Cómo resolver el reto del pricing de frescos
Cómo supera la IA las complejidades de la optimización de precios en la categoría de frescos
En el dinámico mundo del retail, el pricing siempre ha sido un arte complejo. Cada categoría de producto plantea sus propios retos, pero pocas presentan tanta complejidad como la fijación de precios de los productos frescos. Desde la amplia variedad de quesos del mostrador de charcutería hasta una oferta de frutas de temporada en constante cambio, gestionar el pricing de los productos frescos es una tarea compleja.
Aunque en el pasado las soluciones de IA tenían dificultades para abordar toda la complejidad de los productos frescos, esto ya no es así. Primero, analicemos los retos a los que se enfrentan los retailers al fijar los precios de los productos frescos y, después, veremos cómo la optimización de precios basada en IA puede ayudar a resolverlos.
El reto del pricing de frescos
La mayoría de los retailers conoce bien la complejidad asociada a los productos frescos. Aunque quizá no hayan elaborado una lista formal de estos retos, saben por experiencia que fijar los precios de los productos frescos requiere más trabajo manual que en otras categorías.
Estas son algunas de las razones por las que el pricing de frescos es todo un quebradero de cabeza:
- Estacionalidad: Muchos productos frescos son muy estacionales y a menudo no están disponibles durante todo el año. Estas fluctuaciones de la oferta pueden dificultar que algunos sistemas de analítica de datos interpreten correctamente los datos y prevean la demanda.
- Frescura y fechas de caducidad: La calidad y la vida útil de los productos frescos varían, lo que afecta a su valor percibido y, por tanto, a la demanda del consumidor. Por ejemplo, un consumidor puede preferir los plátanos amarillos a los verdes o el pan recién horneado ese mismo día a una barra del día anterior.
- Variaciones en el merchandising: Para evitar mermas o gestionar excesos y roturas de stock, las tiendas ajustan con frecuencia el merchandising de los productos frescos. Estos cambios pueden tener un impacto significativo en la demanda y el pricing.
- Venta por peso: Los productos frescos suelen venderse por peso y no por unidad, lo que añade complejidad al pricing y a los descuentos por volumen.
- Varios proveedores: Los retailers pueden cambiar de proveedor para un mismo producto en función de la disponibilidad, lo que genera variaciones en costes y volúmenes. Esto, naturalmente, se traduce en precios distintos: de ahí que una semana puedan venderse dos envases de arándanos por 4 euros y, a la siguiente, uno por 5,99 euros, especialmente en temporada alta.
- Productos personalizables: Algunas secciones de frescos, como la panadería, pueden contar con un gran número de SKU muy personalizados, lo que plantea problemas de escasez de datos. Una tienda media quizá solo venda al año una tarta rosa de Dora la Exploradora, de nueve centímetros y sin gluten, pero aun así necesita asignarle un precio.
- Complejidad del surtido: Los surtidos heterogéneos con jerarquías complejas añaden aún más dificultad a los modelos de pricing. Imaginemos, por ejemplo, que una de las categorías de frutas y verduras es «frutas tropicales». Aunque tanto el kiwi como la pitahaya pertenecerían a esta categoría, son productos muy diferentes. Esto dificulta las inferencias del modelo de datos cuando existe muy poca sustitución o similitud entre unos productos y otros.
- Sin opción a rebajas/liquidación: La categoría de frescos deja poco margen para cometer errores de pricing. En otras categorías siempre se puede recurrir a markdown (liquidación) para dar salida al exceso de inventario, pero en frescos esta opción es mucho más limitada. Pocos consumidores quieren comprar un pollo asado en liquidación.
La revolución de la IA en el pricing
Estos retos resultan aún más apremiantes si tenemos en cuenta la importancia de la categoría de frescos. Varios artículos clave de valor (KVI) se encuentran en la sección de frescos, por lo que ejercen una gran influencia en la percepción de precios del consumidor. Además, muchos productos frescos suelen tener márgenes de beneficio extremadamente reducidos, de modo que un error de pricing puede resultar desastroso.
Sin embargo, ante lo mucho que está en juego, las soluciones de optimización de precios basadas en IA ofrecen una vía prometedora. Gracias a la analítica avanzada y la automatización, la IA puede analizar enormes volúmenes de datos y tomar decisiones de pricing en tiempo real que los equipos humanos, por sí solos, nunca podrían gestionar.
Recientemente presentamos la nueva Revionics AI, diseñada específicamente para abordar estos retos del pricing de frescos y otros ámbitos del pricing tradicionalmente complejos. Gracias a tecnología de vanguardia y nuevas técnicas de ciencia de datos, Revionics AI aborda las causas fundamentales del reto del pricing de frescos, entre ellas la escasez de datos y la volatilidad. De este modo, los retailers no solo pueden gestionar la complejidad del pricing de frescos, sino también obtener una ventaja competitiva en el mercado.
A medida que evoluciona el sector retail, adoptar la IA para el pricing de frescos ya no es solo una opción, sino una necesidad para tener éxito en el sector. Para obtener más información sobre la nueva Revionics AI y sobre cómo supera los retos más complejos del pricing de productos frescos, consulta nuestro nuevo flipbook, Pricing Fresh Items without the Friction o haz clic aquí para descubrir todos los Unpriceables.
Sobre la autora
Maisie es especialista en marketing de contenidos y redactora publicitaria, especializada en SaaS B2B, ecommerce y retail. Siempre está buscando la combinación perfecta de palabras y un buen dónut.