Deje las suposiciones y empiece a hacer pruebas con TDPO, la Optimización de Precios por Test.

Introducción

La fijación de precios es uno de los factores que más influyen en el éxito de un negocio, pero muchas empresas siguen fijándolos basándose en métodos anticuados o en corazonadas. Sin una comprensión clara de cómo perciben el valor los consumidores, las empresas corren el riesgo de fijar precios excesivos y perder clientes, o precios insuficientes y dejar dinero sobre la mesa. La optimización de precios basada en pruebas (TDPO) ofrece una forma más inteligente de fijar precios al basarse en datos reales en lugar de en suposiciones. En este artículo, exploramos cómo TDPO ayuda a las empresas a ir más allá de las conjeturas probando estrategias de fijación de precios en un entorno libre de riesgos. También explicamos cómo nuestras simulaciones basadas en IA pueden ayudarle a fijar precios óptimos, maximizando la rentabilidad y manteniéndose alineado con la demanda de los consumidores.

¿Qué es TDPO?

Fijar el precio de un producto es una de las decisiones más importantes que puede tomar una empresa. Sin embargo, muchas empresas siguen basándose en conjeturas, utilizando tendencias históricas de precios o puntos de referencia de la competencia en lugar de datos reales y contrastados. De hecho, los estudios sugieren que casi el 88% de los precios se fijan basándose en suposiciones, lo que lleva a perder oportunidades de ingresos y a desajustar el mercado. Basarse en datos obsoletos o incompletos suele dar lugar a estrategias de precios subóptimas que no consiguen captar el verdadero valor que los consumidores otorgan a un producto o servicio.

La optimización de precios basada en TEST (TDPO) cambia esta situación al permitir a las empresas validar las decisiones de fijación de precios utilizando datos empíricos antes de aplicar los cambios. Este enfoque garantiza que los precios se optimizan tanto para la rentabilidad como para la demanda de los clientes, al tiempo quese minimizan los riesgos. Al perfeccionar continuamente las estrategias de fijación de precios basándose en el comportamiento real de los consumidores, las empresas pueden aumentar su potencial de ingresos al tiempo que mejoran la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

Los retos de los métodos tradicionales de fijación de precios

Muchas empresas confían en métodos de fijación de precios anticuados que no tienen en cuenta los cambios del mercado, las preferencias de los clientes o la dinámica de la competencia. Estos enfoques tradicionales a menudo conducen a la pérdida de oportunidades de ingresos, incoherencias en la fijación de precios y dificultades para adaptarse a las condiciones cambiantes.

A continuación, exploramos algunos retos comunes a los que se enfrentan las empresas a la hora de fijar precios:

• Análisis de datos históricos: Este método se basa en datos de ventas anteriores para predecir la demanda y la elasticidad. Sin embargo, tiene dificultades para tener encuenta perturbaciones del mercado como la inflación, los cambios económicos o las acciones de la competencia. También falla cuando se lanzan nuevos productos sin un historial de ventas previo, lo que lo hace poco fiable para las empresas impulsadas por la innovación.

• Pruebas físicas de precios: Algunas empresas realizan experimentos de fijación de precios en vivo cambiando los precios en estanterías reales o en plataformas de comercio electrónico. Aunque esto proporcionainformación del mundo real, es costoso, lento y arriesgado, ya que los errores de fijación de precios pueden provocar pérdidas de ingresos o insatisfacción de los clientes. Además, las pruebas de precios en vivo requieren importantes recursos operativos y la cooperación de los minoristas, lo que no siempre es factible.

• Pruebas A/B en el comercio electrónico: Aunque son eficaces en entornos digitales, las pruebas A/B requieren grandes volúmenes de tráfico para ser estadísticamente significativas. Tampoco funciona bien para la fijación de precios B2B o la venta al por menor en tiendas físicas, donde los experimentos controlados son difíciles de implementar. Además, el tiempo y los recursos necesarios para configurar y analizar múltiples pruebas A/B pueden ser prohibitivos para muchas organizaciones.

Cómo TDPO evita costosos errores de fijación de precios

Los experimentos de fijación de precios en vivo, aunque valiosos, a menudo conllevan riesgos sustanciales. Muchas empresas invierten en pruebas físicas de precios, como la colocación de miles de unidades prototipo en los estantes y el seguimiento de las ventas, un proceso costoso y que requiere mucho tiempo. Del mismo modo, las empresas de comercio electrónico pueden realizar experimentos de precios en vivo, pero estas pruebas pueden resultar contraproducentes y provocar pérdidas de ingresos si el precio de prueba es demasiado bajo. Además, las pruebas A/B, aunque útiles en entornos digitales, requieren un gran volumen de tráfico para ser significativas y pueden ser difíciles de aplicar en entornos minoristas o B2B tradicionales.

