Óscar Sánchez
La relación entre la demanda de los materiales de construcción y el precio de los mismos es uno de los grandes misterios de esta industria. El ejercicio 2019 está a punto de comenzar y no pocos fabricantes tendrán sus dudas acerca de la nueva tarifa a implementar (si es que se están planteando una variación de los precios).
Muchos CEOs y Directores Comerciales y de Marketing siguen creyendo que la elasticidad de la demanda, o el describir cómo evoluciona la misma en función de los precios, es una fórmula secreta e indescifrable. Y lo que es peor, ante esta creencia, siguen tomando decisiones emocionales, basadas en sentimientos (cuando no temores), o en un simple coeficiente multiplicador aplicado sobre el coste del producto.
Sabemos que no hay ningún otro elemento en la cuenta de explotación que tenga más impacto en los beneficios. Una subida o bajada del 2% en los precios tiene por lo general ese mismo impacto en nuestros beneficios.
Pero ¿dedicamos recursos acordes a la importancia de esta decisión? Porque en muchas de las organizaciones que hemos analizado, las inversiones en marketing y desarrollo de producto son ingentes. Sin embargo la parte de esos recursos dedicada a la investigación de los precios óptimos es insignificante en la mayoría de los casos.
Explicaremos a continuación cómo poder definir el precio óptimo. Y desmitificaremos algunos mitos, como el dicho comúnmente extendido, de que ésta es una industria en la que vende el más barato. Si así fuera ¿por qué en la mayoría de los productos las empresas líderes de mercado son precisamente aquellas con precios medios-altos? Carrier, Sika, Technal, Porcelanosa, Mapei, Vaillant-Saunier Duval, Roca, por citar algunas … ¡no son las marcas más baratas en sus respectivos mercados ni de lejos!
La propensión al pago por nuestros productos (PPP)
La primera cuestión clave es la de ser capaces de mantener un diálogo estructurado con el mercado sobre los precios de nuestros productos. Y en muchas organizaciones esto es poco más o menos un tabú.
Es necesario que para un producto concreto, sepamos cuál es el precio objetivo que estarían dispuestos a pagar nuestros clientes y cómo no quienes aún no lo son.
Para llegar a construir esa curva de precio/demanda existen varias vías:
1. Preguntas directas acerca de la PPP. En ellas analizamos el precio que un potencial cliente considera aceptable, caro y prohibitivo.
2. Preguntas sobre la probabilidad de compra. Con esta metodología se busca dar con el porcentaje de clientes que comprarían tu producto a un precio dado y cómo cambia ese porcentaje cuando reducimos el mismo entre aquellos clientes que no parecen dispuestos a la compra con el precio de partida.
3. No fiarse solamente de las respuestas cuantitativas. Es necesario complementar los resultados numéricos con análisis cualitativos. Con ellos buscamos fundamentalmente comprender los porqués de las decisiones de compra (o no compra) de nuestros clientes.
En ambos casos lógicamente deberíamos proceder con una investigación de mercado donde la muestra fuera extraída de manera aleatoria, sin sesgos por parte de la persona que realiza la investigación y sobre muestra que tuviera un tamaño suficiente como para lograr un nivel de significación y unos márgenes de error aceptables.
El precio de un producto es la consecuencia del precio de sus atributos (PPA)
Además de entender la demanda potencial de nuestros productos en función del precio que establezcamos hemos de bajar un nivel más. Precisamos comprender cuál es la propensión al pago de cada uno de los diferentes atributos.
En no pocas ocasiones el establecimiento de un precio elevado viene condicionado por la incorporación de un alto número de atributos no siempre valorados suficientemente por los clientes. Los costes de esas funcionalidades “adicionales” no concuerdan con la propensión al pago del atributo en concreto (PPA) de nuestros clientes, dejándonos fuera de mercado.
Para resolver esta cuestión existen tres vías:
1. Listas de los atributos más deseados. Para ello generamos varias listas de prestaciones en las que vamos incluyendo selecciones de diferentes opciones de atributos. Pedimos al cliente que las ordene de mayor a menor preferencia y tras varias interaciones se consigue discriminar los atributos que realmente le interesan.
2. Configurador de producto. En esta técnica partimos de un producto básico a un precio que el cliente previamente ha considerado como aceptable. A partir de ahí, le invitamos a que añada nuevas funcionalidades con la consiguiente variación en el precio. Las decisiones de compra (o no) de los productos mejorados nos indicarán qué atributos son los que tienen una aceptación en términos de precio/valor percibido.
3. Simulaciones de compra. En ellas se configuran productos con diferentes atributos y niveles de precio y se pide a los clientes que declaren si los comprarían o no. Es el modelo más preciso ya que es el que más se parece a la realidad. Esta técnica es conocida como análisis conjunto.
Así pues, si precisas optimizar la rentabilidad de tu compañía, desde apliqa te recomendamos estudiar tu política de precios en profundidad. Existen metodologías probadas que ayudan al establecimiento del precio óptimo. Algunas las hemos explicado y otras como la diferencia relativa frente a competidores la analizaremos en otro momento. En todo caso, os aseguramos que un estudio de la elasticidad al precio de la demanda será infinitamente más económico que equivocarse con la definición del precio (tanto por defecto como por exceso) y proceder a ajustes posteriores.