Resumen
Este estudio considera un marco de fijación de precios dinámico de dos etapas con aprendizaje de la demanda, donde un vendedor vende un número finito de productos a consumidores estratégicos en un mercado incierto. Con base en la actualización bayesiana, revelamos las condiciones aplicables de aprendizaje de la demanda para precios dinámicos con y sin garantía de precio. Si no se ofrece una garantía de precio en la fijación de precios dinámicos, el aprendizaje de la demanda produce beneficios marginales sólo cuando la estimación inicial del tamaño del mercado anterior es precisa o está sobreestimada, y la incertidumbre sobre el tamaño del mercado anterior es baja. En el marco de una fijación de precios dinámica con garantía de precio, el aprendizaje de la demanda es efectivo cuando la estimación inicial es inexacta, particularmente para un tamaño de mercado anterior con alta incertidumbre. Sin embargo, si la estimación inicial es relativamente segura, el aprendizaje de la demanda provoca una pérdida de ingresos al ofrecer garantías de precios. Además, también exploramos la compensación entre estrategias dinámicas de fijación de precios cuando se adopta el aprendizaje de la demanda y proponemos conocimientos de gestión. Para un producto que recién ingresa al mercado y un tamaño de mercado sobreestimado, domina la fijación de precios dinámicos con garantía de precio y aprendizaje de la demanda. Cuando el producto se encuentra en el período de introducción con un tamaño de mercado subestimado o el producto está en el período de madurez, la fijación de precios dinámica sin garantía de precio y con aprendizaje de la demanda es mejor para consumidores estratégicos débiles o con inventario bajo. De lo contrario, la fijación de precios dinámica con garantía de precio y aprendizaje de la demanda es favorable en la mayoría de los casos.
1. Introducción
Con el desarrollo económico y la diversificación de la demanda de los consumidores, la mayoría de los productos tienen una demanda incierta, un reemplazo rápido y ciclos de vida cortos. Esto crea serios desafíos para la gestión de ingresos de los vendedores. Generalmente, los vendedores, como las aerolíneas, pueden adoptar precios dinámicos para maximizar los ingresos (1–2). De hecho, la fijación de precios dinámica se ha utilizado ampliamente en entornos minoristas en los últimos años (3–5). Sin embargo, debido a los complejos entornos del mercado, los vendedores rara vez estiman inmediatamente la verdadera curva de demanda. En este caso, es necesario considerar la fijación de precios dinámica con aprendizaje de la demanda; es decir, los vendedores actualizan la demanda de los consumidores a través de datos históricos de ventas para que la demanda actualizada se acerque a la demanda real del mercado y se pueda obtener el precio óptimo. Utilizando datos de ropa de mujer vendidos por un catalogador de moda, Fisher (6) muestra que el error de pronóstico de la demanda por parte de los expertos es del 55%, mientras que el error de pronóstico de la demanda obtenido al conocer los datos de la demanda de dos semanas es solo del 8%. Por lo tanto, la fijación de precios dinámica con aprendizaje de la demanda es sólida y puede mejorar significativamente los ingresos. Por ejemplo, Groupon, una empresa estadounidense de comercio electrónico, aprende sobre la demanda basándose en datos de ventas en tiempo real después del lanzamiento de nuevos productos para obtener una demanda más precisa y ajustar los precios (7). Amazonas (8), MediaMarkt (9), y Walmart (10) han adoptado precios dinámicos con aprendizaje de la demanda en las operaciones diarias.
Sin embargo, con numerosas experiencias de compra, los consumidores dominan gradualmente las reglas de fijación de precios de los vendedores (11–12). En consecuencia, se vuelven “estratégicos” a la hora de comprar; es decir, no sólo prestan atención al precio actual del producto sino que también estiman el precio y la disponibilidad futuros del producto, tomando decisiones de compra según la utilidad esperada de la compra inmediata y la espera. Estos consumidores se denominan “consumidores estratégicos” (13–15). La tecnología avanzada hace que el acceso a la información sea más conveniente, lo que lleva a consumidores más estratégicos. Osadchiy y Bendoly (16) encuentran que el 77% de los consumidores muestran un comportamiento estratégico en compras intertemporales. Este comportamiento ha erosionado enormemente los ingresos de los vendedores. Utilizando estudios numéricos, Aviv y Pazgal (17) encuentran que los vendedores perderán aproximadamente el 20% de sus ingresos totales si se ignora este comportamiento estratégico del consumidor.