TDPO elimina estos riesgos mediante la creación de entornos de prueba virtuales donde las empresas pueden experimentar con diferentes puntos de precio sin consecuencias en el mundo real, reduciendo la incertidumbre y maximizando el potencial de ingresos. Al simular escenarios de compra reales, las empresas pueden evaluar cómo reaccionarán los consumidores a los distintos precios antes de introducir cambios en el mercado real.

Así es como funciona:

1. Simulación de las preferencias de los consumidores: gracias a los modelos basados en IA y a la información sobre los consumidores, las empresas pueden probar diferentes puntos de precio y predecir cómo reaccionarán los clientes antes de realizar cambios reales en los precios. Esto elimina la necesidad de realizar costosos experimentos de prueba y error en el mundo real.

2. Pruebas omnicanal - A diferencia de los métodos tradicionales, funciona tanto en los canales de venta digitales como en los físicos, lo que permite una visión más amplia de los diferentes segmentos del mercado. Tanto si los consumidores compran en tiendas como en Internet, TDPO proporciona recomendaciones basadas en datos y adaptadas a cada entorno.

3. Conocimientos rápidos y rentables - En lugar de pasar meses probando precios en el mundo real, las empresas pueden realizar estudios TDPO en días o semanas, ahorrando tiempo y dinero. La capacidad de probar rápidamente múltiples escenarios de precios permite a las empresas reaccionar con mayor eficacia a los cambios del mercado.

4. Segmentación y personalización - Las empresas pueden segmentar los resultados por canal minorista, mercado geográfico o tipo de cliente, asegurando que las estrategias de precios se alinean con las audiencias más valiosas. Este nivel de precisión ayuda a las empresas a crear estrategias de precios diferenciadas que se adaptan a grupos de consumidores específicos.

5. Mitigación de la presión competitiva - Proporciona información en tiempo real que ayuda a las empresas a responder a las estrategias de precios de la competencia sin tomar decisiones precipitadas. Al conocer la disposición a pagar de los consumidores, las empresas pueden fijar precios que sigan siendo competitivos al tiempo que maximizan la rentabilidad.

   

Cómo PriceBeam da vida a TDPO

TDPO ofrece un enfoque estructurado para refinar las estrategias de fijación de precios probando diferentes puntos de precio en un entorno controlado, minimizando los riesgos financieros y mejorando la toma de decisiones. Al simular decisiones de compra reales mediante pruebas virtuales en estanterías, las empresas pueden obtener información sobre las preferencias de los consumidores sin riesgo de pérdida de ingresos.

Además, la Matriz de Valor de Característicasde PriceBeam ayuda a las empresas a determinar qué características del producto impulsan la mayor disposición a pagar (WtP). Mediante la integración de modelos de clientes virtuales basados en IA, las empresas pueden simular cómo reaccionan los consumidores a los cambios de precios, las modificaciones de productos y los movimientos de la competencia, todo ello sin asumir costosos riesgos en el mundo real.

En PriceBeam, proporcionamos a las empresas las herramientas para probar y optimizar los precios en un entorno virtual antes de lanzar cambios de precios.

Nuestra plataforma

• Simula las decisiones de compra en el mundo real utilizando los datos de preferencias de los consumidores.

• Utiliza la inteligencia artificial para predecir las estrategias de precios óptimas.

• Permite a las empresas probar una vez y simular múltiples escenarios, haciendo que las decisiones de precios sean más precisas y rentables.

• Proporciona información práctica que ayuda a las empresas a perfeccionar la fijación de precios en diferentes mercados y segmentos de clientes.

• Reduce los riesgos financieros asociados a la fijación de precios erróneos validando las estrategias de fijación de precios antes de su aplicación.

  

Si te interesa saber más sobre este tema, organizamos una sesión en la que desglosamos en detalle la optimización de precios basada en test (TDPO).

Puedes ver la grabación aquí.

Conclusión

La fijación de precios no debería ser un juego de adivinanzas. Con Test-Driven Price Optimization, las empresas pueden establecer con confianza precios que maximicen tanto los ingresos como la satisfacción del cliente. Tanto si está lanzando un nuevo producto, ajustando precios para un mercado competitivo o explorando nuevas oportunidades de ingresos, TDPO garantiza que cada decisión de precios esté respaldada por datos, no por suposiciones. Al adoptar estrategias de fijación de precios basadas en pruebas, las empresas obtienen una ventaja competitiva en su sector, garantizando que cada punto de precio refleja la verdadera demanda del mercado. La capacidad de probar, validar y perfeccionar las estrategias de fijación de precios antes de su aplicación minimiza los riesgos y mejora la rentabilidad a largo plazo.