El mito de la elasticidad - PREXUS pricing consulting - Consultoría en Estrategia de Precios
El mito de la elasticidad
Para encontrar el precio óptimo de un producto o servicio no se debe confiar en exceso en el dato de la elasticidad que eventualmente se llegue a medir. No solo medirla es sumamente difícil, sino que no existe ninguna garantía de que la elasticidad medida en un período determinado, bajo unas condiciones específicas, se repita en el futuro.
Por: Nicolás Restrepo Abad
Una gran cadena detallista, que tenía un portafolio de más de 60 mil referencias, realizó un análisis de sus ventas de los últimos tres años. El objetivo era medir la elasticidad precio de cada uno de sus productos, para tomar decisiones de optimización de precios. Calcularon qué tanto había cambiado el volumen de ventas de cada referencia debido a los cambios de precios experimentados en el período evaluado. Para su sorpresa, la información obtenida fue de muy poca utilidad; el 98% de los productos mostraron nula relación entre las variaciones de volumen y los cambios de precio. Una mínima parte del portafolio demostró algún nivel de correlación entre el precio y las unidades vendidas, pero esta información era insuficiente para tomar decisiones en todo el portafolio. ¿Qué hizo mal esta compañía? ¿Acaso es una utopía pretender medir la elasticidad precio para realizar optimizaciones en el portafolio de productos?
Debemos comenzar por reconocer que la elasticidad precio sí existe. El problema está en que su medición es muy difícil de realizar, pues es necesario aislar las demás variables que influyen en las unidades vendidas: precios de la competencia, agotados, intensidad de la distribución, ubicación en el lineal, nivel de publicidad propia y la competencia, etc. Incluso si se logra construir un modelo que incluya todas estas variables, sería muy poco probable acertar con un pronóstico, pues habría que estimar el nivel que todas esas variables tendrían en el futuro. Es decir, se tendría que utilizar una verdadera “bola de cristal”.
¿Carece, entonces, de sentido pretender medir la elasticidad para tomar decisiones de optimización de precios? La respuesta es, depende. Depende para qué se quiera utilizar el dato de elasticidad obtenido. Si se pretende usar la elasticidad como determinante del precio, eso sí que carece de sentido. Decir “como este producto tiene una baja elasticidad, podemos subir su precio”, es bastante riesgoso. No existe ninguna garantía de que la elasticidad medida en un período determinado, bajo unas condiciones específicas, se repita en el futuro. Aunque la elasticidad de un producto haya sido baja en el pasado, no significa que lo seguirá siendo en el futuro.
Pero si se desea utilizar el dato de elasticidad, no para determinar el precio óptimo, sino para hacer una proyección aproximada de un precio justo calculado por percepción de valor, entonces sí tiene sentido calcular el valor aproximado de la elasticidad de un producto determinado. Bajo este enfoque, no se utiliza la elasticidad para obtener el precio, si no que se llega primero a él por medio de una comparación de las relaciones precio/valor de los productos disponibles en el mercado, y luego se estima el impacto en unidades generado por el cambio de precios sugerido, utilizando la elasticidad. Así, la elasticidad precio no es un protagonista, sino un actor secundario en el proceso de optimización de precios.
La compañía descrita al comienzo desistió de tomar decisiones con el dato de elasticidad que medía. Se enfocó en implementar un proceso para cuantificar el valor que los clientes percibían al comprar los productos en sus puntos de venta, comparado con los mismos productos en los puntos de venta de la competencia. Posteriormente utilizaban los costos y la elasticidad estimada para proyectar los resultados financieros que obtendrían luego de ajustar los precios. Si bien los pronósticos no son 100% exactos, sí aciertan en órdenes de magnitud respecto a lo originalmente proyectado. Y es que esta cadena minorista comprendió que basar la optimización de precios en la elasticidad, más que un mito, es un gran error.
El mito de la elasticidad
Para encontrar el precio óptimo de un producto o servicio no se debe confiar en exceso en el dato de la elasticidad que eventualmente se llegue a medir. No solo medirla es sumamente difícil, sino que no existe ninguna garantía de que la elasticidad medida en un período determinado, bajo unas condiciones específicas, se repita en el futuro.
Por: Nicolás Restrepo Abad
Una gran cadena detallista, que tenía un portafolio de más de 60 mil referencias, realizó un análisis de sus ventas de los últimos tres años. El objetivo era medir la elasticidad precio de cada uno de sus productos, para tomar decisiones de optimización de precios. Calcularon qué tanto había cambiado el volumen de ventas de cada referencia debido a los cambios de precios experimentados en el período evaluado. Para su sorpresa, la información obtenida fue de muy poca utilidad; el 98% de los productos mostraron nula relación entre las variaciones de volumen y los cambios de precio. Una mínima parte del portafolio demostró algún nivel de correlación entre el precio y las unidades vendidas, pero esta información era insuficiente para tomar decisiones en todo el portafolio. ¿Qué hizo mal esta compañía? ¿Acaso es una utopía pretender medir la elasticidad precio para realizar optimizaciones en el portafolio de productos?
Debemos comenzar por reconocer que la elasticidad precio sí existe. El problema está en que su medición es muy difícil de realizar, pues es necesario aislar las demás variables que influyen en las unidades vendidas: precios de la competencia, agotados, intensidad de la distribución, ubicación en el lineal, nivel de publicidad propia y la competencia, etc. Incluso si se logra construir un modelo que incluya todas estas variables, sería muy poco probable acertar con un pronóstico, pues habría que estimar el nivel que todas esas variables tendrían en el futuro. Es decir, se tendría que utilizar una verdadera “bola de cristal”.
¿Carece, entonces, de sentido pretender medir la elasticidad para tomar decisiones de optimización de precios? La respuesta es, depende. Depende para qué se quiera utilizar el dato de elasticidad obtenido. Si se pretende usar la elasticidad como determinante del precio, eso sí que carece de sentido. Decir “como este producto tiene una baja elasticidad, podemos subir su precio”, es bastante riesgoso. No existe ninguna garantía de que la elasticidad medida en un período determinado, bajo unas condiciones específicas, se repita en el futuro. Aunque la elasticidad de un producto haya sido baja en el pasado, no significa que lo seguirá siendo en el futuro.
Pero si se desea utilizar el dato de elasticidad, no para determinar el precio óptimo, sino para hacer una proyección aproximada de un precio justo calculado por percepción de valor, entonces sí tiene sentido calcular el valor aproximado de la elasticidad de un producto determinado. Bajo este enfoque, no se utiliza la elasticidad para obtener el precio, si no que se llega primero a él por medio de una comparación de las relaciones precio/valor de los productos disponibles en el mercado, y luego se estima el impacto en unidades generado por el cambio de precios sugerido, utilizando la elasticidad. Así, la elasticidad precio no es un protagonista, sino un actor secundario en el proceso de optimización de precios.
La compañía descrita al comienzo desistió de tomar decisiones con el dato de elasticidad que medía. Se enfocó en implementar un proceso para cuantificar el valor que los clientes percibían al comprar los productos en sus puntos de venta, comparado con los mismos productos en los puntos de venta de la competencia. Posteriormente utilizaban los costos y la elasticidad estimada para proyectar los resultados financieros que obtendrían luego de ajustar los precios. Si bien los pronósticos no son 100% exactos, sí aciertan en órdenes de magnitud respecto a lo originalmente proyectado. Y es que esta cadena minorista comprendió que basar la optimización de precios en la elasticidad, más que un mito, es un gran error.
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