Nathan Sharp quería comprar un par de esquíes, pero era
septiembre -fin del verano- y sabía que terminarían guardados en un clóset hasta
que llegara la temporada de invierno.
Entonces, ¿debería comprarlos ya, teniendo que guardarlos por meses, o
esperar y arriesgarse a que el precio subiese?
El problema lo enfrentan muchos consumidores; pero Sharp le vio una solución
y oportunidad de negocio.
Junto con Greg Kimball y Abe Kurjal, este empresario estadounidense creó
(este mes) Nifti, una iniciativa en internet que busca realizar un seguimiento
de los precios de bienes de consumo -como ropa o productos del hogar- y alertar
a sus usuarios cuando el precio del artículo que demandan cae por debajo de un
precio determinado.
Pero además de alertar a los usuarios que se suscriben al servicio, el
objetivo también es recopilar datos sobre los precios y los consumidores para
entender mejor las fluctuaciones del mercado.
Queremos exponer "la vida secreta de los precios", dice Sharp.
"A medida que las plataformas de comercio electrónico se han vuelto más
sofisticadas, y los comerciantes tienen más experiencia en la fijación de
precios, el valor de los productos cambia más de lo que uno espera".
Ahora es el momento
"La nueva pregunta pasó de ser: '¿Qué debo comprar?' a '¿Cuándo debo comprar?'"
Shauna Casey, Decide.com
El comercio por internet y la flexibilidad de los precios han cambiado la
forma como los consumidores calculan sus compras.
"Tal vez hace dos años no hubiera sido un problema tan grande, pero ahora en
respuesta Amazon, Walmart o Best Buy cambian los precios de los artículos más
populares varias veces es un día", dice Shauna Casey, vicepresidente de
investigación y marketing de Decide.com.
Como Nifti, este portal se centra en ayudar a los consumidores a tomar
mejores decisiones. El sitio web analiza tres millones de artículos diferentes
utilizando 100 factores diferentes.
"La pregunta pasó de ser '¿Qué debo comprar?' a '¿Cuándo debo comprar?'",
asegura.
Y va a ser cada vez más complicado saberlo, porque el comercio en internet no
hace más sino crecer: se espera que en 2014 llegue al récord de US$1,2 billones
en ventas, según la firma de investigación eMarketer.
La explosión en las ventas y la nueva dinámica en los precios del comercio al
por menor, se ha correlacionado con un aumento de más y mejores datos.
Esto a su vez le ha permitido a las nuevas tecnologías emplear técnicas de
aprendizaje mecánico para determinar el mejor momento para comprar.
"Las tecnologías de aprendizaje automático que utilizamos han estado
presentes por mucho tiempo", dice Giorgos Zacarías, jefe científico de
Kayak.com, quien ayudó a construir el un pronosticador de tarifas de boletos de
avión y hoteles en este reconocido sitio web.
"Lo que ha hecho la diferencia es poder tener acceso a los datos
rápidamente", explica.
Vuelan los precios
Los precios de los billetes de avión fueron uno de los primeros campos en que
los científicos de datos incursionaron para desarrollar estas tecnologías, en
parte debido a la fácil disponibilidad de datos sobre los precios.
"El costo de los billetes de avión es uno de los ejemplos más perfectos de la
teoría del caos en el mundo", dice Stefan Weitz, director sénior del
departamento de búsqueda de Microsoft.
"Alguna pequeña variable en algún lugar ha dado inicio a una cadena de
acontecimientos que dieron inicio a la variación de un precio o la variabilidad
de un precio". Así es como funciona.
Los fundadores de Nifti quieren exponer "la vida secreta de los
precios".
Usando variables como datos históricos, demanda y lo que está sucediendo en
las diferentes áreas, el portal Bing Travel -antes conocido como Farecast.com,
que fue comprado por Microsoft en 2008- le dice a sus clientes que puede saber
con un 86% de precisión si se deben comprar un boleto de avión ahora o esperar a
que el precio se reduzca en el futuro cercano.
Y, para mantener la confianza, cuando hace una predicción equivocada, muestra
por qué se hizo mal con diferentes gráficos y puntos de datos.
Además, los comentarios de los usuarios pueden tenerse en cuenta en el
algoritmo para mejorar el rendimiento en el futuro.
Cuando el tiempo no lo es todo
Más allá de las limitaciones de los algoritmos en predecir precios, la
realidad es que hay ciertas áreas en las que es de poca utilidad saber cuándo
comprar.
Por ejemplo, las entradas para conciertos.
"Los canadienses tienden a comprar en la noche, después de que terminó el trabajo, los australianos en su hora de almuerzo y los rusos todo el día."
Michael DeSimone,
Borderfree
El portal SeatGeek agrega y monitorea precios de entradas para eventos como
juegos de béisbol y conciertos.
Cuando fue lanzado apuntaba a ser el Farecast del mundo de los eventos.
Sin embargo, "los datos siempre indicaban que el mejor momento era esperar un
poco más ya que por el carácter perecedero de los billetes, las boletas tienen
una fecha de vencimiento finito", dice Will Flaherty, director de comunicaciones
de SeatGeek.
"Lo que tiendes a ver es que para conseguir las mejores ofertas en el mercado
hay que esperar hasta el último minuto", algo que no es útil para cualquier
persona que quiere hacer planes con anticipación (antes de una hora antes del
evento).
No obstante, la compañía calcula lo que denomina un gran negocio: una
calificación en una escala de uno a 100 que indica a los usuarios si los boletos
son sub o sobre valorados.
Conoce a tu enemigo
Decide.com rastreando el precio de unos audífonos en sólo unos
días.
Pero no solo los consumidores deben ser oportunistas, sino también los
minoristas, advierten los expertos.
Amazon y Walmart monitorean constantemente los hábitos de compra del
consumidor y los precios de la competencia, tratando de maximizar sus ganancias
durante todo el día.
Una empresa -Borderfree, cuyo objetivo es ayudar a los minoristas a ampliar
sus portales de compras en línea a nivel mundial- proporciona datos comerciales
para ayudar a los pequeños consumidores en internet a darle un mejor uso a las
oportunidades de sus ventas.
"Hemos visto los momentos del día en que la gente compra", dice el jefe de
Borderfree, Michael DeSimone.
"Los canadienses tienden a comprar en la noche después de que terminó el
trabajo, los australianos en su hora de almuerzo y los rusos todo el día",
añade.
No obstante, las tecnologías que tienen como objetivo ayudar a los
compradores a encontrar el precio más bajo no ayudando mucho a pequeños
emprendimientos o compañías como Borderfree.
Por eso, al menos para algunas empresas que buscan ayudar a los consumidores,
el estereotipo "conoce a tu enemigo" se aplica en forma.
"Hemos construido la misma tecnología (que comerciantes como Amazon)", dice
Shauna Casey, de Decide.com. Pero prestan un servicio que sirve de
antítesis.
"Si cambian la forma en que valoran sus productos, nosotros podemos
determinar los patrones y predecir eso también".
Es, como dicen, una cuestión de llegar en el momento preciso.
Fuente: BBC MUNDO
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