La fijación de precios dinámica es una herramienta esencial para comercio electrónico modernopermitiéndonos ajustar los precios en tiempo real para alcanzar los objetivos comerciales. Con los acontecimientos más recientes en aprendizaje automáticoeste proceso se ha vuelto más preciso, flexible y rápido: los algoritmos analizan grandes cantidades de datos, obtienen información de los datos y encuentran soluciones óptimas.
En este artículo, explico cómo el ML ayuda en la gestión de precios, qué tecnologías se utilizan y por qué a veces los modelos simples superan a los complejos.
Si bien cada empresa tiene sus estrategias, es necesario ajustarlas debido a la influencia de factores externos. Antes de introducir el aprendizaje automático, las empresas gestionaban los precios dinámicos a través de sus departamentos de análisis y experiencia interna. Los analistas crearon modelos de elasticidad de precios basados en el precio, los descuentos y el comportamiento del cliente. Utilizando estos datos, determinaron cómo reaccionaban los clientes a diferentes precios y construyeron curvas de elasticidad sólidas para seleccionar puntos de precios óptimos. Sin embargo, las realidades cambiantes del mercado exigen respuestas rápidas por parte de las empresas, y los precios dinámicos se han convertido en una herramienta poderosa para enfrentar estos desafíos.
Arco-elasticidad de la demanda. Crédito de la imagen: economicsdiscussion.net
La transformación con ML
El panorama dinámico de precios es muy diferente ahora. El aprendizaje automático ha producido modelos más matizados que ajustan los precios con mayor precisión y capacidad de respuesta.
Estos modelos son susceptibles a cambios y pueden identificar dónde aplicar descuentos, márgenes, puntos de fidelidad y cupones mayores o menores. Además, los modelos de ML proporcionan justificaciones para estas decisiones. ML puede utilizar datos de ventas extensos, que a menudo abarcan dos o tres años, para crear modelos de elasticidad increíblemente detallados para categorías amplias y marcas específicas o incluso subcategorías más pequeñas. En lugar de depender de un modelo general para productos como teléfonos, ML permite modelos individuales para marcas como iPhone o Samsung e incluso para artículos específicos como baterías o chips.
Las empresas también pueden responder más rápidamente a las fluctuaciones del mercado y al comportamiento de los consumidores porque el ML permite ajustes de precios casi en tiempo real. Los precios se pueden recalcular varias veces al día en función de factores como el número de visitas únicas al producto. Esta rápida adaptación garantiza que las estrategias de precios se alineen con las condiciones actuales del mercado, lo que hace que el proceso sea más flexible y preciso en períodos cortos y largos. Esta capacidad de respuesta difiere del enfoque analítico, donde estos modelos a veces se actualizan mensual o bimensualmente.
Por supuesto, utilizar tecnología de punta no es suficiente para garantizar el éxito. Las empresas están perfeccionando constantemente sus enfoques de fijación de precios dinámicos mediante el desarrollo de arquitecturas y metodologías especializadas. Por ejemplo, una empresa ha utilizado técnicas de aprendizaje por refuerzo, como el enfoque del «bandido con múltiples brazos». Si bien se ha demostrado que este método funciona en otras áreas, como en los sistemas de recomendación, también ha demostrado ser eficaz en la fijación de precios dinámicos. Permite que el sistema explore simultáneamente estrategias de precios y encuentre rápidamente las más efectivas.
Principales etapas del aprendizaje automático en la fijación de precios dinámicos
Recopilación y preprocesamiento de datos
El primer paso es recopilar datos completos sobre productos, precios, ventas y comportamiento del cliente. Esto incluye cifras históricas de ventas, historial de precios, niveles de inventario y factores externos como precios de la competencia y tendencias del mercado. Dado el enorme volumen de información (que puede alcanzar petabytes), el manejo eficiente de los datos es crucial. Las herramientas utilizadas para la preparación de datos difieren según el volumen y la complejidad de los datos:
- Pandas: una biblioteca de Python adecuada para el procesamiento de datos en proyectos más pequeños o para la creación de prototipos de proyectos grandes.
