¿Cuáles son las aplicaciones de los sistemas expertos en pricing?

La mayoría de los modelos de machine learning aplicados a precios buscan optimizar indicadores como unidades vendidas, ingresos y rentabilidad. Para ello, se apoyan en variables como ventas propias, precios de la competencia, costos, participaciones de mercado, inversión publicitaria y de distribución, entre muchas otras.

El problema es que no siempre se dispone de todos estos datos para un período suficientemente largo. Cuando la información es incompleta o insuficiente, los algoritmos entrenados carecen de robustez y sus predicciones se vuelven poco confiables.

Esto no significa que la inteligencia artificial no pueda usarse en pricing. Lo que se concluye es que el machine learning —una de las ramas de la inteligencia artificial— tiene aplicaciones limitadas cuando se trata de optimizar precios.

Ventajas de los sistemas expertos
A diferencia del machine learning, los sistemas expertos no dependen de datos históricos. Su fortaleza radica en que pueden programarse con base en el conocimiento humano acumulado sobre estrategia de precios, lo que los hace especialmente valiosos para gestionar procesos de pricing estructurados.

En lugar de intentar adivinar el comportamiento del mercado con datos incompletos, un sistema experto replica las mejores prácticas desarrolladas durante décadas. Esto permite construir modelos completos y confiables, incluso en ausencia de grandes bases de datos.

Por esta razón, los sistemas expertos son la opción más efectiva y práctica para diseñar una solución integral de pricing. El machine learning se puede seguir utilizando, pero solo para calcular insumos como elasticidades, segmentos de mercado o valoraciones de atributos.

Cómo se estructura un sistema experto en pricing
El diseño de un sistema experto parte de la identificación de los segmentos de mercado objetivo y de los atributos más valorados en cada uno de ellos. Esto puede hacerse, por ejemplo, a través de un análisis de clusters.

Con base en esta segmentación, se calcula el valor percibido total de los productos o servicios, tanto propios como de la competencia. Luego, se construye un mapa de valor que, al comparar precios y valores percibidos, permite determinar primas de precio asociadas a atributos no cuantificables económicamente.

Estas primas se suman a las derivadas del valor económico total, para definir un menú de precios de lista.

Paralelamente, se analizan los canales de distribución —como distribuidores o mayoristas— y se establecen las funciones y condiciones que deben cumplir para acceder a descuentos. Así se construye el menú de descuentos, que permite asignar a cada cliente un descuento acorde con su perfil.

En este punto, el sistema ya genera recomendaciones de precios de lista y descuentos por cliente. Al comparar estos precios netos sugeridos con los precios netos actuales, se identifican brechas y oportunidades de ajuste.

Finalmente, con datos de unidades actuales, elasticidades y costos incrementales, se proyectan unidades, ingresos netos y contribución bruta esperadas al aplicar los nuevos precios.

Funciones avanzadas de un sistema experto
Un sistema experto bien diseñado también debe permitir realizar análisis de sensibilidad y simular escenarios de implementación parcial de las recomendaciones. Esto ayuda a evaluar impactos y riesgos antes de ejecutar ajustes.

En resumen, los sistemas expertos permiten construir modelos de precios sólidos, aprovechando el conocimiento humano en lugar de depender exclusivamente de datos históricos. Esto los convierte en la piedra angular de un proceso de gestión de precios riguroso y sostenible.