Compartido por Hermann Petzol Rodriguez
Lecciones de más de 1000 pruebas de precios de comercio electrónico
por Maxime C. Cohen,
Adán Kitain,
Drew Marconi, y
Andres Raftery
19 de marzo de 2024
Kemalbas/Getty Images
Resumen. En la mayoría de los minoristas de comercio electrónico pequeños y medianos, los precios generalmente se fijan y actualizan de manera ad hoc sin un propietario claro. El proceso a menudo comienza utilizando un objetivo de margen bruto, seguido de alguna comparación con la competencia y luego algo ...más
Encontrar el precio adecuado para productos o servicios es una de las decisiones más importantes para los minoristas y propietarios de empresas. Fijar precios demasiado altos reduciría la demanda y la participación de mercado, mientras que fijar precios demasiado bajos sacrificaría el margen y podría afectar negativamente la reputación de la marca a largo plazo.
Afortunadamente, las pruebas A/B de precios (también conocidas como experimentación de precios) son un método directo para identificar oportunidades para mejorar las decisiones de precios. Probar los precios de manera sistemática y rigurosa puede superar de manera confiable las decisiones tomadas únicamente por instinto humano. Las pruebas de precios pueden ayudar a comprender mejor la disposición de los consumidores a pagar por un producto o servicio determinado y proporcionar una manera de monitorear y descubrir rápidamente nuevas tendencias del mercado.
En nuestra empresa Intelligems, ofrecemos una solución para ayudar a los minoristas en línea a realizar experimentos de precios que miden, monitorean y mejoran las estrategias de precios. El comercio minorista electrónico es un terreno excelente para probar los precios: las tiendas en línea reciben miles de millones de visitantes cada mes, y estos “escaparates” digitales se pueden reorganizar fácilmente mediante complementos tecnológicos para facilitar las pruebas A/B. Hasta ahora, hemos realizado más de 1000 pruebas de precios (1117 para ser exactos) en más de 300 minoristas de comercio electrónico. Estas pruebas de precios abarcan más de 500 millones de dólares en transacciones de 100 millones de compradores en línea. Este artículo cubre algunos de nuestros aprendizajes clave y los beneficios generales de las pruebas de precios para los minoristas de comercio electrónico.
Una nota importante es que “fijar precios” en el comercio electrónico en realidad significa varias cosas. Por supuesto, existe el precio de lista o MSRP (precio minorista sugerido por el fabricante) que el cliente ve, pero el minorista está tomando muchas otras decisiones que afectan el precio final y la disposición a comprar del cliente. Por ejemplo, ¿el cliente recibirá envío gratuito? ¿Necesitarán alcanzar un determinado umbral de gasto para “ganar” ese beneficio de envío gratuito? ¿Reciben un descuento o un código promocional? ¿Hay una sección de liquidación o venta? ¿Existen ofertas combinadas o paquetes múltiples que ofrecen descuentos a cambio de compras más grandes? ¿Hay algún descuento por optar por una suscripción? Todas estas son consideraciones importantes que creemos que deberían probarse juntas. Sin embargo, en este artículo nos centraremos en dos tipos específicos de experimentos de precios: precios de lista y tarifas de envío.
Precios status quo: no tan buenos
En la mayoría de los minoristas de comercio electrónico pequeños y medianos (PYMES) (que ganan menos de 75 millones de dólares en ingresos anuales), los precios generalmente se fijan y actualizan de manera ad hoc sin un propietario claro. El proceso a menudo comienza utilizando un objetivo de margen bruto (también conocido como precio de “costo más”), seguido de alguna comparación con los competidores y luego algunos ajustes a partir de ahí (por ejemplo, encontrar los $9 más cercanos para finalizar).
Muchos de estos minoristas admitirían rápidamente que esta no es una estrategia óptima y que probablemente estén dejando dinero sobre la mesa, y a menudo tienen razón. Nuestra experiencia con las pruebas de precios ha demostrado que, en realidad, queda una cantidad significativa de dinero sobre la mesa cuando los precios no se optimizan. La marca mediana con la que hemos trabajado para implementar una estrategia de prueba de precios ha experimentado un aumento del 6 % en las ganancias brutas. Entre 811 pruebas de precios realizadas en los últimos dos años con más de 300 minoristas, encontramos un precio "mejor" el 54% de las veces.
