Estudios de elasticidad de precios y aplicaciones de conjoint

Presentación Estimados clientes y amigos: El determinar con precisión el precio de un producto o servicio es sin duda una de las decisiones de carácter más estratégico dentro de las organizaciones. El realizar estudios que nos ayuden a determinar con precisión cuál es el precio más adecuado bajo distintos escenarios, es también fundamental. Por ello les hacemos llegar este documento que describe diversas técnicas para la medición de la elasticidad de precios partiendo desde las más simples (pruebas monádicas) hasta las más complejas (Conjoint con discrete modeling y análisis jerárquico de Bayes) Es muy importante considerar también que este último tipo de análisis puede servir para determinar la importancia relativa de diversas variables al mismo tiempo y el presentar modelos que presentan “shares” de mercado con base en combinaciones diversas, por lo que puede ser especialmente relavante analizarlo más a detalle. Para ello tenemos un artículo un poco más detenido que podemos anexarles en caso de interés. Quedamos a sus órdenes para cualquier duda o aclaración FACTUM

a.) Pruebas monádicas -Nivel de interés de compra por el producto, y a un precio incluido. -En cualquier caso se pueden hacer varios escenarios, o bien pruebas monádicas donde una sub-muestra similar solo prueba 1 producto para evitar “aprendizaje”: Ventajas: Se manejan preguntas simples, directas y no muy usadas. Desventajas: Para que la varianza no afecte mucho el resultado, se necesitan muestras relativamente grandes y control de cuotas. Normalmente es para una sola alternativa, aunque podría repetirse el ejercicio para otros “competidores” - Incluyen preguntas directas espontáneas de cuánto pagaría por un producto (que puede ser descrito o visto en el concepto y que puede incluir toda una lista de atributos) o bien

-Incluyen preguntas directas espontáneas de cuánto pagaría por un producto (que puede ser descrito o visto en el concepto y que incluye toda una lista de atributos) a nivel espontáneo y/o a nivel ayudado.. -Se pueden realizar varias pruebas monádicas independientes para ver las diferencias de intención de precios. -En el ejemplo de abajo, el concepto 2 genera claramente intenciones de precio mayores que el 1. Ejemplo: porcentaje de respuestas espontáneas a distintas alternativas de precio bajo dos conceptos. % a.) Pruebas monádicas

Curva de demanda Marca A Nivel de Aceptacion % RANGO ÓPTIMO DE ACEPTACIÓN Parámetro Aceptación= 35% Este tipo de pruebas también pueden arrojar una curva de demanda. En ésta gráfica podemos observar que más del 30% de las personas aceptan un precio para el paquete de cervezas de entre $64 y $68 pesos, siendo $66 el precio que logra mayor aceptación.

b.) Price Sensivity Meter Análisis (PSM) Este análisis se puede realizar con 4 preguntas básicas en relación a un producto /servicio: Precio normal que están dispuestos a pagar por un producto o servicio. Precio máximo dispuestos a pagar por el mismo producto o servicio. Precio excesivo que ya no pagarían por ese mismo producto o servicio. Precio tan barato para dudar de la calidad de ese producto o servicio y ya no comprarlo por considerarlo defectuoso/chafa. El análisis de precios PSM (o prueba de Van Wenstendrop) es un análisis muy sencillo del cual se puede obtener el rango aceptable de precios que consideran las personas para un producto/servicio determinado.

Ventajas del PSM 1.Aplicación sencilla 2.Escala de precios anclada con información del mercado, lo cual evita precios fuera del mercado. Adicionalmente se incorpora competencia. 3. Al incorporar las dos preguntas de probabilidad de compra (calibración de la escala) se obtienen resultados más apegados a la realidad, ya que se elimina el sesgo de cortesía del entrevistado. 4. Al contar con las curvas de demanda e ingreso, se tiene la posibilidad de elegir entre un precio que proporcione share de mercado o ingresos. La enorme utilidad de esta técnica es que ayuda a establecer y decidir cuál es el mejor precio para un producto. Desventajas 1. No se puede conocer la dinámica del mercado, ¿a qué marcas o presentaciones se van o migran los usuarios al aumentarles el precio de su marca habitual ?

b.) Price Sensivity Meter Análisis (PSM)

c.-)Conjoint Analysis Técnica que permite simular el momento de compra. Evalúa productos finales como un todo, no por partes. Existen diferentes tipos de análisis conjoint, uno de los más utilizados es el Choice Based Conjoint (CBC) por ser especialmente diseñado para medición de precio. CBC permite restricciones precio-producto. Provee dos resultados importantes: –Conocer el efecto del precio frente a otras características del producto o servicio al realizar la compra (Importancia Relativa de cada atributo y sus niveles). –Permite hacer simulaciones de mercado y responder preguntas: ¿Qué pasa sí...(What if...)?

