Cómo vender más con una estrategia de precios hiper personalizados

La clave de la hiper-personalización de precios: el análisis de datos y la inteligencia artificial 

Para saber qué necesitan, qué quieren y qué precios atraen más a tus consumidores primero debes recopilar una gran cantidad de datos demográficos y acerca de su actividad online. El procesamiento de estos datos mediante un software con algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático o machine learning te permitirá descubrir patrones significativos en los hábitos de consumo de los clientes a partir de los cuales obtener conclusiones valiosas con las que agilizar la toma de decisiones. Estos algoritmos no son más que normas con las que conseguimos asociar cada tipo de usuario con el precio que más le conviene en cada momento.

Esta aplicación del Big Data al eCommerce funciona tanto para la fijación de precios hiper personalizados como para la optimización de otras estrategias de precios, como los precios dinámicos. El objetivo final es aprovechar la ventaja competitiva que ofrecen los datos para perfeccionar los precios lo máximo posible y, con ello, potenciar las ventas. A su vez, también conseguirás aumentar el volumen de clientes fidelizados, ya que los consumidores sienten que la marca o retailer les conoce y se adapta a ellos.

Volumen y tipología de los datos 

Para que sea efectivo, el análisis de datos debe realizarse en base a un volumen suficientemente grande como para encontrar correlaciones estadísticas. Puedes pensar en la muestra representativa de una encuesta poblacional por ejemplo. El número debe ser el adecuado para poder extrapolar las conclusiones a los ciudadanos de una determinada región. 

Así mismo, estos datos deben ser variados, de diferentes poblaciones, grupos de edad, países, etc; y acorde con los indicadores clave más coherentes con tus objetivos de crecimiento, como el ya mencionado willingness to pay, que incluso puede variar de un momento a otro según la situación personal y del mercado.

A esto se suma otro factor clave para poder obtener el mayor beneficio del Big Data aplicado al pricing y los precios personalizados: la velocidad. Esta recogida y análisis de datos debe ser lo más rápida posible para acercarnos a un estudio en tiempo real que nos permite reaccionar a los cambios en el mercado antes que las empresas de la competencia. Además de tener que realizarlo de forma continuada en el tiempo, no basta con llevar a cabo un estudio cuantitativo de forma puntual, como puede ocurrir con un estudio de mercado.

Implantación de un software avanzado de precios 

La forma más ágil y sencilla de conseguir todo esto es mediante un software de pricing como Reactev. Estas plataformas recopilan millones de datos para después procesarlos en base a avanzadas reglas de pricing coherentes con tus propios objetivos. Además, en el caso concreto de Reactev, una de sus funcionalidades principales es recomendar cambios de precios para cada momento determinado, cada target y cada producto. Este repricing es automático y va mejorando a medida que el software aprende de la propia información recopilada. Una tecnología que repercute directamente en la satisfacción de tus clientes y tus ventas.