- Spark o Ray: marcos utilizados para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos.
- Polars o Dask: permite la carga eficiente de datos en máquinas locales sin agotar los recursos de memoria.
Modelado y predicción
El siguiente es el modelado, donde se construyen curvas de elasticidad u otros modelos para predecir métricas objetivo como facturación, ganancias, número de pedidos o clientes. Luego, los modelos hacen predicciones sobre los resultados esperados a diferentes precios. Por ejemplo:
- Al precio X, se proyecta que las ventas serán de $100.
- Al precio Y, se proyecta que las ventas serán de $50.
- Al precio Z, se proyecta que las ventas caerán a $20.
El algoritmo de optimización determina los cambios de precio óptimos necesarios para lograr los objetivos comerciales en función de estas predicciones.
El aprendizaje automático para la fijación de precios dinámicos utiliza tecnologías y áreas de conocimiento, como principios macroeconómicos, para construir curvas de elasticidad. Las principales tareas implican el procesamiento y la preparación de datos. Un aspecto interesante es que los modelos suelen operar a nivel de categoría y no de productos individuales. Esto se debe a que los productos y vendedores pueden aparecer y desaparecer rápidamente de la plataforma. Por ejemplo, un modelo podría analizar la categoría «teléfonos» en lugar de modelos de teléfonos inteligentes individuales.
Pasos adicionales en la fijación de precios dinámicos
Optimización de precios
Después del modelado y la predicción, comienza la compleja tarea de optimizar los precios para cumplir los objetivos comerciales. La esencia de la tarea es determinar el precio óptimo para cada producto de modo que los cambios generales se alineen con métricas comerciales específicas, como aumentar la facturación en un 10% y limitar la reducción de ganancias a no más del 5%. Esto incluye la optimización de múltiples funciones, cada una correspondiente a una categoría o producto. Por ejemplo:
- Teléfonos: La primera función, donde la entrada es el precio de un teléfono (por ejemplo, $100).
- Muebles: La segunda función utiliza el precio de los muebles como entrada (por ejemplo, $50).
Este problema de optimización multidimensional requiere técnicas avanzadas para manejar la escala y la complejidad. Los pasos clave incluyen:
- Modelado matemático: desarrollar modelos que integren restricciones comerciales (por ejemplo, márgenes de beneficio, objetivos de ventas) y objetivos.
- Métodos de optimización: aplique técnicas avanzadas para resolver el problema incluso con millones de variables.
Se utiliza una variedad de herramientas y métodos para manejar la optimización de precios:
- Bibliotecas Python (Hyperopt, Optuna, Vizier)
- Métodos matemáticos (método de Lagrange, métodos de función de penalización)
Encontrar la mejor solución en términos de marcas corresponde a encontrar puntos óptimos en el plano de optimización // Vi. Crédito de la imagen: LinkedIn
Pruebas y Validación
Después de gestionar eficazmente las curvas de elasticidad, los modelos de aprendizaje automático se centran en cumplir objetivos comerciales específicos. Por ejemplo, una empresa podría tener una estrategia básica, como un margen de beneficio del 2% en todos los productos. Los analistas pueden proponer mejoras con el objetivo de aumentar la facturación en un 10% y el beneficio en un 2%. El desafío para el modelo es superar esta línea de base y ofrecer mejores resultados.
Las empresas utilizan pruebas A/B para determinar un efecto estadísticamente significativo. Este proceso comienza con la preparación de un informe analítico que define métricas objetivo como la facturación, las ganancias y el número de pedidos y establece el efecto mínimo detectable (MDE), el tamaño de efecto más pequeño que se puede detectar estadísticamente. Por ejemplo, si el MDE es del 2% y el aumento en la métrica es del 1%, el 1% podría provenir de fluctuaciones aleatorias. Superar el MDE proporciona evidencia de que no es aleatorio.
Los analistas también evalúan otras métricas, como la eficiencia promocional, y calculan la facturación que genera cada gasto promocional. Si por cada unidad invertida se obtienen dos unidades de facturación, esto se considera favorable. Las pruebas A/B y los informes analíticos verifican la efectividad del modelo y miden su impacto en métricas comerciales clave.
