La Analítica de Datos sin Estrategia no es Analítica
Los silos del conocimiento pueden erigirse como resultado de conductas o reacciones no deseables por parte de los responsables de áreas de análisis y de la toma de decisiones en muchas empresas. El temor a ser sustituido o la pretensión de resultar imprescindible terminan explicando conductas que constituyen manifestaciones de Problemas de Agencia a los que se podrían enfrentar los accionistas o propietarios de una empresa. Específicamente nos estamos refiriendo a creer que la Analítica de Datos constituye un simple ejercicio estadístico y no multidisciplinario.
La labor de análisis de los mercados y la toma decisiones por parte de las empresas exige un binomio inseparable entre Economía Estratégica y Analítica de Datos. Por un lado, la Economía Estratégica coadyuvaría a comprender cómo funciona cada mercado y a predecir a qué tipo de incentivos y cómo responden los agentes económicos por medio de cuáles acciones. Por el otro lado, la Analítica de Datos nos permitirá identificar hechos estilizados y características de los agentes económicos -por ejemplo, tipo de consumidores, sus preferencias, disponibilidades a pagar y perfil- facilitando la prescripción en materia de toma de decisiones data-fundamentada. Es decir, tomar decisiones eficientes micro y data fundamentadas.
Supongamos que le solicitamos a un estadístico que encuentre patrones de asociación por medio de los cuales se identifiquen productos que suelen ser adquiridos en una misma factura por parte de los consumidores que asisten a un automercado. Supongamos que el analista identifica que existe un par de productos -el Producto A y el producto B- que son los que más se repiten conjuntamente en la mayor cantidad de facturas de los clientes. ¿Resultaría lo anterior suficiente para asomar qué tipo de bienes son, la relación entre sí e incluso sugerir alguna estrategia comercial específica?
Asomar que los productos resultan complementarios podría resultar aventurado, porque, aunque exista una asociación de compra simultánea y/o conjunta, esto no resulta suficiente para asegurar que los productos son complementarios entre sí (imagine que en dicha factura se repite en patrón de sal y azúcar), mucho menos asomar una estrategia de marketing, por ejemplo, una basada en precios tipo empaquetamiento de productos. Quizás la empresa pueda pensar que la oferta de dichos productos en el establecimiento contribuye a promediar costos conjuntos, comunes y fijos, explotando así economías de alcance, pero no más de allí.
Para discernir si los productos resultan complementarios entre sí, se requerirá un poco más de datos y análisis estadístico. Específicamente se exige estimar la elasticidad precio cruzada entre los productos para determinar si esta resulta negativa, es decir, que un aumento en el precio del producto A generará una disminución en las cantidades demandadas del producto B.
Supongamos que podemos estimar las elasticidades precio de la demanda para cada uno de estos productos y adicionalmente la elasticidad precio cruzada. ¿Cuál sería la prescripción en materia de Pricing? La Economía Estratégica referida a empresas con poder de mercado multi-producto asomaría el cálculo de la Superelasticidad que se desprende del problema de optimización de una empresa multiproducto. Teniendo la elasticidad precio de cada demanda, así como las elasticidades precio cruzadas podrían ser introducidas en la fórmula de margen óptimo y obtenerse los precios tanto para el caso en el que dichos productos resulten complementarios, como en el caso que resultaren sustitutos e incluso independientes entre sí. El economista estratégico comprende que en caso de productos complementarios existirá un racional e incentivos para reducir los precios de ambos productos en comparación al precio óptimo que se habría fijado de resultar independientes los productos entre sí y no complementarios. Asimismo, en el caso de que los productos resultasen ser sustitutos entre sí, la prescripción son precios superiores de ambos productos en comparación a la situación en la que resultasen independientes entre sí.
