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El 鈥榩ricing鈥� basado en datos: c贸mo optimizar beneficios sin perder los valores
La fijaci贸n de precios puede ser una fuente de ventaja competitiva si entiendes lo esencial y eres t煤 quien gestiona bien los datos y la tecnolog铆a, no al rev茅s.
Nos ha pasado a todos. Pides un Uber un d铆a de lluvia y te marca hasta el doble del precio que pagaste por el mismo trayecto hace dos d铆as cuando luc铆a el sol y apenas hab铆a tr谩fico. Buscas un regalo de Navidad en Amazon y descubres que el precio que viste el s谩bado ya no es el mismo el martes. Miras billetes de avi贸n para el verano, cada vez quedan menos plazas en el vuelo que quieres y el precio no para de subir.
Son ejemplos cotidianos del pricing basado en datos, es decir, cuando las empresas se valen del poder de los datos y de la anal铆tica avanzada para establecer y actualizar precios de manera t谩ctica y din谩mica, en l铆nea con la estrategia global de la compa帽铆a.
La fijaci贸n de precios ya no se limita al c谩lculo de m谩rgenes y el an谩lisis comparativo de la competencia. Los macrodatos, las tecnolog铆as de la informaci贸n y la inteligencia artificial han revolucionado todo el proceso. Cada vez m谩s, la rentabilidad y la ventaja competitiva provienen de una optimizaci贸n de precios que hacen posible las perspectivas granulares extra铆das, en tiempo real y sobre el terreno, del an谩lisis de datos.
Este art铆culo explica, desde un punto de vista pr谩ctico, qu茅 debes tener en cuenta a la hora de introducir en tu negocio la fijaci贸n de precios basada en datos: c贸mo sacarle el mayor partido a esta potente herramienta para mejorar la rentabilidad y el desempe帽o.
C贸mo empez贸 todo: el despegue de la gesti贸n de ingresos
En ciertos aspectos, la fijaci贸n de precios basada en datos no difiere de los dem谩s procesos de toma de decisiones empresariales. La c煤pula directiva marca el rumbo de la estrategia de precios a partir de los objetivos de la compa帽铆a a largo plazo. Alineados con esos objetivos, los jefes de las unidades de negocio deciden qu茅 t谩cticas de precios utilizar seg煤n los segmentos de mercado y las curvas de demanda elegidos. Por 煤ltimo, los equipos de los departamentos ejecutan esas t谩cticas en las operaciones diarias y ajustan los precios en funci贸n de lo que indican los an谩lisis de datos.
Con todo, hay diferencias notables. Para entender cu谩les son, conviene remontarse a los or铆genes de esta pr谩ctica.
En los a帽os ochenta, la desregulaci贸n del sector a茅reo en Estados Unidos alumbr贸 una nueva compa帽铆a de bajo coste llamada People Express (similar a las actuales Ryanair o EasyJet), que creci贸 muy r谩pido. Sus tarifas m谩s baratas pusieron en jaque a las aerol铆neas tradicionales.
En respuesta, el CEO de American Airlines, Robert Crandall, introdujo una tarifa s煤per econ贸mica para llenar los aviones que operaban por debajo de su capacidad. Hasta entonces, esto no hab铆a sido motivo de preocupaci贸n, pues volar se consideraba en gran medida un lujo que pagaban los viajeros de negocios que reservaban a 煤ltima hora. Pero People Express revel贸 un nuevo segmento de mercado: los viajeros sensibles al precio, como los universitarios que volv铆an a casa o quienes viajaban por ocio el fin de semana. Por eso, adem谩s de rebajar un n煤mero determinado de billetes en sus vuelos, American Airlines los puso a disposici贸n 煤nicamente de quienes pasaban la noche del s谩bado fuera y reservaban con mucha antelaci贸n; con ello, apuntaba directamente al mismo segmento de mercado de People Express.
American Airlines ten铆a otro as bajo la manga: el uso estrat茅gico de Sabre, un sistema inform谩tico de reservas de vuelos en tiempo real. La respuesta de Crandall a la amenaza de People Express no fue convertir American Airlines en otra compa帽铆a de bajo coste, sino calcular, con la ayuda de los datos de Sabre, cu谩ntos billetes se vend铆an por tarifa y asegurarse de reservar los suficientes billetes de clase Business para compensar con creces los de bajo coste.