Una prueba típica incluye una condición de control (en este caso, el precio habitual fijado por el minorista) y una o más condiciones de tratamiento (“no control”), donde el precio se cambia a un nuevo valor. Luego ejecutamos una prueba A/B en la que diferentes usuarios están expuestos a diferentes precios para el mismo producto al mismo tiempo en el mismo sitio web de comercio electrónico, y hacemos un seguimiento del impacto en los ingresos y las ganancias.
De manera similar, hemos realizado 306 pruebas con más de 180 minoristas en los últimos dos años sobre las condiciones de envío; por ejemplo, ofrecer envío gratuito versus cobrar por el envío, o cobrar tarifas diferentes. Durante estas pruebas, los nuevos visitantes se clasifican aleatoriamente en grupos de tratamiento (por ejemplo, envío gratuito en todos los pedidos versus envío gratuito en pedidos superiores a $100). Este "esquema" se les anuncia en el sitio web y luego se aplica a su pedido en el momento del pago, lo que garantiza un trato limpio durante todo el proceso de compra. De estas pruebas de envío, una nueva variación superó el status quo el 60% de las veces.
Lo que encontramos
¡Los precios son (a menudo) demasiado altos!
Entre las pruebas de precios del 54 % con un ganador que no era de control, encontramos que el 59 % de los precios ganadores eran más bajos que el precio de control. Esto significa que los minoristas de comercio electrónico suelen sobrevalorar sus productos y, por tanto, dejan sin captar parte de la demanda rentable. Además, el 52% de las pruebas con un ganador fuera del control encontró que el precio ganador difería en al menos ±10% del precio de control (y a veces hasta un 30%), lo que sugiere que la estrategia de precios actual del minorista estaba a menudo lejos de la óptimo.
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Curiosamente, la historia tiene el giro opuesto en el caso de las pruebas de tarifas de envío. Específicamente, entre el 57% de las pruebas de envío con un ganador que no era de control, encontramos que el 60% de las tasas ganadoras eran en realidad más altas que las del control. Una posible explicación para este hallazgo está relacionada con la hipótesis anecdótica de que los minoristas de comercio electrónico con sede en EE. UU. sienten la necesidad de competir con el envío gratuito de Amazon para los miembros Prime. Al probar un umbral de envío gratuito (el total del carrito por encima del cual ofrecen a los clientes envío gratuito), el 70% de los comerciantes descubrieron que su umbral existente o uno más alto era el mejor. Sólo el 30% de las veces los comerciantes encontraron que hacer que el envío gratuito fuera más accesible era rentable. De manera similar, en las pruebas que incluyeron un tratamiento que ofrecía envío gratuito para todos los clientes (en lugar de exigir un tamaño mínimo de carrito), el envío gratuito ganó menos de la mitad de las veces.
En resumen, descubrimos que los minoristas tienden a sobrevalorar los precios indicados pero subestimar las tarifas de envío.
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Descubrimos que el 96 % de los minoristas de comercio electrónico que realizaron al menos tres pruebas de precios encontraron un mejor precio, con una mejora media del 3,2 % en la variación del precio de compra (PPV). Estas pruebas se realizaron con una duración promedio de tres semanas, lo que proporcionó una conclusión rápida sobre el desempeño de diferentes estrategias de precios. Incluso los minoristas que solo realizaron una única prueba de precios pudieron encontrar un mejor precio en el 72% de los casos. Una historia similar se aplica a las pruebas de envío, donde el 78% de los minoristas que realizaron al menos dos pruebas de envío encontraron un ganador sin control. (Este número se convierte en 96% para aquellos que realizaron al menos tres pruebas). En este caso, la política de envío ganadora condujo a una mejora media del 4,5% en PPV.
Resultados concretos de dos experimentos de precios
Para hacer esto un poco más tangible, considere dos pruebas de precios que realizamos con la marca directa al consumidor Sheets & Giggles. La marca ofrece productos de ropa de cama sostenibles elaborados con fibras de eucalipto, que incluyen sábanas, fundas de almohadas, mantas y edredones.
