Las dificultades de los algoritmos de fijación de precios

Resumen.

Cada vez más empresas confían en algoritmos de precios para maximizar los beneficios. El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático permite realizar ajustes de precios en tiempo real basados en la oferta y la demanda, las actividades de los competidores, los calendarios de entrega,. Pero las constantes variaciones de precios tienen un inconveniente: pueden desencadenar percepciones desfavorables de las ofertas de una empresa y su marca.

Por lo tanto, es vital comprender y gestionar las señales enviadas por los algoritmos. Los autores ofrecen ejemplos reales de empresas que han tenido éxito en este empeño y otras que no lo han hecho. Además, recomiendan cuatro pasos para evitar daños: Determinar un caso de uso adecuado para los precios algorítmicos y explicar sus beneficios a los clientes; designar a un propietario para que supervise y rinda cuentas por el sistema; establecer y supervisar barandas, tanto para protegerse contra sobretensiones salvajes como para saber cómo afectan los cambios de precios a todos aspectos de la organización y anular los algoritmos cuando sea necesario.

Idea en resumen

El problema

Muchas empresas utilizan algoritmos para fijar precios y ajustarlos en tiempo real a fin de maximizar los beneficios. Pero los cambios constantes de precios pueden alienar a los clientes, socavar su lealtad y dañar la reputación de la marca.

La causa

Los algoritmos de precios se basan en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para sopesar variables como la oferta y la demanda, los precios de los competidores y el tiempo de entrega. Sin embargo, a menudo no tienen en cuenta las formas en que los cambios frecuentes de precios afectan psicológicamente a los clientes, lo que les hace cuestionar los motivos de las empresas y el valor de sus productos y servicios.

La solución

Para controlar mejor lo que dicen los precios dinámicos a los clientes y cómo afecta a las relaciones con los clientes, las empresas deben desarrollar un caso de uso y una narrativa adecuados para implementar algoritmos, asignar a un propietario para administrarlos, establecer y supervisar las barandas de precios y actuar rápidamente para anular la automatización cuando sea necesario.

El 3 de junio de 2017, las luces azules parpadearon hacia el puente de Londres cuando los coches de la policía respondieron a las denuncias de un ataque terrorista. Pasaron por delante de miles de personas que disfrutaban de un sábado por la noche en restaurantes y pubs de la zona. Muchos de los que estaban en la calle, sintieron peligro, intentaron pedir un Uber y volver a casa a salvo. Pero durante 43 minutos después de la primera llamada de emergencia a las 22:07 p.m., el algoritmo dinámico de precios de Uber provocó que las tarifas en esa parte de la ciudad aumentaran más del 200%.

El episodio de Londres es solo uno de los muchos ejemplos preocupantes de los aumentos de precios de Uber durante momentos de ansiedad colectiva. Se produjeron repuntes similares durante un bombardeo de 2016 en la ciudad de Nueva York, una huelga de taxistas en 2017 en protesta por la política antiinmigración de Estados Unidos y un tiroteo masivo en Seattle en 2020, el último de los cuales hizo que las tarifas aumentaran hasta un 500%. Los precios algorítmicos de Uber han provocado constantemente críticas de los 93 millones de usuarios activos de la compañía de viajes compartidos. Incluso en la noche del ataque del London Bridge, después de que Uber detuviese manualmente el aumento de precios cerca de London Bridge, permaneció en vigor para las zonas circundantes del centro de Londres durante otros 50 minutos.

Un economista podría aplaudir el motor de precios de Uber: a medida que aumenta la demanda en relación con la oferta, el precio de un viaje aumenta. Sin embargo, para los clientes, el costo de utilizar el servicio puede parecer tan impredecible como el giro de una ruleta.

Uber no es la única compañía que enfrenta este problema. Las empresas de muchos sectores, incluidos la publicidad, el comercio electrónico, el entretenimiento, los seguros, los deportes, los viajes y los servicios públicos, han empleado precios dinámicos con distintos grados de éxito. Un ejemplo clásico y conocido es Coca-Cola, que experimentó a finales de la década de 1990 con máquinas expendedoras sensibles a la temperatura que aumentarían el precio de una bebida en un día caluroso. La compañía abandonó rápidamente el proyecto a raíz de la indignación pública.