Gracias a un uso inteligente de los datos, American Airlines logr贸 controlar el n煤mero de billetes que se ofrec铆an a distintos precios, as铆 como volar a plena capacidad. Con ello, aument贸 sus m谩rgenes de beneficio, adem谩s de devolverle la jugada a People Express al atraer a sus clientes, que pod铆an disfrutar de tarifas m谩s bajas y de una experiencia a bordo muy superior al servicio sin lujos de la rival.
En 1985, ante las dificultades econ贸micas que atravesaba, People Express intent贸 desesperadamente dar un giro e incorpor贸 una secci贸n de primera clase para atraer a los viajeros de negocios, pero sin 茅xito. La compa帽铆a fue vendida en 1987. Su CEO admitir铆a m谩s tarde que no hab铆a comprendido tan bien como Crandall el arte de la gesti贸n de ingresos (por entonces denominada gesti贸n del rendimiento).
De este caso empresarial naci贸 el pricing moderno basado en datos. La gesti贸n de ingresos, parecida a la que he descrito aqu铆, es hoy una t谩ctica com煤n, en parte porque la herramienta que la hizo posible en los ochenta 鈥搖n potente sistema inform谩tico repleto de datos valiosos鈥� ya no es algo 煤nico sino ubicuo, con conjuntos de datos a煤n m谩s enriquecidos al alcance de todos.
Los pilares del 茅xito de la fijaci贸n de precios basada en datos
Esta historia de 茅xito muestra una senda alternativa hacia la rentabilidad a trav茅s de los precios. Aunque todas las decisiones empresariales tienen por objetivo crear alg煤n tipo de valor, las de precios, bien concebidas, pueden captar una mayor parte de ese valor y desbloquear, adem谩s, un valor completamente nuevo.
Pero las decisiones de precios requieren activar palancas distintas de las habituales: la reducci贸n de costes, el benchmarking de mercado (estudio comparativo) y cobrar m谩s a los clientes que ya tienes, y hacerlo de manera uniforme. Si American Airlines se hubiera limitado a ajustar sus precios para igualar los de People Express o situarlos por debajo, o a redoblar su apuesta por sus propios viajeros de negocio, probablemente se habr铆a quedado atrapada en una guerra de precios y habr铆a perdido la oportunidad de captar valiosos segmentos de clientes a煤n sin explotar.
En vez de ello, descubri贸 nuevas y lucrativas oportunidades para crear y captar valor. Lo hizo gracias a cuatro ingredientes esenciales que siguen siendo v谩lidos hoy:
Disponibilidad de datos
La fijaci贸n de precios no solo necesita muchos datos, sino tambi茅n que sean limpios y estructurados, para extraer conclusiones significativas sobre el comportamiento de los clientes y los patrones de demanda.
Infraestructura de TI
Desde los sistemas de planificaci贸n de recursos empresariales (ERP) hasta los motores de fijaci贸n de precios, las empresas necesitan una infraestructura digital adecuada para dar soporte al an谩lisis de datos.
Talento
Tiene que haber cient铆ficos de datos y analistas de precios cualificados integrados en la direcci贸n de las empresas; no aislados ni separados de quienes toman las decisiones clave.
Cultura
El pricing basado en datos no arraigar谩 en una cultura organizacional que carezca de una mentalidad orientada a los datos o que tome decisiones basadas 煤nicamente en la intuici贸n, ignorando la evidencia (aunque la intuici贸n y la experiencia desempe帽en un papel, tal y como explicar茅 m谩s adelante).
Un marco para las decisiones de precios
A la hora de tomar decisiones de precios, debes considerar conjuntamente siete dimensiones, resumidas en el siguiente gr谩fico.
La mayor铆a de las decisiones de precios se pueden articular en torno a cuatro factores principales:
El segmento de clientes
La segmentaci贸n es fundamental, pues permite adaptar y orientar los precios a los perfiles demogr谩ficos y de comportamiento de cada segmento, as铆 como a su disposici贸n a pagar.
La versi贸n del producto
Consiste en fijar precios diferenciados seg煤n las distintas versiones del mismo producto b谩sico. En lugar de desarrollar un producto completamente nuevo, se ofrecen funciones de valor a帽adido o precios por niveles (por ejemplo, una versi贸n b谩sica con funciones limitadas y otra pr茅mium con complementos).
El canal de ventas
Puede ser directo al consumidor (comercio electr贸nico) o indirecto (a trav茅s de minoristas, mayoristas, revendedores de terceros o distribuidores de descuento). Los m谩rgenes pueden variar mucho de un canal a otro, y hay que asegurarse de que estos no compiten entre s铆.