La primera prueba de precios que realizamos con la empresa tenía como objetivo probar ampliamente los precios de todos los productos de láminas centrales para medir la reacción de los clientes a los precios a nivel macro. Se pusieron a prueba todos los colores, tamaños y juegos de sábanas. Se probaron los precios actuales frente a una disminución del 15 % frente a un aumento del 15 %. Al ampliar el alcance de esta prueba, Sheets & Giggles pudo generar datos más rápido, ya que casi todos los pedidos de la tienda contenían uno de los productos que se estaban probando. La desventaja era que los resultados también serían de alto nivel y no podrían obtener información sobre productos individuales. Esto se resolvería en pruebas posteriores.
Durante un mes, las tres estrategias de precios se implementaron aleatoriamente en cada sesión de compras. Más de 58.000 compradores potenciales formaron parte de la prueba. Los resultados fueron poderosos y contradecían la creencia inicial del director ejecutivo de Sheets & Giggles de que debería aumentar los precios. Cuando los precios eran un 15% más bajos, la tasa de conversión aumentó un 40%. Este aumento asimétrico en la demanda significó que, aunque los márgenes unitarios eran más bajos, la marca estaba obteniendo ganancias brutas significativamente mayores en general.
El grupo con un 15% más de valor también superó la estrategia de precios actual, aunque no por un amplio margen. Básicamente, no hubo ninguna disminución en la tasa de conversión cuando los precios eran más altos. Como anécdota, el equipo de Sheets & Giggles creía que estos resultados contraintuitivos eran el resultado de operar en un espacio altamente competitivo, y su precio actual estaba estancado en una “tierra de nadie” entre competidores de alto y bajo nivel.
Con la claridad de que un mercado ligeramente inferior era un punto óptimo, Sheets & Giggles podría continuar actualizando sus estrategias de abastecimiento (¿podrían encontrar formas de reducir costos), estrategia de descuento (podrían optar por un enfoque más de “precios bajos todos los días” en lugar del estándar? promociones), y más.
El propósito del segundo experimento de precios fue probar el efecto de los “precios atractivos”. Como muchos minoristas, Sheets & Giggles utilizaba precios que terminaban en 95 centavos, una estrategia llamada precios atractivos que tiene como objetivo hacer que los productos parezcan más baratos de lo que realmente son.
Para probar la eficacia de esta estrategia de precios, realizamos una prueba de precios en sábanas tamaño queen, su producto más vendido. Específicamente, comparamos el precio status quo de $149,95 con $150,00. Esta prueba solo necesitó un día para dar un resultado estadísticamente significativo, mostrando que la tasa de conversión en las sábanas tamaño queen cayó más del 10% cuando tenían un precio de $150,00. Resulta que uno de los trucos más antiguos del libro todavía tiene patas.
Las pruebas de precios no son en modo alguno una panacea. Requiere esfuerzo, matices, configuración técnica y aún así no generará una respuesta exacta. Debe combinarse con un pensamiento estratégico general sobre panoramas competitivos, descuentos, políticas de envío y devolución, canales publicitarios y más.
Pero es una de las formas más rápidas en que un minorista puede generar un conjunto de datos sobre precios. Tan pronto como haya iniciado una prueba, estará creando datos y conocimientos valiosos que no existían ayer sobre la elasticidad del precio de sus productos. No será adecuado para todos los minoristas, pero es una de las formas más rápidas y limpias de utilizar datos para mejorar los precios. Y como hemos visto, casi siempre existe un mejor precio.
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MC
Maxime C. Cohen es profesor de la cátedra Scale AI de gestión de operaciones y venta minorista en la Universidad McGill, y asesora activamente a corporaciones y nuevas empresas sobre temas relacionados con precios, venta minorista y ciencia de datos.
Y
Adam Kitain es el cofundador de Intelligems. Antes de eso, Adam dirigió el equipo de ingeniería y algoritmos de precios en la empresa de viajes compartidos Via y trabajó como consultor en IBM.
DM
Drew Marconi es cofundador de Intelligems. Antes de eso, fue vicepresidente de ingresos de la empresa de viajes compartidos Via y trabajó como consultor en McKinsey.
CON
Andrew Raftery se unió a Intelligems después de liderar un equipo de operaciones y análisis en la empresa de viajes compartidos Via y trabajar como consultor en Bain
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