Los algoritmos de precios están destinados a ayudar a las empresas a determinar los precios óptimos casi en tiempo real. Utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para sopesar variables como la oferta y la demanda, los precios de los competidores y el tiempo de entrega. Lamentablemente, los algoritmos ocasionalmente se vuelven deshonestos y presentan cifras que nadie pagaría jamás, desde 14.000 dólares para un gabinete que cotiza en Wayfair hasta casi 24 millones de dólares por un libro de texto ofrecido en Amazon. Sin embargo, estos engaños son solo uno de los riesgos cuando las empresas confían la toma de decisiones a las computadoras.

Los constantes cambios en los precios envían señales sólidas a los clientes que deben gestionarse adecuadamente. Sin embargo, muchas organizaciones no lo aprecian. Saben que los precios afectan a las decisiones sobre cuándo y qué comprar, pero pasan por alto el hecho de que las continuas subidas y bajadas pueden desencadenar percepciones desfavorables de sus ofertas y, lo que es más importante, de la propia empresa.

Por lo tanto, las marcas deben tener en cuenta algo más que simples matemáticas al emplear sistemas algorítmicos. Estos sistemas pueden crear una tensión incómoda entre ganar lealtad de los clientes y ganar dinero. Pero si se implementan correctamente, pueden maximizar los ingresos al tiempo que hacen que los clientes sientan que han pagado la cantidad adecuada por un producto o servicio.

En el peor de los casos, los algoritmos convierten la ya delicada tarea de pedir dinero a los clientes en una experiencia que los aleja.

En este artículo, exploramos la psicología en juego cuando las empresas piden dinero a los clientes. Examinamos ejemplos del mundo real de precios algorítmicos y las formas en que benefició o perjudican a la marca asociada. También detallamos las ventajas de una supervisión y gestión adecuadas, incluida la determinación de qué unidad de negocio debe ser propietaria del esfuerzo y qué parámetros deben establecerse para limitar la posibilidad de uso indebido.

El impacto psicológico de los precios algorítmicos

Comencemos con el caso de Root Insurance, que vende pólizas de automóviles en 30 estados de EE. UU. Para educar mejor y fomentar las relaciones con sus clientes, la compañía diseñó un programa de precios dinámico que trata a cada conductor de manera personal y transparente. A diferencia de sus competidores, Root no segmenta los precios utilizando grupos de riesgo grandes y relativamente anónimos generados a partir de datos demográficos. En cambio, ofrece a los conductores una aplicación para smartphone que mide su comportamiento cotidiano al volante. Estos datos se introducen en un algoritmo para calcular las puntuaciones de seguridad individuales. Root basa las primas de seguro principalmente en el desempeño de los conductores, al tiempo que da cierta importancia a los factores tradicionales como las puntuaciones crediticias y las estadísticas de fraude de seguros. Para reducir el sesgo contra los clientes con escasez de recursos, Root evita tener en cuenta la educación u ocupación de cualquier persona (otros factores comunes de la industria) y se ha comprometido a reducir las puntuaciones crediticias de sus tasas para 2025. La compañía también asegura solo a las personas que aprueban su prueba de seguridad. Al eliminar a los malos conductores, Root afirma que puede reducir los gastos asociados a los accidentes y reducir el precio del seguro para todos sus clientes.

El modelo de Root es un ejemplo eficaz de cómo los algoritmos de precios y la transparencia sobre ellos pueden mejorar las relaciones con los clientes. En primer lugar, antes de que un cliente vea el precio de una póliza de Root, sabe lo que hace la empresa y no tiene en cuenta. En segundo lugar, el cliente sabe por qué le ofrecieron un precio específico que difiere del que otra persona podría pagar. En tercer lugar, sabe lo que Root hizo en su nombre para minimizar el costo final del seguro.