El tiempo
La urgencia afecta al precio y a la disposici贸n a pagar. 鈥淟o necesito ya鈥� suele conllevar un precio m谩s alto, aunque no siempre. Las ofertas flash y de 煤ltima hora lo reducen explotando el mismo sentido de urgencia. La estacionalidad tambi茅n cuenta 鈥損recios m谩s altos en temporada alta y m谩s bajos en temporada baja para estimular la demanda鈥�, al igual que las condiciones meteorol贸gicas, como ilustra bien el ejemplo de Uber cuando llueve.
Sensibilidad al precio
Algunos de estos factores, si no todos, guardan una fuerte correlaci贸n con la sensibilidad al precio de los clientes objetivo, pues influyen en su comportamiento de compra. Usar los datos y la anal铆tica para comprender esa sensibilidad en segmentos de clientes relativamente reducidos 鈥損ara un producto concreto, distribuido a trav茅s de un canal espec铆fico y en un momento dado鈥� es clave para fijar el precio adecuado y actualizarlo cuando sea necesario.
Capacidad
Otra variable transversal que influye en qu茅 es factible y ser谩 efectivo es la capacidad. Para optimizar los ingresos mediante la fijaci贸n de precios, has de estar plenamente al tanto de la capacidad de entrega (por ejemplo, billetes, habitaciones, franjas horarias, inventario, horario de servicio). Es decir, debes saber exactamente de qu茅 recursos y vol煤menes dispones en cada momento, as铆 como sus tasas de utilizaci贸n presentes y futuras, para evitar tanto el desperdicio por infrautilizaci贸n como la p茅rdida de ventas por agotamiento de stock o incumplimiento de entrega.
Riesgo
En el centro de todo se encuentra el riesgo. Cuando la incertidumbre en la demanda es elevada, el proceso de fijaci贸n de precios se parece a un problema de selecci贸n de cartera: en cada decisi贸n se sopesan los ingresos o rentabilidad esperados con el riesgo de p茅rdidas, lo que obliga a cubrir las apuestas. Como con cualquier cartera, diversificar sale a cuenta. A veces incluso conviene sacrificar unos pocos ingresos o rentabilidad si eso reduce considerablemente el riesgo en determinados factores.
No todos los factores y limitaciones confluyen al mismo tiempo. El responsable de la toma de decisiones de precios debe evaluar e identificar constantemente, caso por caso, qu茅 dimensiones son relevantes, pero siempre rigi茅ndose por un principio: el de ofrecer el producto adecuado al cliente perfecto, en el momento oportuno, a trav茅s del canal apropiado y al precio acertado.
Los principales m茅todos de la fijaci贸n de precios basada en datos
Los principios, factores y limitaciones del pricing basado en datos se manifiestan en la pr谩ctica de formas distintas seg煤n la naturaleza del sector y de la oferta de productos o servicios. A continuaci贸n, me centro en los principales m茅todos.
Gesti贸n de ingresos
Como muestra el caso de la aerol铆nea, ciertos factores favorecen la gesti贸n de ingresos:
- Costes fijos altos.
- Capacidad relativamente fija.
- Naturaleza perecedera del servicio
- Demanda variable en el tiempo.
- Previsi贸n fiable de la demanda.
Estos factores se dan en los hoteles, el alquiler de coches, el transporte de mercanc铆as, los cruceros, la computaci贸n en la nube y sectores similares. En esos casos, compensa introducir precios por niveles y reservar una parte de la capacidad para distintos tipos de clientes, evitando as铆 quedarse sin stock antes de tiempo.
Precios personalizados
Este m茅todo implica adaptar los precios a las caracter铆sticas de cada cliente. Es la estrategia que emplean bancos y aseguradoras, que ajustan tarifas y comisiones tras analizar los datos de transacci贸n y los perfiles de riesgo.
Lo mismo vale en contextos B2B, como la consultor铆a. 驴Cu谩l es la mejor oferta para un proyecto? En lugar de aplicar una pol铆tica de tarifa 煤nica, las consultoras pueden agregar datos de la gesti贸n de relaciones con el cliente (CRM), la demanda en tiempo real y los precios de la competencia para optimizar los m谩rgenes por segmento de cliente.