Aplicación. Si estuvieras en la tiendita, cuál de las siguientes cervezas comprarías? (puedes no comprar ninguno) Conjoint Analysis Corona Precio $ 4 Vidrio 355ml. Sol Precio $5 Vidrio 355ml. Tecate Precio $4.5 Lata de 355 ml. No compraría ninguno Resultados Preferencia Corona 38% Sol 34% Tecate 28%

Ventajas 1. Técnica de “Descomposición” (se preguntan simultáneamente todas las características del producto; como son: marca, presentación y precio). Lo cual, permite obtener la importancia de cada característica de manera indirecta, evitando el sesgo que se puede generar al preguntar directamente la importancia de cada atributo. 2. Permite realizar simulaciones de mercado. Desventajas 1. Por experiencia, esta metodología es funcional para productos sin muchas complicaciones técnicas. Esto es, si la categoría tiene muchas RESTRICCIONES de compra para el modelo del Conjoint los resultados se vuelven vulnerables (problemas de ortogonalidad). El CBC permite CIERTAS restricciones pero a veces no son suficientes. 2. “Subestima” en ocasiones el efecto del precio sobre otras variables. 3. No es una técnica específicamente diseñada para medir la elasticidad de precios, aunque muchos lo utilizan para eso.

Valor Relativo del atributo Cerveza (Marca) Precio Tipo de Envase 38 - Corona 34 - Sol 28 - Tecate 65 - $ $ $ Vidrio 45 - Lata Rango de Importancia de cada atributo Marca – Rango (38-28) Precio - Rango ( 65-15) Envase - Rango (55-45) El valor relativa de un atributo (“utility”) se obtiene al preguntarles a las personas si creen que es importante o no el valor de una característica determinada. Para obtener la importancia de las variables medidas (marca, precio o tipo de envase), el rango de valor se obtiene restando al nivel que obtuvo más menciones (por ejemplo el caso de marca Corona) del que haya obtenido menos menciones (Tecate) Menciones de “utility”

Importancia relativa para cada atributo Cerveza – Rango % - (10/70) (Marca) Precio - Rango % - (50/70) Envase - Rango % -(10/70) En este caso podríamos decir que el precio es el atributo más importante para la elección de la cerveza en el ejemplo hipotético El porcentaje de importancia relativa para cada atributo se obtiene dividiendo el rango de importancia de cada uno (10, 50 o 100), entre la suma de los rangos de cada uno de los atributos evaluados (70)

Si estuvieras en la tiendita, ¿Cuál de las siguientes cervezas comprarías? (porcentaje de respuestas por marca bajo distintos escenarios de precio de “Corona”)...(What if...)? Otra aplicación de esta técnica es medir qué pasaría con un resultado bajo distintos escenarios. En este caso hipotético es cambiando el precio de Corona.

...(What if...)? Si estuvieras en la tiendita, ¿Cuál de las siguientes cervezas comprarías? * Precios mostrados para Tecate y Sol, y cuando cambia el precio de Corona Solo detallamos en esta tabla los resultados de la diapositiva anterior, y vemos que la cerveza que más cambia su preferencia de compra (cuando el precio de Corona cambia) es Tecate. Cuando el precio de Corona es $4.00, la preferencia de Tecate es de 28%. En cambio cuando el precio de Corona sube a $5.00, Tecate alcanza un 32% de preferencias.

d.-) Discrete Choice Modeling (”Price Only”)  Es más usada y directa que el conjoint  Hay una relación más clara y directa entre los datos y modelos de simulación posteriores.  El ejercicio requerido a los entrevistados es más natural - válido. En algunas cosas trabaja en forma muy similar al conjoint. 1.Se definen atributos y niveles 2.Se crean “perfiles” de atributos 3.Se pide a los respondentes que analicen y escojan.

Pero cuando se aplica solo a análisis de precios, normalmente se incluyen distintas marcas y precios para cada marca y el respondente escoge. (Se considera que la marca en se “engloba” muchos atributos, pero se puede presentar fotos, conceptos o descripciones que faciliten escoger al respondente) Desventaja relativa: La gente se percata de que es un ejercicio de precios (Aunque no crea sesgos “significativos”) y las muestras necesarias pueden ser relativamente grandes. Ventaja: Es real y directo y específicamente más usado para medir precios, sobre todo cuando se combina con el análisis de Bayes que también tenemos disponible

EJERCICIO DE ELASTICIDAD DE PRECIOS CON “DISCRETE CHOICE MODELING”

DEFINICIÓN DE ELASTICIDAD CAMBIO PORCENTUAL EN VENTAS CAMBIO PORCENTUAL EN PRECIO  =   

EJEMPLO Para una  = -1.27, un incremento porcentual del 10% en el precio del producto, implicaría una disminución del 0.10* (-1.27) = = _12.7% En su transacción de ventas

PROPIEDADES DE LA ELASTICIDAD DE PRECIOS El valor típico de referencia para la elasticidad precio de un producto es de -1. Entere 0 y -1: niveles “bajos” (se habla de “inelasticidad” o poca variabilidad de los precios), valores de la elasticidad menores a -1 (mayores a 1 en términos absolutos), implican que el volumen de ventas es impactado en mayor magnitud a los valores en que se da el incremento en precios (mayor elasticidad o variabilidad en los precios)

ELASTICIDAD ESCENARIO ACTUAL ElasticidadPrecio Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto

% CAMBIO EN SHARE RELATIVO AL PRECIO ACTUAL  =

ELASTICIDADES CRUZADAS CON ESCENARIO ACTUAL PRODUCTO 1 Producto Producto ElasticidadPrecio Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto

SIMULACIÓN DE ESCENARIOS AGREGANDO NUEVAS PRESENTACIONES DE PRODUCTOS

SIMULACIÓN DE ESCENARIOS AGREGANDO NUEVAS PRESENTACIONES CIA 1 BaseC / NP 1C / NP 2C / NP 1 y NP 2 CIA Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto Producto CIA Producto Producto CIA Producto Producto Producto Producto Producto Producto