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LOVIT: Precios personalizados para mejorar rentabilidad

Por circunstancias de la vida, resulta que soy visitante extra frecuente de los centros comerciales cercanos a mi casa. Eso, combinado con mi frikismo extremo por las zapatillas de deporte, ahora llamadas sneakers, es muy mala combinación. Cada día hay más tiendas de sneakers y yo no puedo pasar una visita al centro comercial sin echar un vistazo a todas, así que, invariablemente, alguna me gusta.

Afortunadamente, suelen ser caras, así que me digo “detente, nooooo, no las compres, tienes muchas”; eso es así durante unas cuantas visitas.

La semana pasada me compré unas nuevas; estaban al 40% de descuento. Seguramente con un 25% o un 30% las habría comprado, así que con un 40% no pude resistirme y ahora engrosan mi colección.

Nunca he terminado de entender cómo funcionan las rebajas. Algo que está a un precio “x”, de repente, de un día para otro, está al 40%. Y lo mismo 3 semanas más tarde está al 70%. Para todo el mundo igual (con la excepción de determinadas marcas que adelantan rebajas a los clientes de su programa de fidelización o abren períodos de venta privada).

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Cuando digo que no lo entiendo, obviamente, sí entiendo los motivos últimos de negocio, el hecho de que no todos los productos están al mismo descuento, el dar salida a stock que no se vende, etc. Lo que quiero decir es que quizá haya mejor forma de cumplir los objetivos de negocio y mejorar la experiencia de los compradores con las posibilidades que tenemos hoy en día, en los tiempos del Big Data, la Inteligencia Artificial, la fidelización y el foco en el “Customer Journey”.

Volviendo a mi ejemplo inicial, la verdad es que la experiencia y el Customer Journey no sé para quién ha sido peor, si para mí o para la marca. Yo soy un consumidor particular porque voy al Centro Comercial a menudo pero, ¿y si no fuera? Tendría que ir “n veces” a ver si ya están al precio por el que las compraría. Y si las encuentro, confiar en que hubiera mi talla. Eso o, como hace cada vez más gente, replicar el mismo proceso pero online, haciendo “polling” (meto aquí un término técnico para que se vea mi formación y mis posibilidades infinitas como consultor) cada poco tiempo hasta ver si tienen lo que quiero al precio que estoy dispuesto a comprar.

En muchas ocasiones, el comprador no lo adquiere por un pequeño gap en el precio y, en otras, cuando está decidido a comprarlo, ya no queda la talla o el color exacto del producto que quiere. En ambos casos, ni el retailer ni el consumidor quedan satisfechos.


Con estas reflexiones en mente, hace unos meses inicié un curso de postgrado internacional en el MIT Sloan School of Management dedicado a la innovación en productos y servicios mediante la metodología de Design Thinking de esta escuela.

Y resulta que la parte práctica era identificar una necesidad latente y desarrollar una idea de negocio que le diera respuesta, de un sector a elegir, siguiendo la metodología que se iba explicando. Así que, ni corto ni perezoso, expuse a mi grupo de trabajo esta necesidad y otra, que ya os contaré, muy relacionada.

Testamos si realmente el comprador potencial tenía una necesidad de mejorar su experiencia de compra y hacerla más personalizada en lo relativo al precio (y a otros aspectos) y resulta que en Suiza, Hong Kong, India, Singapur y España, los países de donde éramos los alumnos de mi grupo de trabajo, la necesidad era clara.

¿Y cómo propuse darle respuesta? Poniendo al consumidor en el centro: ¿por qué no le preguntamos qué precio está dispuesto a pagar por los productos que le gustan? Si tiene una forma sencilla de hacerlo y esos datos les llegan a las marcas y pueden explotarlos, quizá ambas partes puedan salir ganando. El consumidor, porque puede recibir un precio personalizado, una oferta a medida, de aquello que le gusta; y el retailer porque quizá pueda vender sin tanta rebaja a muchos consumidores potenciales si tiene una idea de lo que están dispuestos a pagar o, en general, optimizar sus precios de venta a partir del análisis de los datos de precio objetivo de personas realmente interesadas en comprar cada uno de sus productos.

Habrá que dotar de algo de inteligencia a la máquina porque seguro que diremos un precio más bajo del que realmente estamos dispuestos a pagar, pero se puede llegar a obtener el precio óptimo o el “price journey”: cómo ir haciendo ofertas personalizadas del precio para ir “desnatando” poco a poco.

Pero, realmente, ¿es ésta una necesidad sectorial como intuía cuando era un simple mortal comprador de ropa y no estaba metido en el “negocio”? En el último informe de modaes.es, “Ecommerce, la trampa de la moda”, en el artículo que da nombre al informe, escrito por Pilar Riaño, Chistian De Angelis e Iría P. Gestal, se destaca cómo el margen es uno de los grandes caballos de batalla del sector, y se nombra a una empresa como ejemplo, para la que las ventas a precio completo se sitúan en un 80% en físico y un 60% en online. Más allá del dato concreto de cada retailer, lo que parece obvio es el peso de las rebajas en las ventas de todo el sector.

En el mismo artículo, se nombran distintos aspectos operativos donde hay un foco continuo de optimización (logística, stocks, plataformas, proveedores de servicios, etc.) para poder mejorar los márgenes.

La eficiencia operativa es clave en cualquier negocio y sector para mejorar la rentabilidad pero, en este caso, ¿y si se hace un planteamiento completamente diferente? ¿y si una mejor respuesta es la orientación al cliente y la explotación de datos para beneficio suyo y de la marca a través de la personalización de precios? Optimicemos el margen a partir del conocimiento de los consumidores y de la conversación con ellos.

Y esa es parte de la propuesta que hacemos desde LOVIT a las marcas. En nuestra aplicación, el usuario puede indicar el precio al que compraría los productos que le gustan.

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Ofrecemos a las marcas la posibilidad de crear un motor de reglas de negocio con el que explotar esos datos; por ejemplo: “pasado un mes desde la entrada del producto, notifica un precio rebajado del 15% a todos los consumidores que hayan dado un precio objetivo de hasta un 30% por debajo del PVP en la categoría de camisas”.

Creemos que esta nueva forma de vender es positiva para la marca (antes de las rebajas, ofrece un precio personalizado, pero solo a quien quiere comprar determinado producto; fideliza, es bueno para su reputación de marca…) y, desde luego, para el consumidor (ya no necesita hacer polling, le harán un precio personalizado y le avisarán de su disponibilidad).

Esta idea ha tenido una excelente aceptación por parte de las marcas y en este camino estamos, donde podremos personalizar más o menos en función de las posibilidades técnicas y operativas de cada marca.

Es probable que empecemos notificando la rebaja de un producto concreto, que alcanza un determinado precio, a quien ha manifestado interés en él y ha indicado a qué precio lo compraría, pero el desarrollo de la idea hasta la visión del motor de reglas de negocio y la personalización individualizada estamos convencidos de que es uno de los elementos que pueden mejorar radicalmente la experiencia de compra del consumidor y, al mismo tiempo, mejorar la rentabilidad de las marcas.

Es una pena que inicialmente en LOVIT salgamos sin calzado, porque ya tengo unas cuantas zapatillas fichadas… y estaría bien poder decirle a la marca que me interesan y a qué precio.

Si trabajas para un vendedor de moda y quieres hablar con nosotros para entender  cómo funcionamos, escríbenos a hola@lovit.app.

 

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