Hacer que los clientes comprendan la naturaleza mutuamente beneficiosa de los precios algorítmicos es clave para su éxito. Esto se debe a que pagar en exceso por algo puede ser doloroso, literalmente. Las investigaciones realizadas por neurocientíficos de Carnegie Mellon, Stanford y MIT han demostrado que los centros de dolor en el cerebro humano se activan cuando las personas ven un producto con un precio excesivo.

El mero hecho de pedir dinero, independientemente de cuándo o cómo, cambia instantáneamente el enfoque de la relación con los clientes de perseguir intereses alineados a conciliar intereses opuestos. En el peor de los casos, pedir dinero puede ser ajena a los clientes. El desafío para la organización centrada en el cliente es minimizar los riesgos y limitar los daños que se producen cuando las normas del mercado impulsan los aumentos de precios y se entrometen en una relación bien nutrida de otro modo.

Pinos Tsilli

Antes de que los algoritmos de precios se usaran ampliamente, los precios eran más pegajosos y diferían poco de un vendedor a otro. Los clientes tenían expectativas relativamente estables y no percibían los precios como personales. Cada vez que los cambios de precios generaban discrepancias entre el coste real y el esperado, era más fácil para los clientes racionalizar los aumentos, creyendo que se estaban implementando universalmente como parte de una estrategia corporativa cuidadosamente elaborada.

La tecnología ha hecho que los enfrentamientos sean más frecuentes, parecen más arbitrarios y de tamaño más sorprendente, lo que incomoda a los clientes y les hace más difícil que nunca conciliar lo que ven con lo que esperan. Al mismo tiempo, muchas empresas han llegado a creer que siempre que las expectativas de precios de los clientes son estables y las interrupciones son mínimas, la empresa debe dejar demasiado dinero sobre la mesa. En consonancia con las normas del mercado, las empresas han recurrido cada vez más a algoritmos para maximizar sus beneficios. Hoy en día, incluso las industrias B2B que se mueven más lentamente están reemplazando las hojas de cálculo de Excel por potentes herramientas de fijación de precios algorítmicos.

La tecnología ha permitido a las empresas profundizar sus relaciones con los clientes y, en paralelo, ser más eficientes y competentes para extraer dinero de ellos. Sin embargo, esta combinación a menudo deja a los clientes preguntándose qué deberían pensar y en qué empresas deben confiar. Con su sensibilidad a los precios aumentada, trabajan horas extras para intentar dar sentido a los cambios de precios. ¿Qué dicen las fluctuaciones sobre la calidad o la conveniencia del producto o servicio que están comprando? ¿Sobre los motivos y valores del vendedor? ¿Qué piensa realmente esa firma de su patrocinio?

Si los cambios de precios alcanzan un equilibrio, la urgencia de estas preguntas puede desaparecer. Pero si la frecuencia y la magnitud de las intrusiones siguen siendo inciertas, estas preguntas perdurarán y, en última instancia, obligarán a los clientes a sacar sus propias conclusiones, sin la orientación explícita del vendedor. Es entonces cuando los clientes empiezan a reaccionar a los mensajes del algoritmo, no a los de la empresa, una propuesta arriesgada para cualquier negocio.

Para controlar mejor qué dicen los precios algorítmicos a los clientes y cómo afectan las relaciones con los clientes, ofrecemos cuatro recomendaciones, junto con ejemplos ilustrativos que ayudan a aclarar cómo se puede aplicar cada recomendación.