Para aliviar el impacto negativo de los consumidores estratégicos e inducirlos a realizar compras anticipadas, los vendedores toman varias medidas. Por ejemplo, JD.com (NASDAQ: JD), un gigante chino del comercio electrónico, lanza un servicio de garantía de precios (también llamado protección de precios). Básicamente, los consumidores pueden solicitar una compensación por la diferencia de precio si hay una rebaja durante el período de protección de precios, que se divide en 90, 30, 15 y 7 días según los atributos del producto. De manera similar, Dell (18), The Home Depot (19) y Los buenos (20) prometen una garantía de precio de 30 días después de la compra. Lai y col. (21) creen que ofrecer un precio garantizado puede reducir el comportamiento estratégico de los consumidores.
Sin embargo, los estudios existentes enfatizan principalmente el papel positivo de las garantías de precios para mitigar el comportamiento de espera de los consumidores estratégicos, al tiempo que prestan atención limitada a las posibles compensaciones de ingresos bajo la coexistencia de precios dinámicos e incertidumbre de la demanda. Cuando se enfrenta a consumidores estratégicos, aunque una garantía de precio puede incentivar las compras tempranas en la etapa inicial, los vendedores suelen incurrir en costos de compensación considerables en las etapas posteriores. Esto crea incertidumbre sobre la eficacia de implementar una garantía de precio, intensificando aún más las dudas del vendedor a la hora de adoptar tal estrategia. Además, pocos estudios han explorado sistemáticamente la selección de estrategias de precios bajo la influencia conjunta de precios dinámicos, aprendizaje de la demanda y comportamiento estratégico del consumidor. Aunque algunos académicos han intentado incorporar el aprendizaje de la demanda en modelos dinámicos de fijación de precios, la mayoría de los estudios ignoran el efecto de las garantías de precios, por lo que no revelan si el aprendizaje de la demanda sigue siendo beneficioso en dicha estrategia de fijación de precios cuando se enfrenta a consumidores estratégicos, ni aclaran las condiciones y restricciones aplicables en dicho entorno.22–24). Sin embargo, es particularmente importante que los vendedores encuentren una estrategia de precios dinámica que pueda facilitar el aprendizaje de la demanda cuando se enfrentan a consumidores estratégicos.
En consecuencia, considerando a los consumidores estratégicos, formulamos modelos de fijación de precios dinámicos en dos etapas con y sin garantía de precio basados en el aprendizaje de la demanda. Buscamos responder las siguientes preguntas:
- (1). ¿El aprendizaje de la demanda es siempre eficaz para la fijación de precios dinámicos con y sin garantía de precio?
- (2). ¿Cuál es el impacto del aprendizaje de la demanda en los precios dinámicos con y sin garantía de precio?
- (3). ¿Cuáles son las condiciones aplicables para el aprendizaje de la demanda para precios dinámicos con y sin garantía de precio?
- (4). ¿Cómo deberían los vendedores elegir estrategias de precios dinámicas con aprendizaje de la demanda hacia los consumidores estratégicos en diferentes períodos de venta de productos?
1.1. Principales resultados y contribuciones
Nuestro estudio contribuye a la literatura de tres maneras. En primer lugar, desarrollamos modelos de precios dinámicos de dos etapas con y sin aprendizaje de la demanda, cuándo se ofrece o no una garantía de precio a los consumidores estratégicos. Establecemos las distribuciones previa y posterior del tamaño del mercado de acuerdo con el esquema de actualización bayesiano y analizamos las decisiones de compra de los consumidores bajo un inventario restringido. También demostramos la existencia de condiciones para las soluciones óptimas de los modelos de precios.
En segundo lugar, revelamos el impacto del aprendizaje de la demanda en la fijación de precios dinámicos con y sin garantía de precio. Si no hay garantía de precio de oferta en la fijación de precios dinámicos, el aprendizaje de la demanda es levemente beneficioso sólo cuando la estimación inicial es precisa o está sobreestimada, y la incertidumbre previa sobre el tamaño del mercado es baja. Para la fijación de precios dinámicos con garantía de precio, el aprendizaje de la demanda puede proporcionar beneficios significativos cuando la estimación inicial es inexacta, particularmente en un tamaño de mercado previo altamente incierto. Por el contrario, cuando la estimación inicial puede determinarse con relativa precisión, el aprendizaje de la demanda socava la eficacia de una garantía de precio. En general, al considerar a los consumidores estratégicos, el aprendizaje de la demanda es más adecuado para la fijación de precios dinámicos con garantía de precio en la mayoría de los casos.
