricos. El modelo se fundamenta en las relaciones causales observadas previamente a su definición.

La gran diferencia que presenta este modo de analizar los precios es que tiene un carácter dinámico, en el que se toman en cuenta las interacciones y las relaciones causales que ocurren en el si de un sistema de variables que se han considerado influyentes en el proceso de establecimiento de precios.

Imaginaros una perfecta reproducción en miniatura de la cuenca del río Ebro, en el que también aparecen cada uno de sus afluentes. Si se dispusiera de información relativa al caudal de estos afluentes, a los litros de agua llovidos en las zona por la que discurre esta cuenca hidrográfica, a los litros consumidos para llevar a cabo las actividades humanas (regar, uso doméstico, industria…) y a la contención de las aguas en los embalses, se podría llegar a una estimación real del número de hectómetros de agua que llegarían al Delta del Ebro.

Manteniendo todas las demás variables constantes, ¿qué pasaría si en lugar de utilizar x litros para regar se utiliaran x+1? La reproducción en miniatura permitiría simular este cambio y ver qué sucede con el resultado final del juego. Esto mismo es lo que persiguen los sistemas de simulación que tienen al precio como punto de atención. No deja de ser un juego, en el que el observador externo responde a preguntas “what if…” para ver cuál sería el resultado, en cuanto a elasticidad de precios, en cuanto a ventas… para un determinado producto o conjunto de productos.

Un buen ejercicio de simulación debe, sí o sí, partir de una teoría muy sólida y contrastada. Sólo así los resultados del juego pueden ser extrapolables al contexto real. Desde este punto de vista, hay que señalar que los Decision Support System son, de entre las técnicas presentadas hasta el momento, los que permiten definir de la manera más realista el contexto real en el que se desenvuelven los juegos de precios.

Los modelos más realistas incorporan hipótesis que no se tomaban en cuenta anteriormente. Algunas de estas son las siguientes:

• heterogeneidad del encuestado: obviamente, no todas las personas se comportan como se comporta el individuo medio, el estereotipo de consumidor. Tener en cuenta esta diversidad de comportamientos permite afinar los resultados a los que se llega en cuanto a precios.
• Cut off: cuando se hablaba del PSM de van Westendorp, se hacía referencia a aquellos precios a partir de los cuales el consumidor rechazaba adquirir el producto. Sin embargo, según la hipótesis de los cut off, a menudo los individuos pagan más por aquel artículo que deseaban. La diferencia entre el precio máximo que tenían en mente y el precio real que acaban pagando se define como cut off, que no deja de ser una penalización psicológica cuyo coste es asumible para el consumidor.
• Efectos específicos de marca: no todas las marcas tienen la misma sensibilidad al precio, y esto es algo que se debe considerar cuando se construyen modelos de simulación de precios.

Evidentemente los modelos de simulación son los más costosos de llevar a cabo. Sin embargo, y como ya se comentaba al inicio, cada producto requiere una aproximación metodológica distinta. Para los productos que no han ni salido al mercado, y por los que se desconoce cuál va a ser la reacción de la competencia, los tests más simples cumplen adecuadamente las expectativas: realizar una aproximación al precio al que un producto debería salir al mercado. Así, pese a las críticas, el PSM se descubre como uno de los métodos más efectivos.

Sin embargo, cuando de lo que se trata es de analizar el precio de un determinado producto en un contexto competitivo, cuando el artículo en cuestión ya se ha consolidado en el mercado, es mucho más recomendable recurrir a los datos que nos proporcionan los análisis conjoint. Y, para rizar el rizo, está la posibilidad de utilizar los modelos de simulación. En resumen: cada contexto requiere una herramientas específicas. Sólo se necesita saber cuáles elegir y cómo se van a utilizar.