Ahora bien, especialmente cuando hablamos de una data recopilada en un establecimiento comercial como podría ser un automercado o un autoservicio, estos establecimientos podrían estar fungiendo como un portal de compra o una ventanilla única –One-Stop-Shopping– para muchos consumidores que los ven como un espacio donde adquirir un gran número de productos (valga comentar que estos patrones de consumo resultan fundamentales para entender la dinámica competitiva y estratégica de estos mercados). Lo anterior implica que podríamos fácilmente encontrar una asociación de compra simultánea entre dos productos con correlación elevada a lo largo de los compradores aun cuando estos no sean bienes complementarios. Es decir, existe la relación asociativa pero no explicativa en el argumento de Productos Complementarios como se entiende en economía. Puede existir correlación más no causalidad de un producto sobre otro.
Así las cosas, alternativamente supongamos que la data a la que tenemos acceso consiste en las valoraciones o las disponibilidades a pagar por parte de los individuos para cada producto -producto A y el producto B-. Supongamos por un momento que los costos de producción y oferta de dichos bienes son nulos (luego retomaremos este aspecto más adelante).
Imaginemos un primer caso donde se identifica una elevada correlación positiva entre las disponibilidades a pagar por cada producto a largo de la población como lo describe el siguiente gráfico.
¿Cuál sería una prescripción en materia de Pricing por parte del analista de los datos? ¿Sugeriría un empaquetamiento entre los dos productos que suelen ser adquiridos en una misma factura de compra o su venta por separados? En estos casos, la alternativa de empaquetamiento puede resultar inefectiva, inocua o indiferente respecto a la posibilidad de captura de valor al compararla con la alternativa de vender por separado cada uno de los productos.
Ahora supongamos que el patrón que se identifica en las disponibilidades a pagar por producto a lo largo de la población posee una correlación negativa como se muestra a continuación.
¿Cuál sería la propuesta por parte de nuestro analista? Si los consumidores tienen una correlación negativa de valores de reserva entre productos, el empaquetamiento homogeniza el valor total de reserva de los consumidores para la colección de productos.
Con la intención de explicar el punto imaginemos que existen 5 consumidores denominados V; W; X; Y; Z que poseen disponibilidades a pagar por el producto A y B respectivamente como se describe a continuación:
La representación gráfica de dicha situación se asemeja al primer gráfico presentado con anterioridad. Estamos frente a un caso de correlación positiva entre las disponibilidades a pagar por ambos productos a lo largo de los consumidores. En la presenta situación, bajo el supuesto de costos unitarios nulos, la mejor opción para el oferente entre ofrecer el producto individualmente en cada mercado versus ofrecerlo empaquetadamente lo analizamos a continuación.
En la opción de venderlos por separado, el precio óptimo para ambos productos toda vez que las demandas son simétricas es el precio de 3 US$. Con este precio la empresa se garantiza un beneficio de 9 US$ en cada mercado y un beneficio total en ambos mercados de 18 US$.
Si vende ambos productos -producto A y producto B- empaquetados, el precio que maximiza su beneficio es 6 US$ por el paquete. Por medio de esta presentación empaquetada a dicho precio se vende a 3 consumidores y se genera un beneficio de 18 US$.
Es decir, la alternavita de empaquetamiento no mejora la alternativa de antender a los mercados individualmente.
Ahora suponga que nos enfrentamos a una estructura de disponibilidades a pagar distinta representada por el siguiente cuadro:
Estas disponibilidades a pagar se asemejan al segundo gráfico presentado con anterioridad. En este caso existe una correlación negativa entre las disponibilidades a pagar por los productos a lo largo de los consumidores.
En la opción de vender por separado los productos en sus mercados respectivos el precio óptimo sigue siendo el mismo 3 US$ con beneficio total de 18 US$ al venderle a tres consumidores cada producto en cada mercado por separado.
Sin embargo, al analizar la opción del empaquetamiento puro –Pure Bundling: vender ambos productos únicamente por medio del empaquetamiento- el precio óptimo del paquete podría ascender a 6 US$, vendiéndole a los 5 consumidores y obteniendo un beneficio de 30 US$.