En 2020, el minorista sueco de muebles IKEA lanzó una novedosa iniciativa en su sede de Dubái. Durante un período limitado, la compañía permitió a los clientes pagar diferentes precios por los productos según el tiempo que pasaron conduciendo a la tienda. Cada artículo, desde un sándwich en el restaurante hasta un juego de dormitorio completo, tenía un precio expresado en dos unidades: la moneda local y una cantidad de tiempo. Una familia que condujo, digamos, 45 minutos hasta la tienda IKEA ganó cierto valor ligado a la distancia de su viaje. Al finalizar la compra, la familia podría mostrarle al cajero una lectura de la línea de tiempo de Google Maps (utilizando una función de la aplicación para teléfonos móviles de Google Maps que rastrea y registra todas las rutas que uno toma). El cajero ejecutaría un algoritmo que tuviera en cuenta el tiempo empleado, la distancia recorrida y el salario medio por hora de un trabajador de Dubái para calcular el valor monetario del viaje. A continuación, la tienda ofreció ese valor como una forma de moneda. Cuanto más largo es el viaje, más créditos de tiempo obtenía la familia y menos dinero necesitaba para bifurcar.

La clara inferencia que los compradores sacaron del programa de IKEA fue que el minorista quería incentivarlos a recorrer grandes distancias hasta sus tiendas. Aunque los diferentes clientes pagarían diferentes precios por los mismos artículos, y los clientes individuales podrían ver precios diferentes cada vez que lo visitaban (dependiendo de dónde procedían), sin embargo, sentían que tenían una agencia en cuanto a cuánto pagarían. Esto contrasta con la impotencia que la gente experimenta a menudo durante los aumentos de precios. Lo mejor de todo es que debido a que los costos de bolsillo de los clientes solo podrían disminuir, junto con la distancia recorrida, en lugar de aumentar como resultado del aumento de la demanda, nadie pagó nunca más que el precio anunciado en el sitio web de la compañía. En otras palabras, IKEA utilizó el algoritmo basado en la distancia para recompensar a los clientes en lugar de penalizarlos. Puede que haya perdido algunos ingresos inmediatos: los compradores que condujeron lo suficiente podrían obtener grandes descuentos o incluso obtener algunos productos gratis. Pero al elegir un caso de uso adecuado, con incentivos incorporados para que las personas visiten la tienda, la compañía probablemente atrajo a clientes más remotos y aumentó la lealtad de todos los clientes (y el valor teórico de por vida).

Modelos como los de IKEA son raros. Las empresas suelen emplear precios dinámicos para promover sus objetivos financieros a corto plazo sin tener en cuenta las percepciones de los clientes. Sin embargo, el gran volumen y la intensidad de los cambios de precios implementados por los algoritmos envían señales inequívocas a los compradores sobre todo, desde la misión y los valores de una empresa hasta la calidad de sus ofertas. Estas señales pueden desafiar otros esfuerzos para dar forma a la narrativa en la relación de una marca con sus clientes. En el peor de los casos, los algoritmos convierten la ya delicada tarea de pedirles dinero en una experiencia que los aleja. Es por ello que las empresas no pueden dejar la gestión de la tecnología de precios solo a los científicos de datos.

Pinos Tsilli

El camino hacia la mejora no es solo técnico sino organizativo y psicológico. Por paradójico que parezca, un algoritmo mejor podría empeorar las cosas, explotando las circunstancias y despertando resentimiento, como ocurrió con Uber durante el ataque del London Bridge.

Superar el desafío organizativo comienza con reconocer que los precios algorítmicos no son simplemente un medio para generar precios que equilibren la oferta y la demanda. Es, de hecho, un principio que debe alinearse con la propia organización de arriba a abajo.

Cuando los clientes tienen la impresión de que una empresa basa sus precios únicamente en la oferta y la demanda, las inferencias que extraen pueden ser perjudiciales. Piense en una firma innovadora con ofertas altamente diferenciadas. Cuando esa empresa hace hincapié en la oferta y la demanda en su algoritmo de precios, esencialmente informa a los clientes que el valor de su producto está relacionado principalmente con si está disponible o no, no con qué tan bien resuelve los problemas de los clientes o funciona en relación con los competidores. Además, los clientes pueden aprender a jugar al sistema y programar sus compras para que coincidan con un momento en que creen que el precio es bajo. De nuevo, esto impulsa la mercantilización. Por el contrario, el modelo dinámico de precios de IKEA se centró en atraer clientes improbables en lugar de penalizar a los clientes probables debido a la falta de suministro.

