Cómo usar datos y algoritmos para cobrar el precio justo a cada cliente

¿Alguna vez te has preguntado por qué algunos clientes compran un producto a precio regular mientras otros solo reaccionan a un descuento? La respuesta no está en la suerte, sino en la economía del comportamiento y los datos. Hoy, con Machine Learning, las empresas pueden identificar con precisión qué clientes están dispuestos a pagar más, cuáles son sensibles a promociones y cómo ajustar los precios para maximizar ingresos. Lo que antes era intuición, ahora puede convertirse en una ventaja competitiva basada en algoritmos.

Microeconomía: Discriminación de Precios

El economista Arthur Pigou fue de los primeros en describir formalmente este fenómeno a inicios del siglo XX. En esencia, la discriminación de precios ocurre cuando una empresa cobra precios diferentes a distintos consumidores por el mismo bien o servicio, no porque el costo de producción varíe, sino porque la disposición a pagar de los clientes es distinta. Algunos consumidores reaccionan más a cambios de precios que otros, entonces una empresa le va mejor ajustándose a las disposiciones de pagos de cada consumidor.

Existen tres grados clásicos:

1. Primer grado: precios individualizados según lo que cada consumidor está dispuesto a pagar.

2. Segundo grado: precios según la cantidad o versión del producto. (descuentos por volumen, planes premium).

3. Tercer grado: precios según características de grupos identificables (estudiantes, adultos mayores, residentes locales vs. turistas).

En todos los casos, el objetivo es el mismo: capturar más excedente del consumidor y transformarlo en ganancia para la empresa.

De la teoría a los algoritmos: cómo entra el Machine Learning

Lo que antes requería intuición del vendedor (como promociones para estudiantes y precios mayores para turistas), hoy se ha sofisticado con el poder de los datos. Plataformas digitales y retailers cuentan con enormes bases de datos sobre el comportamiento de sus clientes:

• Historial de compras

• Frecuencia de consumo

• Demografías

• Ubicación y hora de compra

• Dispositivos y métodos de pago

Con técnicas de Machine Learning, las empresas pueden identificar patrones que revelan la disposición a pagar de cada cliente de forma mucho más precisa. Un algoritmo puede inferir si eres un comprador impulsivo, sensible al precio, o alguien que solo responde a promociones específicas. Esto abre la puerta a lo que se conoce como “personalized pricing” o precios dinámicos hipersegmentados, donde cada usuario ve un precio o promoción distinta optimizada para maximizar la probabilidad de compra.

¿Como puedo lograr esto?

Para poder hacer precios personalizados los procesos pueden variar, pero mayormente se utilizan una estructura de 4 pasos: 1) primero necesitamos contar con data de nuestros clientes, esto nos permite entender mejor quienes son, sus motivaciones y preferencias de compra. 2) utilizando modelos de clusterización podemos agruparlos bajo diferentes grupos. Lo interesante de utilizar inteligencia artificial es que el algoritmo encontrará similitudes entre clientes que un humano nunca podría encontrar, dado a la cantidad de datos simultáneos. 3) necesitamos entender la disposición a pagar de estos grupos, por esto se calcula la elasticidad de precio para entender que tan sensible son a diferentes precios o promociones. 4) por último, maximizamos su disposición a pagar según su elasticidad para así poder cobrar el mayor precio posible.

Ojo, una empresa no necesariamente tiene que mover su precio para poder hacer discriminación de precios. Puede simplemente ofrecer diferentes promociones a diferentes clientes.

Reflexión final

Desde el punto de vista económico, la discriminación de precios puede aumentar la eficiencia. Más consumidores acceden al producto (aunque paguen distinto) y las empresas maximizan ingresos. Prensémoslo así, existen consumidores que no iban a participar del mercado porque el precio lineal era muy elevado, pero si le ofrecemos un precio o promoción más bajo según su disposición a pagar, ahí si comprara.

La discriminación de precios no es nueva, Pigou la describió hace más de un siglo. Lo novedoso es la escala y precisión con que hoy los datos y el Machine Learning permiten aplicarla. En un mundo donde cada interacción genera información, entender y aplicar estas prácticas requiere más que intuición: se necesita teoría económica, ciencia de datos y la capacidad de convertir algoritmos en mayores ingresos.

En DASA, queremos acompañar a las empresas en transformar sus datos en estrategias de precios y promociones inteligentes. Nuestro enfoque combina teoría económica con algoritmos de Machine Learning diseñados a la medida de cada negocio. Con ellos, podemos identificar segmentos de clientes según su sensibilidad al precio, predecir qué promociones generan mayor retorno y recomendar estructuras de precios personalizadas que aumenten ingresos sin sacrificar lealtad. Lo que antes era intuición comercial, hoy lo convertimos en decisiones basadas en evidencia, permitiendo a nuestros clientes capturar más valor y optimizar cada peso invertido en descuentos o promociones.