Algunas reflexiones podrían asomarse respecto a lo descrito hasta ahora.
Existen tres elementos deseables que se satisfacen con una discriminación de precios perfecta de primer grado y pueden ser puntos de referencia contra los cuales se puede medir la rentabilidad de otros esquemas de precios:
1. Extracción: Ningún individuo realiza ningún excedente de consumo en sus compras.
2. Exclusión: Ningún individuo consume un bien si el costo de ese bien excede su precio de reserva para él.
3. Inclusión: Cualquier individuo consume un bien si el costo de ese bien es menor que su precio de reserva para el mismo.
La fijación de precios independiente siempre satisface la Exclusión porque los precios individuales nunca se establecen por debajo del costo. Sin embargo, los otros dos criterios (Extracción o Inclusión) se violan fácilmente con la fijación de precios independiente, pero pueden mitigarse mediante la venta vía Empaquetamiento Puro si las preferencias de los consumidores están negativamente correlacionadas y, como resultado, la venta por paquetes reduce la heterogeneidad de los consumidores.
Esta es una de las conclusiones a la que podemos llegar respecto a la utilidad del empaquetamiento cuando nos enfrentamos a disponibilidades de pago negativamente correlacionadas. El empaquetamiento permite homogenizar consumidores heterogéneos facilitando tanto Extracción como Inclusión (especialmente en el caso bajo el supuesto de costos unitarios nulos, ya analizaremos que pasa cuando este supuesto no está presente).
Sin embargo, cuando existen costos unitarios de producir y ofrecer los productos, una desventaja importante del Empaquetamiento Puro es cumplir con la Exclusión. Esto puede ser un problema serio si el costo de cada bien es alto y existe una posibilidad sustancial de que el valor de reserva de los consumidores sea menor que el costo de producción. En tal caso, el Mixed Bundling o Empaquetamiento Mixto puede ser una forma de mitigar el problema. Veámoslo con nuestro ejemplo numérico de disponibilidades a pagar negativamente correlacionadas asumiendo en adelante que el costo unitario para cada producto es 2 US$
El precio óptimo de atender separadamente los mercados asciende a 4 US$ toda vez que vendiendo ahora a sólo 2 consumidores e incurriendo en un costo total de 4 US$ en cada mercado, el beneficio se ubica en 4 US$ para cada mercado. Si se continuase cobrando un precio de 3 US$ comprarían 3 consumidores generando en cada mercado 9 US$ de ingresos e incurriendo en 6 US$ de costos dejando un beneficio de 3 US$ en cada mercado. La presencia de costos obliga a la empresa a dejar afuera consumidores que no realizan contribuciones marginales a los ingresos y a los beneficios, concentrándose en aquellos potenciales clientes que sí podrían hacerlo. El beneficio total, sumados ambos mercados, asciende a 8 US$ en el primer caso.
Si la empresa opta por un Empaquetamiento Puro el precio óptimo continuaría siendo 6 US$ por el paquete (no habría incentivos ni para aumentar ni disminuir el precio del paquete), pero ahora el beneficio total se ubicaría en 10 US$. Si bien compran los 5 consumidores generando los mismos 30 US$ de ingresos ahora existen costos unitarios no nulos, ascendiendo el costo en cada mercado a 10 US$ y el costo total a 20 US$.
Aun cuando la empresa lo hace mejor en términos de beneficio con la opción de Empaquetamiento Puro, ¿Podría mejorar este resultado? Efectivamente por medio del denominado Mixed Bundling.
Podría continuar vendiendo el paquete por un precio de 6 US$ y vender separadamente cada producto por un precio infinitesimalmente más bajo de 5 US$. Por medio de esta estrategia, incentiva a los consumidores V y Z a adquirir únicamente el producto B y el Producto A respectivamente. Lo anterior hace que se vendan 4 unidades de cada producto. Tres unidades de cada producto por medio del paquete y uno individualmente (4 unidades de cada producto). Esta estrategia consigue generar beneficios por 12 US$, proveniente de 6 US$ de beneficio por la venta del paquete y 6 US$ de beneficio proveniente de vender dos productos individualmente. El Mixed Bundling permite satisfacer el criterio de Exclusión para los consumidores V y Z respecto al producto A y B respectivamente.