En 2019, United Airlines eliminó las tablas de millas en las que dependían los viajeros frecuentes para canjear sus puntos de recompensa. Sustituyó las tablas por un modelo algorítmico de precios, explicó por qué era necesario vincular los viajes de premio a la oferta y la demanda, e hizo hincapié en cómo los clientes podían beneficiarse (gastando menos millas de premio en vuelos fuera de pico).

Sin embargo, el nuevo sistema dio lugar a precios de adjudicación más altos para los vuelos de alta demanda. Eso sin duda frustró a los clientes, pero la aerolínea comunicó todos los cambios de una manera fácilmente comprensible y centró sus esfuerzos en una base de clientes específica (y presumiblemente leal). Al hacerlo, pudo mitigar daños importantes a la reputación. Además, debido a que delegó la gestión del nuevo algoritmo en el equipo que supervisó el programa de fidelización, United otorgó una clara propiedad del sistema de precios a un departamento que estaba muy en sintonía con las sensibilidades de los clientes más firmes. Esta estrategia permitió a la aerolínea supervisar y responder rápidamente a los fallos con el algoritmo o a los desafíos de las relaciones con los clientes.

Es fácil culpar a los algoritmos por sí mismos cuando se ponen locos, pero las causas fundamentales de los problemas suelen estar en otras áreas: atención organizativa inadecuada o falta de apreciación de la psicología del cliente. La mayoría de las empresas tienen una comprensión incompleta de lo que sucede realmente cuando piden dinero a los clientes. Se centran demasiado en las cifras, que consideran poco más que los resultados pasivos de las fuerzas del mercado que dan forma a la oferta y la demanda. Para usar el término de Adam Smith, la «mano invisible» hace el trabajo, no la propia firma.

Esta miopía lleva a las empresas a pasar por alto toda la información que transmiten los precios. Incluso cuando las organizaciones reconocen el poder de esta información y sus implicaciones, la mayoría de las empresas no pueden gestionarla eficazmente, porque los precios son huérfanos de la organización, sin liderazgo, responsabilidad y rendición de cuentas claramente definidos.

Cuando las empresas entregan alegremente el pesado levantamiento de precios a la automatización, ceden a los algoritmos no solo el control de las matemáticas sino también la mensajería. Si bien los científicos de datos, los analistas de datos y los especialistas en precios se centran en optimizar los números, ¿quién se asegura de que los mensajes sean óptimos? La respuesta en muchas organizaciones no es nadie.

Un algoritmo de precios por sí solo tiene dos puntos débiles. En primer lugar, carece de la empatía necesaria para anticipar y comprender los efectos psicológicos y conductuales que los cambios de precios tienen en los clientes. En segundo lugar, carece de la perspectiva a largo plazo necesaria para garantizar el cumplimiento de una estrategia corporativa o un propósito general. Al enfatizar solo las fluctuaciones de oferta y demanda en tiempo real, el algoritmo va en contra de los objetivos de los equipos de marketing de relaciones y lealtad a más largo plazo. Este conflicto entre el pensamiento a largo plazo y los cambios en los precios en tiempo real no solo intensifica el choque entre ganar fondo de comercio y ganar dinero; también aumenta la urgencia de encontrar una solución antes de que la marca sufra daños irreversibles.

Si una empresa no gestiona su configuración de precios y sus mensajes de forma proactiva y estratégica, puede desencadenar e incluso acelerar la mercantilización de sus ofertas aumentando la sensibilidad de los precios, socavando las relaciones precio-valor y empañando la reputación de la marca. Sin embargo, al capacitar a un equipo que pueda planificar sus iniciativas y tomar decisiones en el momento sobre ellas, la empresa puede cambiar rápidamente cuando se producen problemas.

