Mejorando las estrategias de pricing con analítica avanzada
Diseñar una estrategia óptima de precios-pricing exige un profundo conocimiento de la psicología de los consumidores, así como un enfoque sistemático para establecerlos, adaptarlos y cambiarlos. Por ello, una adecuada estrategia de pricing permitirá a las compañías obtener excelentes beneficios, llevándola a un crecimiento sostenible y un buen margen de ganancias.
Ofrecer un producto o servicio al cliente adecuado en el momento oportuno, supone una gran ventaja para las corporaciones. La analítica avanzada y la tecnología Big Data nos permite ajustar los precios a la multitud de factores que influyen en la estrategia de pricing, tanto funcionales (por ejemplo, costes de fabricación, demanda del mercado, competidores directos e indirectos, características del mercado, calidad real del producto, etc…), como emocionales (calidad percibida del producto, estímulos emocionales implantados en la estrategia de desarrollo del producto, prescripciones, etc…)
Los análisis basados en datos ayudan a las empresas a aprender más sobre los hábitos de consumo de sus clientes y a aplicar la estrategia de precios correcta a sus productos para obtener un mejor margen de beneficio. Se hace necesario conocer al cliente y para ello los modelos de segmentación y clusterización, permitirá determinar qué precios y en qué momento aplicarlos a cada segmento de cliente. Una vez se tenga conocimiento de cómo son nuestros clientes, será entonces cuando podamos establecer estrategias de upselling y cross-selling a nuestro portfolio de productos.
Pero una estrategia de precios no solo se aplica al sector retail, todos los sectores se ven beneficiados de la utilización de analítica avanzada, como el sector financiero, que con la creación de un modelo de pricing personalizado, permite ofrecer precios con equidad y de una forma óptima con respecto al coste y volumen de la cartera de pasivo.
Para establecer una estrategia de pricing efectiva que derive en mayores beneficios tenemos en cuenta:
Análisis Big Data de los clientes
Segmentación de los clientes
Cross-selling y Upselling personalizado