Aqu铆 es donde la intuici贸n y la experiencia entran en juego, porque a veces los datos conducen por el camino equivocado, por ejemplo, cuando son de tama帽o limitado o est谩n sesgados. Los precios personalizados exigen, por definici贸n, aplicar un grado de criterio propio a lo que indican los datos. En algunos casos, la intuici贸n se convierte en hip贸tesis que luego se contrastan con datos, en lugar de dejar que estos determinen los precios por s铆 solos.
Precios din谩micos
Es lo que la mayor铆a asociamos con Uber o Amazon: ajustes en tiempo real que suben y bajan en respuesta a las fluctuaciones de la oferta y la demanda, as铆 como a los precios de la competencia. Aunque las aplicaciones digitales han impulsado enormemente esta pr谩ctica, el mismo fen贸meno se observa en los servicios p煤blicos: el precio de la electricidad var铆a a lo largo del d铆a seg煤n los patrones de consumo.
Tambi茅n ocurre con la venta de entradas. Para muestra, la gira de Bruce Springsteen en 2023, sobre la que mi colega del 天美传媒 Frederic Sabri脿 y yo hemos escrito un caso. Como se esperaba que la demanda de entradas excediera la oferta, el Boss y su agente decidieron asignar una parte al programa de entradas Platinum de Ticketmaster, con precios din谩micos.
En principio, esta pr谩ctica reserva un n煤mero determinado de entradas y las vende a 鈥減recios de mercado鈥�. El problema es que, cuando el precio de mercado se dispara, esas entradas terminan costando varios miles de d贸lares sin ser siquiera los mejores asientos. Puede que dos fans est茅n sentados casi juntos y que uno haya pagado 200 d贸lares y el otro 2.000 por un asiento pr谩cticamente id茅ntico.
Ah铆 reside el riesgo de los precios din谩micos frente a los precios por niveles, donde se fija un mismo precio por secci贸n (pista o platea, grada o piso, palco, entrada general de pie). Si se opta por los precios din谩micos, no basta con fijarse en el 鈥減recio de mercado鈥�, como descubri贸, tarde y mal, Springsteen. Nuestro caso muestra que en cualquier decisi贸n de precios tambi茅n hay que tomar en consideraci贸n la justicia y la equidad. Springsteen, idolatrado como un h茅roe de la clase trabajadora, se top贸 con . Por esta raz贸n, el programa Platinum de Ticketmaster en su gira The Eras Tour.
La percepci贸n de un aumento abusivo de precios puede dejar un regusto amargo y deteriorar tu marca, socavando tu rentabilidad y desempe帽o en el futuro. Que puedas optimizar los precios no significa que debas hacerlo siempre. Tu estrategia de precios tiene que reflejar la identidad de tu marca, tus valores y tu misi贸n, sobre todo cuando la confianza es el n煤cleo de tu propuesta de negocio.
La IA, un mal sustituto del directivo en las decisiones de precios
La adopci贸n generalizada de herramientas de IA para automatizar la fijaci贸n de precios, sobre todo en escenarios de precios din谩micos, no hace sino aumentar estas preocupaciones. La IA es una herramienta que puede mejorar el an谩lisis de datos y las decisiones de precios, pero conviene dejar claro que no deber铆a eliminar el criterio humano. Los directivos han de validar la coherencia de los modelos de precios, especialmente en contextos de alto riesgo.
Javier Ega帽a (en la imagen) es un directivo con una amplia experiencia en el uso de los datos y la anal铆tica para hacer crecer los ingresos en sectores tan diversos como el a茅reo y el , en contextos tanto B2B como B2C. En sus palabras, si un paciente muriera el d茅cimo d铆a de su estancia en un hospital, 驴c贸mo nos sentir铆amos si un informe generado por IA dijera: 鈥淭odo va bien el 90% del tiempo; la tasa de fracaso es de solo el 10%鈥�?
La 鈥渆videncia鈥� funciona en ambos sentidos, ya que los datos suelen estar desestructurados y abiertos a la interpretaci贸n. Ega帽a insiste en tener las antenas siempre puestas, captar continuamente las se帽ales del mercado y estar preparados para cambiar de rumbo en funci贸n de la informaci贸n que se reciba. No deposites una fe ciega en los informes o an谩lisis automatizados, ni siquiera si provienen de una IA avanzada.
Del mismo modo que cree en el poder de los datos y la anal铆tica para mejorar las decisiones de precios, Ega帽a subraya la importancia de la intuici贸n y el criterio humanos.
