En diciembre de 2014 Dolibarr, como la mayoría de programas de gestión de empresa, almacena los precios en una base de datos, de donde luego se extraen para trabajar con ellos. Nuestro objetivo es romper esa tendencia, necesitamos por un lado, una precio de coste que refleje el valor real del producto, no el que pagamos y por otro un precio de venta que de ninguna manera puede ser fijo.
Partimos de la base de lograr que la información que maneja el programa y como la maneja debe de ser útil para tomar decisiones, por ejemplo: el sector de joyería en el año 2006, se enfrentó a una fuerte subida del precio del oro.
Supongamos que tenemos 100 de valor de stock con un precio de venta de 200 y un muestrario exigido para mostrar de 150 y una venta total de 2000 y el valor del producto se ha duplicado.
Si decidimos mantener el precio, venderemos 200 cuyo coste ha sido de 100 y podemos suponer que hemos ganado 100. Pero realmente hemos vendido una mercancía que actualmente nos cuesta 200 por lo que hemos ganado 0.
Por otra parte tomamos la decisión de subir el precio un 75% más lo que afectará a nuestras ventas que caerán al 50%, Vendemos 100, cuyo coste ha sido 28, obteniendo un beneficio de 62, más un un inventario restante de 100.
Si tomamos la segunda decisión en el siguiente periodo utilizamos el inventario restante del primer periodo y esta vez nuestros precios no serán superiores a los de la competencia, por lo que volvemos a vender 200 con un coste 57 y un inventario restante de 43.
Por el contrario si tomamos la primera decisión debemos elevar el precio para equiparar el margen anterior y nuestras ventas se verán afectadas cayendo a 100, por compramos 50 para hacerles frente. Nuestro beneficio será de 50.
Al final del periodo la primera empresa, parte de un inventario de 100 y ha ganado en el total del periodo 150, con un inventario final de 0, la segunda empresa ha obtenido unos beneficios de 171 con un inventario final de 43, total 214.
La situación real que experimenté fue parecida, pero lo que supuso una ventaja real ante la competencia, fue encontrarme una situación donde nuestro muestrario era muy superior al de nuestros competidores y por lo tanto una imagen hacia el cliente de amplio surtido. Lo peor para vender algunas veces es, no tener mercancía que mostrar o hacer esperar al cliente para recibir el producto.
El ejemplo no acaba aquí, durante un periodo la empresa 2 ha incrementado sus beneficios mientras los de la empresa 1 han descendido, pero visto del siguiente modo no ha sido así, realmente la empresa 1 se ha suicidado.
En 2014 los precios volvieron a su estado original, la empresa 2 que había obtenido unos beneficios superiores en la primera etapa, pudo acompañar el precio de venta a la bajada de los costes, ya que podía permitirse el lujo de comprar a 100 y vender a 75 y hacer frente a los costes fijos con lo ahorrado. Por el contrario la empresa 1 no, por lo que deberá volver a ser más cara que su competidora y por lo tanto reducir su ventas.
Cambios propuestos en Dolibarr.
El precio almacenado no es útil para tomar decisiones, el precio cambia con cada circunstancia de mercado, una guerra, un desastre natural, ampliaciones de derechos de trabajadores, incrementos económicos en un país, la depreciación, modas etc hacen cambiar los precios constantemente. Por lo tanto nuestra propuesta es mostrar el coste real del producto en ese mismo instante e incluso poder jugar con estimaciones, para ello queremos cambiar la gestión de la información y sustituir un valor almacenado por una ecuación que calculará el valor del producto a través de todos los factores que afectan a éste.
Para el precio de venta pretendemos incluir una ecuación a parte, ya que en principio podría suponerse que el precio de venta depende de un margen sobre el precio de coste, pero esto es del todo falso, ya que los factores que afectan al precio del cliente son independientes de los costes.
Cuando actores y famosos, empezaron a llevar pendientes esto disparó las ventas de pendientes para hombres. Los hombres más inexpertos en la compra comenzaron a adquirir estos productos, pero ante la inexperiencia, no compraban ni el más caro ni el más barato, en una precio mayor en este tipo de producto fue más aceptada que el precio anterior. En la experiencia real, fue un error continuar vendiendo al precio anterior a la moda, ya que provocaba confusión, los competidores que adaptaron el precio a la percepción aventajaron en esta moda.
El precio final del cliente debe construirse teniendo en cuenta estos 3 factores:
- Coste, para establecer el mínimo.
- Percepción de los clientes, para conocer el valor real que el producto tiene para un cliente.
- Competencia, para adaptar al mercado, se debe tener en cuenta que un mismo producto puede ir acompañado de distintos servicios en la venta, esto nos ayuda a fijar una estrategia.
Se puede suponer que es una locura cambiar el precio constantemente, pero las aerolíneas garantizan su supervivencia de este modo, los productos frescos cambian su precio varias veces a lo largo del día, las tiendas de ropa cambia sus precios casi a diario, Amazon cambia sus precios 2,5 millones de veces al día y un largo etc.
