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octubre 30, 2020
¿Cómo optimizar precios con inteligencia artificial?
Taller de Edición
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Lo mejor de otrosOperaciones

A partir de los datos que las empresas tienen de sus consumidores y del uso de tecnologías como inteligencia artificial es posible desarrollar estrategias de pricing personalizadas.

En la gestión de precios, hoy las organizaciones deben ir más allá de las metodologías tradicionales, tal como las promociones y descuentos, para optimizar las decisiones que se toman en un contexto dinámico y de múltiples objetivos.

Así lo plantea Manu Carricano, Director del Institute for Data-Driven Decisions en ESADE Business School y fundador de The Top Line Lab, en el artículo “Poner la  inteligencia artificial al servicio de la optimización de precios”, publicado en la revista Harvard Deusto.

“Ser capaz no solamente de decidir un precio óptimo, sino de manipular las decisiones ejecutadas, de manera que se aprenda de ellas, es la clave de un pricing moderno”, Manu Carricano, Director del Institute for Data-Driven Decisions en ESADE Business School.

Carricano explica que un pricing moderno es posible al incorporar esta tecnología y para ello, es clave la democratización de los datos. Según él, la inteligencia artificial puede aportar a la nueva manera de gestionar los precios de tres formas:

  1. Fuentes de datos. Se pueden acceder a estos desde múltiples fuentes y en múltiples formas. Las principales fuentes que permitirán la optimización de precios en las organizaciones son: transacciones, stock, demanda, contexto (eventos internos o externos) y estrategia (objetivos e indicadores clave).
  1. Modelos avanzados. Para lograr la optimización de precios es importante combinar tres modelos de machine learning: segmentación tanto de clientes como de productos o diferentes contextos; predicción, es fundamental para el ajuste de precios en tiempo real (precios dinámicos); y optimización, que consiste en buscar la maximización o minimización de una función matemática, por ejemplo la rentabilidad y que, incluso, puede lograrse a través de la experimentación.
  1. Preescripciones para el negocio. En proyectos complejos como la optimización de precios hay tres componentes que deben estar alineados: datos, tecnología y negocio, se requiere una colaboración constante entre estos. El centro es el negocio, los datos y la tecnología (modelos de IA) están en los extremos y deben proporcionarle preescripciones, por ejemplo, fijar precios, establecer descuentos o rebajas, definir, planificar y tener promociones, y abarcar portafolio y un mix de ventas.

Estos tres aportes de la inteligencia artificial a la optimización de precios claramente son una ventaja competitiva para las organizaciones. Lee aquí el artículo completo de Manu Carricano y conoce más detalles de la modernización de las estrategias de pricing, además, algunas de las marcas y empresas en el mundo que se destacan.

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