Los mejores expertos en la fijaci贸n de precios basada en datos, asegura, son quienes simplifican: formulan buenas preguntas de negocio, las contrastan con datos y extraen conclusiones.
Su otro consejo: la cultura importa. Por mucha evidencia emp铆rica que respalde una decisi贸n de precios, no todos los miembros de la empresa la aceptar谩n. Aunque el CEO la apoye, puede haber resistencia interna en distintos departamentos.
Ega帽a recomienda identificar a los entusiastas dentro de la empresa y forjar alianzas con ellos. Lo mejor es empezar con peque帽os experimentos e ir escalando de forma gradual para ganarse a los detractores. Aunque el apoyo de la alta direcci贸n ayuda, puede ser m谩s eficaz comenzar por el nivel de operaciones.
Aseg煤rate tambi茅n de medir el impacto de las decisiones de precios y comunicar los resultados: si son buenos, a los detractores les resultar谩 m谩s dif铆cil oponerse y tendr谩s muchas m谩s probabilidades de convencerlos.
En este sentido, Ega帽a es un gran defensor de las visualizaciones de datos. Un exceso de hojas de c谩lculo puede saturar, mientras que las herramientas de visualizaci贸n ayudan a dar vida a los n煤meros con gr谩ficos atractivos o infograf铆as impactantes. Muchas veces, ver es creer.
驴Qui茅n deber铆a encargarse de la fijaci贸n de precios?
Lo que nos lleva a otra cuesti贸n decisiva: 驴qu茅 departamento deber铆a liderar la fijaci贸n de precios dentro de tu organizaci贸n? 驴Ventas, Marketing, Finanzas u Operaciones? Algunas empresas incluso nombran a un director de ingresos para centralizar esa responsabilidad. Sin embargo, no existe un consenso claro al respecto.
Har铆a tres apuntes. El primero: las decisiones de precios requieren la participaci贸n de distintos departamentos y el aval de la alta direcci贸n. Como bien se帽ala Ega帽a, las din谩micas organizacionales son importantes. Muchas personas tienen intereses creados y directos en la fijaci贸n de precios. Por eso, los an谩lisis de datos y las conclusiones que se extraen de ellos no deber铆an quedar en manos de una sola persona. Podr铆a ser necesario alinear los incentivos para que todos los empleados sean evaluados de acuerdo con los objetivos de precios de la empresa.
El segundo: compartir m煤ltiples perspectivas no solo ayuda a evitar sesgos, sino tambi茅n a enriquecer el aprendizaje. Compartir tu intuici贸n, tus datos y tus an谩lisis con colegas 鈥搃ncluidos los de otras 谩reas鈥� puede servir para detectar aspectos que hab铆as pasado por alto, revelar puntos ciegos, abrirte la mente a nuevas posibilidades y desbloquear problemas o limitaciones que los an谩lisis por s铆 solos no habr铆an detectado.
El tercero, y el m谩s importante: los datos no sirven de nada sin personas cualificadas que los interpreten. L贸gicamente, necesitas t茅cnicos especializados en an谩lisis de datos y, cada vez m谩s, en IA. Pero la capacidad de los cient铆ficos de datos para conectar los an谩lisis con las t谩cticas de precios, e interiorizar los equilibrios estrat茅gicos de la empresa, puede ser limitada. Para eso necesitas directivos capaces de integrar, liderar y colaborar eficazmente con equipos multidisciplinarios que incluyan tanto a jefes como a cient铆ficos de datos, no solo a especialistas en Excel.
Lo bueno de la fijaci贸n de precios basada en datos es que incluso la m谩s m铆nima mejora en los ingresos puede tener un enorme impacto en la cuenta de resultados, ya que el coste de los bienes vendidos (COGS) apenas se ve afectado. Pero precisamente por eso, no te conviene dejar que personas inexpertas tomen decisiones de tanta trascendencia a partir de interpretaciones err贸neas o torpes de los datos. Como se帽alaba al principio, el pricing basado en datos no solo es una cuesti贸n t茅cnica; es tambi茅n estrat茅gica, t谩ctica y operativa, y tiene implicaciones 茅ticas para la reputaci贸n y los valores de tu marca. No tiene precio, en el sentido m谩s literal.
+INFO:
El caso 鈥溾��, de Mihalis G. Markakis y Fede Sabri脿, est谩 disponible en .
Este art铆culo forma parte de la revista online 天美传媒 Insight n煤m. 172 (mayo-agosto 2026).
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