Finalmente, obtenemos las condiciones aplicables para implementar estrategias dinámicas de precios con aprendizaje de la demanda en función del período de venta del producto. Para el período de introducción del producto y cuando se sobreestima el tamaño del mercado, se deben adoptar precios dinámicos con garantía de precio y aprendizaje de la demanda. Cuando (1) el producto está en el período de introducción y el tamaño del mercado está subestimado, o (2) el producto está en el período de madurez, la fijación de precios dinámica sin garantía de precio y con aprendizaje de la demanda es adecuada sólo para consumidores estratégicos débiles o con un inventario bajo. En todas las demás situaciones, se prefiere la fijación de precios dinámica con garantía de precio y aprendizaje de la demanda.
1.2. Estructura del papel
El resto de este artículo procede de la siguiente manera. La sección 2 revisa la literatura relevante. La Sección 3 describe el problema básico, la secuencia de decisiones y la metodología, el establecimiento del aprendizaje de la demanda y las decisiones de compra del consumidor. La Sección 4 desarrolla varios modelos para las estrategias de fijación de precios dinámicas y explica su complejidad computacional. La sección 5 analiza el desempeño del aprendizaje de la demanda en fijación de precios dinámicos con y sin garantía de precio. La sección 6 analiza el equilibrio entre las estrategias dinámicas de fijación de precios y el aprendizaje de la demanda. La sección 7 amplía los modelos para considerar las decisiones de inventario de los vendedores. La sección 8 presenta la conclusión, incluidas ideas gerenciales, implicaciones teóricas, limitaciones y direcciones de investigación futuras. Para facilitar la lectura, todas las pruebas se encuentran en el Apéndice del e-companion (Apéndice S1).
2. Revisión de la literatura
Dos líneas principales de investigación están relacionadas con este estudio: fijación de precios dinámica con aprendizaje de la demanda; y precios dinámicos con consumidores estratégicos.
2.1. Precios dinámicos con aprendizaje de la demanda
En los últimos años, la fijación de precios dinámica con aprendizaje de la demanda ha crecido rápidamente en la gestión de operaciones. La investigación sobre este tema ha sido revisada por den Boer (3). Nos centramos en el aprendizaje bajo demanda utilizando configuraciones paramétricas (25). Específicamente, los vendedores estiman los parámetros desconocidos del tamaño del mercado al comienzo de una venta, luego aprenden, basándose en los datos de ventas realizados, a actualizarlos para obtener una nueva función o distribución de demanda y, finalmente, fijan el precio para el siguiente período. En cuanto a la distribución de la demanda, Aviv y Pazgal (26) primero adopta la distribución de Poisson-Gamma para modificar el modelo de demanda a través de una Regla de actualización bayesiana. Los estudios posteriores sobre el aprendizaje bajo demanda siguen principalmente este enfoque. Por ejemplo, Aviv y Pazgal (27) y Lin (28) desarrollan un modelo de precios dinámico con un horizonte finito y una tasa de llegada de consumidores desconocida, y sugieren una política de precios heurística en la que los vendedores aprenden continuamente la tasa de llegada de consumidores utilizando datos de ventas en tiempo real. Sen y Zhang (29) examinan los precios óptimos de varias etapas utilizando la distribución de Poisson-Gamma para conocer la tasa de llegada de los consumidores y resumir las condiciones de los precios dinámicos con el aprendizaje de la demanda a través de estudios numéricos de dos etapas. Aramán y Caldentey (30) asumen que el tamaño del mercado es desconocido pero tiene una distribución previa, y proponen que se puede actualizar utilizando el tiempo y los datos de ventas para obtener la distribución posterior. En los últimos años también se han popularizado otros métodos de aprendizaje. Broder y Rusmevichientong (31) examinan los precios dinámicos bajo un modelo de elección de parámetros generales y proponen una política de precios basada en las decisiones de compra de los consumidores observadas utilizando una estimación de máxima verosimilitud. Besbes y Zeevi (32) muestran que el aprendizaje de la demanda reduce la desviación entre el precio básico de un vendedor y el precio real cuando estos son significativamente diferentes. Cao et al. (33), den Boer y Keskin (34) y Wang et al. (22) consideran un problema de fijación de precios dinámico con aprendizaje de la demanda y efectos de referencia.
En particular, si bien todos los estudios antes mencionados se centran en incorporar el aprendizaje de la demanda en la fijación de precios dinámicos para establecer un precio en varias etapas para un vendedor, no consideran el comportamiento estratégico de los consumidores ni los precios dinámicos con garantía de precio. Mientras tanto, este estudio examina el impacto del aprendizaje de la demanda en los precios dinámicos con y sin garantía de precio frente a consumidores estratégicos.
2.2. Precios dinámicos hacia consumidores estratégicos
Desde Coase (35) propone la “Conjetura de Coase” de que un vendedor monopolista sólo vende productos a un costo marginal cuando se enfrenta a consumidores racionales que esperan una rebaja, la investigación sobre consumidores estratégicos está avanzando rápidamente…