Si las pequeñas y medianas empresas quieren sobrevivir al nuevo mercado, deben adaptarse y moverse tan rápido como él. Hoy los compradores no almacenan información la buscan rápidamente, antes un producto podía tener el mismo precio durante años, hoy un comprador hace decenas de comparaciones en pocos segundos y está habituado a ver precios diferentes, lo que pretendemos con este cambio en Dolibarr es adaptarnos a la realidad y despedirnos de las viejas ideas que ya forman parte de un pasado que se desvanece.
Los cambios en el programa que proponemos se están construyendo a partir de los siguientes publicaciones:
Nagle, T.T. y R.K. Holden (2003): Estrategia y tácticas de precios: una guía para tomar decisiones rentables, 3º Edición, PearsonEducación, Madrid.
Talluri K.; Karaesmen I., W.; Vulcano J.; Van Ryzin G., 2008: “REVENUE MANAGEMENT: MODELS AND METHODS”, Proceedings of the 2008 Winter Simulation Conference, pp. 145-156.
A. Jones, P., 2013: Revenue Management. Ed. Lucy Vierbergen. Kruszewski Martel.
G.D., Dr. Vulcano G., Universidad de Buenos Aires, 2011: “Revenue Management bajo comportamiento selectivo de clientes en la industria hotelera”. pp.99.
Jauncey, S.; Mitchell, I.; Slamet, P., 1995, “The meaning and management of yield in hotels”, International Journal of Contemporary Hospitality Management, Vol. 7, Nº 4, pp. 23-27.
Westermann, Dieter. (2006), “Dynamic pricing in an integrated revenue management and pricing environment: An approach to handling undifferentiated fare structures in low-fare markets”, Journal of Revenue and Pricing Management, Vol. 4, Nº 4, pp. 389-405.
Sen, Alper. (2012) “A Comparison of Fixed and Dynamic Pricing Policies in Revenue Management”, SSRN Working Paper Series.
Kruszewski Martel G.D., Dr. Vulcano G., Universidad de Buenos Aires, 2011: “Revenue Management bajo comportamiento selectivo de clientes en la industria hotelera”. pp.99.
Lewis, M., Slack, N. (2003), Operations Management: Critical Perspectives on Business and and Management, Vol 2. Routledge, London.
Kimes, S.E. (1989), "Yield management: a tool for capacity-constrained service firms", Journal of Operations Management, Vol. 8, October, pp. 348-63.
Talluri, K. (2005), “The Theory and Practice of Revenue Management”, Springer Science+Bussiness Media, Inc, United States of America.
Deksnyte, I., Prof. Zigmas Lydeka, 2012: “Dynamic Pricing and Its Forming Factors” International Journal of Business and Social Science, Vol. 3 No. 23. pp. 213-220.
Westermann, Dieter. (2006), “Dynamic pricing in an integrated revenue management and pricing environment: An approach to handling undifferentiated fare structures in low-fare markets”, Journal of Revenue and Pricing Management, Vol. 4, Nº 4, pp. 389-405.
Kimes, S.E.; Barrash, D.I.; Alexander J.E. (1999), “Developing a restaurant revenue- management strategy” , Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly Vol. 40 Nº 5, pp. 18- 29.
Kimes, S.E. (1999), “Implementing restaurant revenue management”, Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly Vol. 40 Nº 3, pp. 16-21.
Kimes, S.E.; Chase, R.B.; Choi, S.; Lee, P.Y.; Ngonzi, E.N. (1998), “Restaurant revenue management”, Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, Vol. 39, Nº 3, pp. 32-39.
Bertsimas, D.;Shioda, R. (2003), “Restaurant revenue management”, Operations Research, Vol. 51, Nº 3; pp. 472-505.
Prats, L.; Guia. J. (2012), “Gestión de precios en un sistema de Revenue Management hotelero en línea”, Revista de Turismo y Patrimonio Cultural, Vol. 10, Nº 5, pp. 511-520.
Jallat, Frédéric; Ancarani, Fabio. (2008), “Yield management, dynamic pricing and CRM in telecommunications”, The Journal of Services Marketing, Vol. 22, Nº 6, pp. 465-478.
Khedlekar, Shukla (2012), “Dynamic pricing model with logarithmic demand”, Opsearch, Vol 50, Nº 1 , pp. 1-13.
Scherrer, Christina R; Griffin, Paul (2009), “Dynamic pricing for project-oriented production: A comparison to current pricing techniques”, Journal of Revenue and Pricing Management, Vol. 8, Nº 4, pp. 373-387.
Parris, L.; Drayer, J.; Shapiro, S. (2012), “Developing a Pricing Strategy for the Los Angeles Dodgers”, Sport Marketing Quarterly, Vol 21, Nª 4, pp. 256-264.
Nguyen, B. Simkin, L. (2013), The dark side of CRM: advantaged and
disadvantaged customers”, Journal of Consumer Marketing, Vol. 30, Nº 1, pp. 17-30.
http://www.markarina.com/la-gestion-de-precios-dinamicos-crece-en-muchos-negocios/
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