Modelo de Pricing Dinámico para Productos de Moda en una Tienda por Departamento

Abstract

En la actualidad las tiendas por departamento enfrentan una ardua competencia, la que se da principalmente para los productos de moda que poseen un ciclo de vida corto y alta rotación. Esta situación es generada por lo dinámico de la industria del retail, que presenta productos que cambian constantemente, lo cual impide aprender del comportamiento de la demanda y conservar stock de una temporada a otra. Tácticas de pricing se utilizan en estas circunstancias, pues el precio es una variable manejable y muestra influencia en el comportamiento de la demanda.

El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que determine precios en el tiempo para una categoría de productos de moda en una tienda por departamento con el fin de aumentar los ingresos. Para esto se formula un modelo matemático de optimización que maximiza ingresos junto con analizar diferentes escenarios de demanda.

La metodología está dividida en dos etapas. En la primera la demanda es estimada por medio de regresiones y modelos de estimación diseñados para este tipo de productos. La segunda consta del uso del algoritmo de programación dinámica para resolver el problema de pricing para cada periodo en el horizonte de planeación.

Para llevar a cabo lo anterior se utilizaron datos sobre precios y ventas de una importante cadena de tiendas por departamento. Así para la estimación de demanda se utilizó un modelo de regresión lineal, la cual mostró un ajuste de R2 cercano a 0,4. Luego al resolver la programación dinámica, la política óptima de precios obtenida mostró mejoras de hasta un 50% en los ingresos comparado con la política actual, aumentando el precio promedio de los productos, reduciendo quiebres de stock y sobrestocks mínimos al final de la temporada. Al revisar los resultados se observa que se obtuvo una política de precios que sigue la lógica para productos de moda, en los que el precio disminuye paulatinamente a medida que avanza la temporada. Además, al comparar con la política actual se observa que los modelos muestran que es conveniente partir con un precio más bajo para el producto, como también reducir su precio anticipadamente en la temporada, para así lograr mayores ventas y a precios más altos.

Una de las limitaciones del modelo se encuentra en que el ajuste de la estimación de demanda no es preciso. Para solucionar lo anterior, se propone agregar en la estimación de demanda variables de promociones y publicidad, las cuales influyen en la demanda de productos, y así poder captar de mejor forma el comportamiento de esta.