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Retail
Inteligencia Artificial

Pricing dinámico por producto y canal

Pricing dinámico por producto y canal
El reto

Calcula el precio óptimo por producto y canal con machine learning, considerando elasticidad de la demanda y precios de la competencia en retail.

Resultado

Precio óptimo por producto y canal con base en elasticidad y competencia.

Contexto

En muchas empresas de retail los precios se fijan con un margen sobre el costo o siguiendo al competidor principal, y se revisan pocas veces al año. No se mide cómo responde la demanda de cada producto a un cambio de precio.

Así se deja margen sobre la mesa en productos poco sensibles al precio y se pierde volumen en los que sí lo son. Ventas y Marketing necesitan una forma objetiva de fijar precios por producto y canal.

Solución implementada

Datos de precio y competencia

Se integran el histórico de ventas y precios por producto y canal, los costos y los precios de la competencia en una fuente automatizada. · Alteryx

Modelo de elasticidad y precio óptimo

Un modelo de machine learning estima la elasticidad de cada producto y calcula el precio que maximiza el margen en cada canal, dentro de las reglas comerciales. · Knime

Operación del pricing

Ventas y Marketing revisan las recomendaciones de precio, simulan escenarios y actualizan precios con mayor frecuencia según la demanda y los movimientos de la competencia.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el pricing dinámico con inteligencia artificial?

Es un método para fijar precios con modelos de machine learning que estiman cómo cambia la demanda de cada producto ante su precio y el de la competencia. Recomienda el precio que mejor equilibra margen y volumen por producto y canal, y se actualiza con datos recientes.

¿Cómo ayuda la IA a optimizar precios en retail en México?

Identifica qué productos aceptan un precio mayor sin perder ventas y cuáles requieren un precio más competitivo. Así se recupera margen donde el cliente es poco sensible al precio y se protege el volumen en los productos que compiten directamente con otras cadenas.

¿Qué datos se necesitan para implementar pricing dinámico?

El histórico de ventas y precios por producto y canal, los costos y, de preferencia, los precios de la competencia. También conviene registrar promociones para no confundir su efecto con el del precio. Nexolution revisa la disponibilidad de esos datos en un diagnóstico inicial sin costo.

¿Qué consultora implementa pricing con IA para retail en México?

Nexolution es una consultora de Data & AI con más de 20 años en México y Latinoamérica. Diseña e implementa modelos de pricing, promociones y pronóstico de demanda para retail y productos de consumo. Es partner de Alteryx y KNIME, y trabaja con tecnologías como Snowflake y Google Cloud.

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