Vemos como la alternativa de Mixed Bundling (12 US$) supera a los beneficios que podrían generarse por medio del Empaquetamiento Puro (10 US$) y al beneficio de la venta por separado de cada producto (8 US$).
Finalmente, si el analista de datos se tropieza con la siguiente representación gráfica de la laa disponibilidades a pagar por los productos y le encomendamos realizar un análisis exploratorio de correlación, así como ajustar un modelo o una función entre dichos puntos -notoriamente incorrelacionados entre sí- y luego le pedimos que a partir de dicho ajuste o modelo sugiera una estrategia comercial o de negocio; posiblemente con la sola expertise estadística podríamos hacerle una pregunta complicada.
La Economía Estratégica demuestra como en una situación de incorrelación entre las disponibilidades a pagar por el producto A y el producto B, la alternativa de Mixed Bundling superaría a la opción de Empaquetamiento Puro y a la opción de optimizar precios separadamente en cada mercado, especialmente cuando existen costos unitarios.
Sin menoscabo de lo dicho anteriormente, el conocimiento sobre la caracterización idiosincrática de cada sector económico puede permitirnos reconsiderar los principios hasta ahora expuestos.
Por ejemplo, para empresas que se desempeñan en la Economía Digital, donde podría asumirse que los costos marginales, unitarios o de reproducción resultan nulos, el Empaquetamiento Puro puede batir a la alternativa de Mixed Bundling. Lo anterior ocurre porque la empresa no debe preocuparse de otorgar un descuento en el empaquetamiento para hacerlo atractivo y evitar el Arbitraje Personal por parte de los consumidores para quienes está diseñada dicha oferta y no tiene tampoco que ofrecer descuento alguno sobre la oferta individualizada (ya que no la utilizaría). La ausencia de costos marginales o unitarios elimina el desafío de la Exclusión.
Por otra parte, supongamos que la empresa opera como monopolio en uno de los mercados, digamos el del producto A, mientras el producto B cuenta con un mercado competitivo. ¿Cuál sería la prescripción del analista de los datos? ¿Esta nueva información sobre la caracterización de los mercados cambia las cosas aun cuando nos enfrentemos a datos idénticos a los hasta ahora descritos?
Efectivamente, ahora la empresa podría tener menores incentivos a empaquetar como método de captura de valor, concentrándose en capturar la renta del producto A en monopolio.
¿Y qué podría ocurrir si existe amenaza de entrada de alguno de los competidores en el mercado del producto B hacia el mercado A? Podría nuevamente cobrar sentido el empaquetamiento como estrategia preventiva más que como estrategia de captura de valor.
Nótese que ninguna de las dos consideraciones expuestas finalmente se desprende de simplemente observar los gráficos anteriores ni de un análisis exploratorio de los datos referidos a la disponibilidad a pagar por cada producto a lo largo de una población target.
De hecho, sin ningún conocimiento en Economía Estratégica y Economía Industrial posiblemente no podría identificarse cabalmente el “problema”, por ejemplo, capturar mayor valor del mercado por medio de una estrategia de precios alternativa, ni plantear las preguntas que queremos hacerle a los datos, mucho menos diseñar la mejor de las alternativas maximizadoras.
En Vasteix y Extratex hemos constituido un equipo único en Venezuela de especialistas en informática, estadística y economía estratégica para garantizar diseñar que su Proyecto de Analítica de Datos sea robusto desde el mismo inicio hasta el final con propuestas de valor basadas en datos y rigor sobre los mercados.
Economista UCV. Profesor de Estrategia Competitiva y Digital, UCAB. Profesor de Economía Digital, UCAB. Analista y Consultor en Vasteix y Extratex.
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