Todo se basa en una sencilla teoría económica: cuando los precios de los productos aumentan, la gente no está dispuesta a pagarlos y, en consecuencia, la demanda se va a pique; evidentemente, sucede el efecto contrario cuando se reducen.

No obstante, el mecanismo que se activa al modificar dicho valor repercute en una serie de componentes que incluyen la producción, distribución y el inventario, la cadena de suministro, la economía de los consumidores y los resultados financieros de una organización.

Entre los principales retos a los que se enfrentan las compañías de diversos sectores comerciales y de servicios (industria de la transportación aérea, retail, CPG, farmacéutica, salud, etc.) se encuentra la falta de soluciones de analítica predictiva que les permitan interpretar las enormes cantidades de datos (Big Data) y prever la demanda de los consumidores.

Esto las pone en riesgo de no identificar qué productos y precios dirigir a segmentos específicos, y perder oportunidades de ser rentables y reducir su participación de mercado.

Asimismo, destaca el uso de métodos de predicción imprecisos basados en hojas de cálculo, que vuelven reactiva la fijación de precios y no están en línea con los objetivos estratégicos, lo que tiene un efecto negativo en la rentabilidad, la imagen corporativa y la lealtad de los clientes.

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Con la transformación digital está llegando una nueva generación de soluciones analíticas que ayudan a las organizaciones a establecer mecanismos efectivos de precios y gestionar sus ingresos de forma transparente (revenue management).

SAS ha sido un artífice importante para llevar estas innovaciones a diferentes nichos, particularmente al retail y la industria de productos de consumo envasados (CPG, por sus siglas en inglés), a través de soluciones como SAS Regular Price Optimization y SAS Revenue Management and Price Optimization Analytics.

Los jugadores en este campo están aprovechando las herramientas analíticas para pronosticar de forma rápida y precisa escenarios complejos con el fin de definir precios que se alineen con la estrategia organizacional.

Y es que el valor que se muestra en los anaqueles tiene un efecto inmediato en la rentabilidad y preferencia de los clientes. En el entorno de retail actual y debido a la sensibilidad de los consumidores a los precios, definir el costo correcto para cada producto requiere prever perfectamente cuál será su reacción.

Además, las decisiones para establecer el costo deben ser proactivas, enfocadas en segmentos de consumidores específicos y estar en línea con los objetivos estratégicos.

La optimización de precios va de la mano de la gestión de ingresos. Esta última disciplina consiste en hacer una selección de modelos de predicción que determinen el impacto que pudieran tener las variaciones de los precios en el mercado. Todo con miras a cuidar la rentabilidad de las organizaciones y conservar la lealtad y preferencia de sus clientes.

Es un equilibrio que los retailers y empresas CPG aspiran alcanzar. La analítica les permite entender la respuesta de la gente a las variaciones de precio usando escenarios what-if los cuales modelan y evalúan el efecto de las estrategias que ofrecen las ventas más rentables y altos márgenes.

Levi Strauss & Co. es ya un claro referente. Actualmente, puede optimizar planes y predecir oportunidades mediante la planeación, distribución y gestión del inventario.

Con planes de demanda más inteligentes y una cadena de suministro determinada por las preferencias de millones de clientes, éstos pueden encontrar los productos que quieren al precio correcto.

Levi Strauss & Co. puede tomar decisiones a partir de los datos, lo que se deriva en un mayor crecimiento y una ventaja competitiva.