Después de implementar el modelo ML, se ejecuta en producción durante un período designado mientras se monitorea el rendimiento. Es fundamental no interrumpir ni examinar prematuramente los resultados de las pruebas para garantizar la objetividad. Una vez finalizado, los ingenieros de aprendizaje automático revisan todas las métricas para evaluar qué tan bien se alinea el modelo con el rendimiento del mundo real. Si los resultados no son satisfactorios, investigan posibles problemas, como errores de preprocesamiento de datos, suposiciones incorrectas del modelo o problemas de algoritmo. Por ejemplo, el modelo podría haber aumentado los precios de los teléfonos, lo que habría provocado una disminución de las ventas en comparación con el grupo de control. Estas pruebas rigurosas ayudan a identificar y corregir errores, garantizando que el modelo de ML contribuya de manera efectiva a lograr los objetivos comerciales de la empresa.
Las conclusiones extraídas de las pruebas ayudan a comprender la manejabilidad del modelo. Por ejemplo, si el objetivo es aumentar la facturación, el modelo debe cumplir ese objetivo de forma constante. Los resultados de las pruebas iniciales pueden ser erráticos, pero el modelo demuestra el rendimiento esperado con el tiempo a través de mejoras y conocimientos adquiridos durante las pruebas. El aprendizaje automático permite probar y actualizar modelos con más frecuencia que el análisis manual. Por ejemplo, Amazon recalcula los precios cada hora, lo que destaca la agilidad de ML en la fijación de precios dinámicos.
Esta adaptabilidad en tiempo real se manifiesta de manera práctica. En algunas plataformas, los precios pueden depender de variables como la cantidad de vistas únicas que recibe un producto, lo que genera múltiples cambios de precios en un día. Si una empresa realiza promociones a largo plazo, los precios pueden fijarse durante la duración de la campaña, centrándose únicamente en lograr métricas comerciales actuales, como el crecimiento de la facturación o la retención de clientes. El aprendizaje automático hace que el proceso de fijación de precios sea más flexible y manejable desde una perspectiva empresarial, pero el efecto de «caja negra» desaparece.
En términos simples, una empresa presenta un objetivo: por ejemplo, aumentar los ingresos en un 2%. Luego, el modelo ML emplea varias estrategias para lograr este objetivo. Estas estrategias pueden incluir bajar los precios para aumentar la facturación, aumentar los precios para mejorar los márgenes de beneficio, ofrecer descuentos o ajustar los precios en función de factores como las vistas de los productos. El modelo gestiona el proceso basándose en las hipótesis propuestas, refinando continuamente su enfoque para cumplir los objetivos especificados. Esta adaptabilidad dinámica subraya el importante papel del ML en los precios dinámicos modernos, lo que permite a las empresas responder rápidamente a los cambios del mercado y los comportamientos de los consumidores.
Precios dinámicos en acción
El aprendizaje automático es esencial en los precios dinámicos modernos, ya que permite a las empresas ajustar los precios con mayor precisión y capacidad de respuesta a la demanda del mercado y al comportamiento del consumidor. Al procesar grandes cantidades de datos, los modelos de aprendizaje automático identifican patrones que informan estrategias de precios óptimas, ayudando a las empresas a cumplir objetivos específicos como aumentar los márgenes de rotación de ganancias. Los ajustes de precios han alcanzado un nuevo nivel de precisión. Las empresas que adoptan estas tecnologías están mejor equipadas para ofrecer valor a sus clientes y al mismo tiempo lograr sus objetivos comerciales. Todo ha pasado de una estrategia reactiva a una proactiva y altamente eficiente.
La integración del ML no está exenta de desafíos, pero como se ve en las principales plataformas, las recompensas son innegables. A medida que el campo continúa evolucionando, el aprendizaje automático seguirá siendo el núcleo de los precios dinámicos, impulsando decisiones más inteligentes y mejores resultados para las empresas y los consumidores. Por tanto, es una estrategia que ciertamente merece atención.
