La optimización de precios de SKIMcon teoría de juegos aplicada, portada del Pricing Advisor

La optimización de precios de SKIMcon teoría de juegos aplicada, portada del Pricing Advisor

Estamos encantados de que nuestro artículo "Applied game theory reveals competitor reactions to pricing optimization" haya aparecido en el Pricing Advisor de agosto de 2017.

En este artículo, presentamos un estudio de caso que analiza la importancia de tener en cuenta las reacciones de los competidores cuando un líder en precios planea optimizar la fijación de precios de su cartera.

En 2015, realizamos un estudio de dos marcas de bienes de consumo en la categoría de alimentos envasados, una líder en precios y la otra seguidora de precios. Nos referiremos a ellas con los nombres de Leader y Follower.

La teoría de juegos aplicada revela las reacciones de los competidores a la optimización de precios

"La literatura existente y la teoría de juegos (la ciencia de la toma de decisiones lógicas) identifican dos tipos de agentes del mercado: los líderes de precios y los seguidores de precios. Cuando un líder de precios optimiza su estrategia, debe considerar y anticipar la reacción de un seguidor basándose en pruebas previas.

Si, cuando usted aumenta su precio, un competidor siempre responde con un aumento de precios un mes después, enhorabuena, usted es el líder en precios. Su competidor está siguiendo su estrategia de precios.

Sin embargo, si su competidor baja el precio, esta reacción agresiva indica que no está siguiendo su estrategia de precios. Analizando las reacciones pasadas de la competencia, se pueden tomar decisiones de precios más eficaces, y ganar la partida.

En este caso de estudio, aplicamos tres reacciones diferentes de los seguidores a los cambios de precios de los líderes:

  • Pleno: cuando el seguidor sigue plenamente al líder
  • Parcial: Cuando el seguidor sigue parcialmente al líder
  • Agresivo: Los seguidores reaccionan en dirección opuesta al líder

Para cada reacción diferente, estimamos miles de escenarios potenciales con variaciones de precios entre submarcas basadas en los escenarios actuales (los precios pueden variar de -10% a +15%), para encontrar la estrategia de precios óptima que Leader podría adoptar en función de la reacción de Follower. Llegaron a tres conclusiones:

  1. Los ingresos esperados de los escenarios óptimos pueden cambiar drásticamente si se tiene en cuenta la reacción de un competidor.
  2. Lo que parece una buena estrategia de precios a corto plazo (el periodo de tiempo antes de la reacción de un competidor) puede ser contraproducente a largo plazo.
  3. Un líder de precios puede considerar rentable aumentar el precio de una marca y sacrificar cuota de mercado para inducir a una gran marca competidora a seguirle con el fin de atraer a los consumidores a las demás submarcas del líder".