Pricing Dinámico para Productos de Moda en un Retailer Especialista

Abstract

El precio es una de las decisiones más importantes del marketing, que influye directamente en la rentabilidad de las empresas. El ambiente competitivo que enfrenta la industria del retail hace necesario determinar correctamente la política de precios. Esto no resulta trivial en productos de moda, ya que existen variables que lo hacen ser un problema complejo de abordar, pues estos productos se venden por un periodo limitado de tiempo y considerando que los tiempos involucrados en su producción y distribución son muy largos, imposibilita reabastecer el stock de productos para vender durante la temporada. El objetivo general de esta memoria fue desarrollar un modelo que entrega políticas de precios para un conjunto de productos de moda importados, con el fin de maximizar los ingresos.

La metodología utilizada consistió en desarrollar un modelo multiplicativo para la estimación de demanda, basado en lo planteado por Smith, Agrawal y McIntyre (1998). Luego se ocuparon los resultados de esta estimación para el desarrollo del modelo de fijación de la política de precios, utilizando programación dinámica. El análisis de resultados se realizó dividiendo en grupos de productos con similares características dentro de la categoría de trajes de baño importados, eligiendo dos de ellos. Además, se realizó un análisis de sensibilidad en distintos parámetros críticos ante variaciones para determinar la robustez del modelo.

Entre los resultados obtenidos, el modelo entregó nuevas políticas de precios en que los costos asociados al inventario que sobra al final de la temporada para uno de los grupos escogidos disminuyeron en un 5,27%, traduciéndose en una mejora en los ingresos netos de un 6,59% con respecto a la estrategia de precios originalmente usada por la empresa, durante un periodo de 26 semanas estudiado. Para el segundo grupo, la optimización logró una reducción de un 2,15% en los costos asociados al inventario final y una mejora en los ingresos netos de un 9,04%. Como conclusión, tanto la estimación de demanda como la programación dinámica responden entregando resultados positivos para la empresa. Además, ante pequeñas perturbaciones en el parámetro asociado al precio en el modelo de pricing, las diferencias no superan el 25% en los ingresos netos, siendo robusto el modelo en este aspecto.

El modelo desarrollado permitió resolver el problema planteado. Sin embargo, para complementar este trabajo, se propone profundizar el estudio en obtener coeficientes asociados al precio en aquellas oportunidades donde no se puedan calcular ocupando datos transaccionales, especialmente donde los precios se mantienen constantes, ya sea mediante la realización de experimentos o estudios cualitativos. Además, se sugiere evaluar la conveniencia de importar grandes cantidades de productos al inicio de la temporada versus comprar producción local a menor escala, lo que permite mayor capacidad de reacción a cambios en la demanda, ya que inventarios muy abultados presionan los precios a la baja durante la temporada.