Algunas investigaciones indican que la metodología del markup es la base para fijar precios en aproximadamente el 70% de las empresas del mundo.
Muchos de ellos incluso utilizan hojas de cálculo y otros métodos manuales para fijar los precios.
Si este número es tan grande, ¿significa que debemos seguir a la mayoría?
¡Ciertamente no!
Las empresas todavía tienen dificultades para abandonar este modelo tradicional y obsoleto, quizás por conveniencia, quizás por desconocimiento de las nuevas tecnologías y posibilidades.
El hecho es que, hoy en día, las empresas que quieran seguir siendo líderes del mercado necesitan confiar en el Machine Learning y la Inteligencia Artificial, alineados con la inteligencia de pricing para la industria .
Pero al fin y al cabo ¿qué es el Machine Learning?
Es importante entender que en este universo consideramos primero la Inteligencia Artificial (IA), un conjunto de máquinas o sistemas que buscan imitar el comportamiento humano con enfoque en la toma de decisiones, comportamientos, etc.
Machine Learning (ML), o aprendizaje automático, es un aspecto de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos para aprender del Big Data de tu empresa, analizando, interpretando datos, prediciendo tendencias y resultados.
Todo proceso de decisión de Machine Learning se basa en el comportamiento de los datos, que pueden mejorarse a medida que se acumula información, sin intervención humana.
¿Cuáles son los beneficios del machine learning para la industria?
Machine Learning está transformando la industria, dando la posibilidad de operar el sector de manera más eficiente, con mayor calidad, agilidad y adaptabilidad. A medida que esta tecnología continúa evolucionando, podemos esperar beneficios aún mayores para la industria, impulsando la innovación y la competitividad.
Esta tecnología permite a la industria gestionar de forma más eficiente toda la cadena de suministro, el mantenimiento, el control de calidad, el inventario, la seguridad y la toma de decisiones, como, por ejemplo, la inteligencia de precios.
Además, el Machine Learning ayuda a las empresas a adaptarse de antemano a las necesidades del mercado, porque una de las grandes diferencias de los algoritmos es el aprendizaje iterativo. Esto permite un aprendizaje continuo: cada vez que reciben nuevos datos, son capaces de adaptarse de forma automática e independiente en la búsqueda de resultados cada vez más optimizados.
Cómo se aplica el machine learning en la industria
El Machine Learning en la industria puede actuar directamente en el aumento de la eficiencia de las cadenas de suministro, personalizando la producción, ofreciendo estimaciones muy precisas para cada fase del proceso productivo y estrategia de precio del producto.
Pero es importante resaltar que el proceso de fijación de precios para la industria debe considerar otros factores como: costos de producción, competencia en el mercado, elasticidad de la demanda y posicionamiento estratégico de la empresa. El aprendizaje automático debe tener en cuenta la fijación de precios en la industria:
- Agilidad en el Análisis de Datos: en la industria, el aprendizaje automático permite la posibilidad de analizar datos de costos, historial de ventas, comportamiento del cliente y factores del mercado para determinar precios ideales.
- Pronósticos de demanda: la tecnología de aprendizaje automático es crucial para evitar excesos o escasez, lo que permite ajustar la producción en consecuencia.
- Precios personalizados: el aprendizaje automático le permite personalizar los precios en función de datos específicos del cliente, historial de compras y comportamiento de navegación.
- Monitorear las tendencias del mercado: al analizar datos históricos del mercado, con Machine Learning puede identificar tendencias emergentes y cambios en las preferencias de los consumidores.
Machine Learning aplicado a la fijación de precios para la industria
El papel del pricing industrial va mucho más allá de la fijación de los precios de los productos. La metodología de fijación de precios para la industria tiene en cuenta una serie de factores que van desde la inclusión de los costes de producción, la competencia en el mercado, la elasticidad de la demanda hasta el posicionamiento estratégico de la empresa.
En el camino del Pricing en relación con el Machine Learning, es necesario tener en cuenta qué objetivos se quieren alcanzar, es decir, qué criterios se deben tener en cuenta para afectar a la decisión de fijación de precios y qué dirección de rentabilidad se quiere tomar.
Hay varios criterios posibles y son diferentes para cada industria, por lo que el sector necesita el apoyo de una empresa especializada en pricing para poder dirigir sus acciones de forma asertiva.
Una buena estrategia de pricing necesita
- Estar integrado con las diferentes áreas de la empresa, con base en las políticas y objetivos comerciales de la organización (definidos por el directorio).
- Debe basarse en el estudio de los impuestos y costes del sector financiero.
- Debe tener en cuenta el análisis competitivo, los datos del sector y las tendencias investigadas por el equipo de inteligencia de mercado.
- Debe recopilar comentarios del equipo de ventas, que pueden mostrar las opiniones de los clientes sobre los precios cobrados, las acciones promocionales y los descuentos.
- Y, por último, para el sector del pricing es fundamental disponer de esta información para simular escenarios y definir el mejor precio para cada producto o servicio. El poder del machine learning y la inteligencia artificial para la fijación de precios en la industria
Al estar descentralizada la información necesaria para una buena estrategia de precios, el uso exclusivo de hojas de cálculo y métodos manuales se convierte en un obstáculo.
El tiempo de reacción es lento y hace imposible evaluar todos los datos y oportunidades disponibles a nivel de cada SKU en el mix de productos.
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning surgen entonces como una solución capaz de simular escenarios, predecir ventas y demanda, calcular elasticidad de precios, sensibilidad de productos, entre otras variables.
De esta forma, es posible optimizar los precios cobrados, definiéndolos en función de los insumos estratégicos de la empresa. Esto es posible tanto para productos individuales como para categorías.
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El software de fijación de precios de Pricemet, PRIXSIA, permite optimizar los márgenes de beneficio, ya que utiliza algoritmos de Machine Learning, teniendo en cuenta factores como la flexibilidad de la demanda, los costes de producción y las estrategias competitivas.
Además, PRIXSIA realiza recomendaciones dinámicas de precios en tiempo real con el objetivo de maximizar los beneficios y la competitividad de la industria.
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