Piensa en una mala experiencia típica en un parque temático. Los huéspedes deben sufrir largas colas para paseos, comida y baños, además de la falta de atención personal del personal de apoyo abrumado o poco capacitado. Una experiencia tan desagradable deja a muchos clientes preguntándose si su fuerte inversión en entradas, estacionamiento, refrigerios y alojamiento merece la pena. Los huéspedes tendrían una visita más agradable si encontraran colas y tiempos de espera más cortos y tuvieran mejores interacciones con el personal del parque.

Para aumentar la satisfacción del cliente, Walt Disney World, en Orlando, Florida, cambió su estructura dinámica de precios de manual a algorítmica en 2018. El nuevo programa, que elevó los precios de los billetes de varios días en general pero disminuyó el precio de los billetes para las fechas más bajas, animó a los clientes a planificar sus viajes con mucha antelación o a reservar viajes durante períodos de menor demanda para aprovechar los precios más bajos.

Las infografías artesanales de Tsilli Pines exploran el poder que tienen los números en nuestras vidas y la topografía del dinero en la conciencia humana. Pinos Tsilli

El programa de Disney tiene varios méritos: en primer lugar, muestra que los precios dinámicos pueden cumplir otros objetivos además de aumentar los ingresos o el volumen. Incluso si los ingresos totales y el recuento general de huéspedes se mantienen constantes a lo largo del tiempo, la estructura de precios hace que el flujo de clientes sea más estable, lo que significa menos volatilidad en las necesidades de personal y otros recursos de Disney. Esto puede generar importantes ahorros de costes. En segundo lugar, la experiencia del cliente mejora drásticamente porque los huéspedes pueden disfrutar de más atracciones, visitar más atracciones y aprovechar mejor su tiempo en los parques. Por último, el programa dinámico de precios puede publicarse explícitamente como compromiso con la satisfacción del cliente a largo plazo (a pesar del aumento general de los precios).

Cuando Disney World cambió a su sistema algorítmico, también determinó que sería en su mejor interés no costear dinámicamente la entrada de un solo día a sus parques temáticos individuales (Magic Kingdom, Epcot, Animal Kingdom y Hollywood Studios). El precio de los boletos de un solo día en las cuatro propiedades se fijó entre 109 y 129 USD, independientemente de la época del año que un cliente decidiera visitar, independientemente de la demanda. Esa barandilla limitó la cantidad que Disney podría cobrar por un pase de un solo día, pero establece parámetros claros que ayudaron a los clientes a anticipar sus costos y planificar sus visitas. Y al observar cómo seleccionaron sus viajes por sí mismos, Disney podría mejorar su comunicación sobre la experiencia del parque y diseñar paquetes de servicios adicionales para atender a los diferentes segmentos de clientes.

Otras empresas pueden utilizar barandillas de forma similar, no solo para proteger a los clientes de las alocadas oscilaciones de precios, sino también para juzgar cómo afectan los precios a todas las áreas de la organización. Al establecer las barandillas iniciales y continuar desplegándolas, las empresas deben fomentar el intercambio de información entre diferentes líneas de negocio. Es la mejor manera de extraer los aprendizajes clave y utilizarlos en beneficio de la empresa. Vemos tres áreas principales para una colaboración más estrecha en todas las funciones para obtener información de los algoritmos:

Experimentación.

Las pruebas periódicas y controladas de los precios pueden ayudar a una empresa a medir hasta qué punto los clientes valoran un producto o servicio, o cualquiera de sus características, y comprender el contexto de cuándo y cómo obtienen ese valor. De hecho, la experimentación de precios puede ser mucho más potente que la investigación de mercado tradicional, porque los clientes reaccionan a las ofertas reales y realizan transacciones reales. Sus respuestas a los cambios de precios ayudan a las empresas a descubrir qué funciona, qué no y en qué momento los compradores toman sus decisiones de compra por primera vez.

Monitoreo.

