Cómo poner precio a los productos y/o servicios ofertados, optimizando al máximo los márgenes de beneficio sin que por ello merme el nivel de competitividad adquirido o deseado, es una de las tareas más complejas y críticas que afronta cualquier empresa u organización, sea o no con ánimo de lucro.
Por ello, contar con el apoyo de soluciones tecnológicas adecuadas deviene absolutamente necesario si se desea minimizar los riesgos que conlleva cualquier toma de decisiones, muy especialmente en el caso que nos ocupa. Y evidentemente, en este asunto como en tantos otros, la inteligencia de negocios y especialmente las nuevas herramientas de analítica predictiva se postulan como unas de las mejores y más convenientes aliadas.
Analítica predictiva para la optimización de precios
No cabe duda de que el Business Intelligence tradicional ya ofrecía grandes ventajas a la hora de planificar estrategias comerciales y, en concreto, de establecer los precios más adecuados para bienes y servicios, ya fuese estandarizados o destinados a ofertas y promociones.
Sin embargo, las herramientas de analítica predictiva ofrecen una novedad sumamente importante: no solo logran responder a la pregunta sobre lo que ha ocurrido anteriormente con una determinada estrategia de precios y/o de ofertas, y ofrecer una explicación sobre ello, sino que además permiten conocer (ponemos énfasis en ello: conocer) lo que va a suceder en un futuro a corto, medio y largo plazo gracias a un ajustado diseño de escenarios posibles, basado en posibilidades reales y objetivas obtenidas a partir del uso de complejos algoritmos predictivos.
A grandes rasgos, lo que permiten las herramientas de análisis predictivo es analizar detalladamente la problemática que se afronta teniendo en cuenta una amplia gama de factores, hallando el proceso de optimización de precios más conveniente para mejorar la eficiencia del equipo comercial y la competitividad de la compañía en su mercado.
Evidentemente, los datos juegan un papel fundamental: más potencia, posibilidad de analizar mayores volúmenes de datos y manejar una mayor variedad de fuentes, todo ello encaminado a estructurar los datos obtenidos en 4 grandes categorías:
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Producto: con las variables típicas como categoría del producto, familia, modelo y referencia, así como las variaciones que estas pudiesen presentar.
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Geografía: los datos referentes a la trazabilidad o el recorrido del producto, las materias primas empleadas, los puntos de producción por los que haya transcurrido y, evidentemente, su destino, elaborando una estimación de costes de los mismos.
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Tiempo: periodicidad de la producción, fecha de acabado, tiempos de almacenaje y distribución...
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Métricas: unidades vendidas, coste por unidad y/o lote, partida, etc.
A todo ello, cabe añadir las posibilidades de enriquecimiento que ofrecen las nuevas herramientas predictivas, aportando subcategorías que se estimen necesarias a cada una de las anteriores y obteniendo, como resultado, una propuesta de precio máximamente optimizado.
Para profundizar en este asunto y descubrir todas las potencialidades de las nuevas herramientas de análisis avanzado, recomendamos la guía Cuadro de Mando de Analítica Avanzada, un recurso completamente gratuito que, además de lo anterior, también ofrece las claves necesarias para afrontar una migración de un entorno BI tradicional a la nueva inteligencia de negocios.
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