Según un estudio reciente, los consumidores son hoy más sensibles a los precios que nunca: más de tres cuartos de ellos (75 %) temen que la inflación haga aumentar los precios de los productos de primera necesidad y los artículos costosos, obligándolos a reducir sus gastos globales. Las presiones en la cadena de suministro y las tensiones geopolíticas acentúan este desafío, tanto para los consumidores como para los comerciantes, ya que el 73 % de los compradores europeos temen un aumento de precios para compensar el incremento de robos y criminalidad.
Los descuentos, las rebajas, las ofertas especiales y el alineamiento con los precios de los competidores son métodos bien conocidos para fidelizar a los consumidores. Sin embargo, su gestión representa una tarea colosal que aún requiere demasiadas intervenciones manuales y el uso de software obsoleto para procesar los datos. Demasiado a menudo, las decisiones de precios, a lo largo del ciclo de vida de los productos, se basan en datos históricos incompletos o métodos simplificados.
Por eso es ahora necesario que los comerciantes adopten la inteligencia artificial (IA) para optimizar y dirigir su estrategia de precios. La IA presenta ventajas financieras concretas gracias a tres funciones clave que son la previsión detallada de la demanda, la modelización avanzada de la elasticidad de precios y la optimización de rebajas en tiempo real. Tres tareas que podrían ser realizadas por un humano pero que requerirían infinitamente más tiempo y dinero.
La IA ofrece oportunidades significativas para mejorar los márgenes y los ingresos de los comerciantes. De hecho, mientras que los modelos de precios tradicionales dificultan la realización de ganancias concretas, la integración de modelos de IA a los sistemas existentes permite liberarse del tiempo necesario para la formación y el desarrollo de competencias de un individuo para proporcionar recomendaciones de precios informadas. Gracias a la IA, los responsables de categorías de productos y los analistas de precios se benefician de una visibilidad completa de los datos del sector retail.
Una tienda de prêt-à-porter implementó una solución de precios basada en IA en solo 16 semanas, integrándola perfectamente en su ERP existente. El módulo de IA integró automáticamente las recomendaciones de precios en el sistema de planificación del comerciante, permitiendo a los equipos analizarlas y validarlas rápidamente. Este enfoque resultó en un aumento del 5 % en los márgenes en tres meses, sin afectar las actividades en curso.
Este ejemplo ilustra cuán poderosa puede ser la IA como herramienta de optimización para los equipos. Y esto es solo el comienzo. Entonces, ¿cómo pueden las tiendas colaborar con la IA para afinar su estrategia de precios y mejorar sus márgenes?
Tres modelos de IA indispensables
Tres modelos de IA pueden contribuir a definir e implementar estrategias de precios efectivas: los modelos generativos (GenAI), los algoritmos de machine learning y los modelos cognitivos. Los modelos GenAI bien entrenados han demostrado ser efectivos para anticipar tendencias de precios, proponer estrategias de precios alternativas y simular el impacto de diferentes campañas promocionales en el comportamiento de los consumidores. También han convencido a muchos comerciantes por su capacidad para generar y probar escenarios de precios alternativos antes de tomar decisiones, evitando así comprometer a los equipos en estrategias sin pruebas tangibles de su efectividad en las decisiones de compra. Por ejemplo, una empresa de prêt-à-porter utilizó la IA generativa para diseñar descuentos personalizados durante el Black Friday, aumentando así su facturación en un 12 % y sus márgenes en un 9 %.
Algunos comerciantes utilizan algoritmos de machine learning para optimizar continuamente sus modelos de precios, teniendo en cuenta las ventas históricas, las promociones pasadas y la evolución de la demanda de los consumidores. Una de las principales ventajas de los modelos de precios basados en machine learning reside en su capacidad para mejorar con el tiempo, gracias al análisis continuo de grandes conjuntos de datos para afinar las decisiones de precios. Una marca de zapatillas ajustó así en tiempo real los precios de sus productos más demandados y de edición limitada, aumentando sus ventas en un 15 % y su facturación total en un 10 % gracias a reducciones de precios progresivas.
Finalmente, el uso de la IA cognitiva se vuelve imprescindible debido a su capacidad para integrar factores externos, como las condiciones económicas, los precios competitivos, los eventos locales y las tendencias de consumo, para optimizar las decisiones de precios. En ausencia de IA cognitiva, estos factores externos, esenciales para comprender los comportamientos de compra, no pueden integrarse eficazmente en la estrategia de precios. Un comerciante de abrigos de invierno utilizó la IA cognitiva para ajustar sus precios en función de las previsiones meteorológicas, prolongando así las ventas a precio completo durante tres semanas y mejorando su margen bruto en un 7 %.
Los comerciantes disponen de una cantidad importante de datos de alto valor añadido, que un modelo de IA adaptado puede transformar en palancas de crecimiento comercial. La visibilidad de los datos se mejora y la automatización inteligente se cristaliza gracias a una estrategia de precios perfectamente alineada con los objetivos de ingresos y las exigencias de los clientes.