Las empresas pueden desarrollar un nuevo indicador clave de rendimiento o comparar los indicadores existentes para garantizar que la frecuencia y la magnitud de los cambios de precios no erosionen la lealtad de los clientes ni la reputación de la marca. Ninguna compañía quiere ser percibida como injusta, manipuladora o codiciosa. Por lo tanto, es importante tomar medidas para restringir y gestionar el resultado de los algoritmos de precios, y es vital pensar en los mensajes y sus consecuencias de antemano. Esto permite a las empresas evitar precios extremos y de flotación libre mediante la implementación de suelos duros y techos, como lo hizo Disney con su precio fijo de un solo día.

Estrategia.

Se trata esencialmente de una visión integrada a largo plazo de los dos primeros elementos. ¿El desarrollo de productos, la marca, el posicionamiento y los precios de la empresa funcionan en armonía, o con la menor cantidad de fricción, para cumplir los objetivos estratégicos de la empresa? La empresa debe esforzarse por determinar, directa o indirectamente, cómo perciben los clientes su misión y propósito y si sus acciones de precios refuerzan o perjudican la reputación que intenta establecer. Los mensajes que los clientes deducen de los precios deben sincronizarse con los mensajes explícitos que una empresa comunica a través de sus actividades no relacionadas con los precios para promocionarse a sí misma y sus productos.

Cuando las empresas prestan atención a las diversas formas en que los cambios de precios pueden alterar lo que los clientes creen y cómo se comportan, más allá de la decisión inmediata de compra o no compra, pueden mejorar la relación con los clientes en lugar de disminuirla, incluso cuando aumentan los precios. Las empresas pueden aprovechar el poder de los cambios de precios para mejorar sus operaciones y, al mismo tiempo, crear una mejor experiencia general para los clientes.

Lejos del enfoque de «establecerlo y olvídalo» de los precios que era común en el pasado, las organizaciones con una estrategia dinámica deben adoptar una postura más proactiva y creativa para lograr los resultados deseados. Para Disney, IKEA y United Airlines, los objetivos eran sencillos: las marcas querían hacer que mereciera la pena realizar transacciones de los clientes, incluso en circunstancias poco ideales (en días menos convenientes o a pesar de los largos desplazamientos a lugares de ladrillo y mortero). También querían beneficiarse de poder gestionar cómo, cuándo y por qué se comunicaban los cambios en los precios.

Los mejores algoritmos de precios pueden analizar los datos de los clientes y otra información para generar precios óptimos para cualquier cliente en cualquier momento dado. Pero, ¿desde qué punto de vista son óptimos esos precios? Esta pregunta se plantea en el conflicto entre ganar la buena voluntad del cliente y ganar más dinero, lo que presenta un complicado desafío organizativo que debe ser supervisado por un propietario claro y administrado cuando sea necesario. A veces es posible que sea necesario retocar el algoritmo; otras veces, su uso podría tener que suspenderse temporalmente.

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Al día siguiente del ataque del London Bridge, Uber anunció que había reembolsado los pagos de todos los pasajeros que habían alquilado un automóvil en la zona afectada. También se jactaba de que sus conductores habían ayudado a decenas de miles de personas a huir del lugar. Ambos anuncios probablemente habrían mejorado la reputación de la compañía si no se hubiera visto empañada por la rápida reacción contra el aumento de precios. Aunque es difícil cuantificar el impacto negativo duradero de ese aumento en la relación de Uber con sus clientes, está claro que una respuesta más rápida o un mecanismo más proactivo para evitar el alza de los precios habría beneficiado a la marca y los corredores atendieron esa noche.

Todas las empresas deben entender qué comunican sus algoritmos de precios a los clientes y cómo controlar mejor ese mensaje. Para hacerlo eficazmente, deben desarrollar un caso de uso y una narrativa adecuados para implementar precios algorítmicos, asignar a un propietario para supervisar las barandas de precios y capacitar a ese propietario para que administre o anule la automatización cuando sea necesario. Al hacerlo, las empresas podrán optimizar los precios dinámicos en tiempo real sin sacrificar la lealtad de los clientes ni dañar su reputación.

— Escrito por Marco Bertini Marco Bertini Oded Koenigsberg