Utilizar la elasticidad-precio de la demanda para optimizar el aumento de precios

Question

Quiero compartir con ustedes un poco de contexto Estoy trabajando para una empresa farmacéutica y la parte comercial necesitaba actualizar el precio de algunos productos una vez al año. Así que pensé en desarrollar un modelo para estimar la elasticidad del precio de la demanda. La justificación es que indicando que productos tienen un comportamiento inelástico les puede guiar a priorizar productos para aumentar el precio o que productos no son interesantes para tener un aumento de precio.

Así que desarrollé un modelo para calcular la elasticidad-precio de la demanda de la cartera del cliente utilizando Aprendizaje Automático Doble/Desviado. El código utiliza datos históricos de los últimos 2 años ventana móvil para que pueda traer siempre un valor fresco de la elasticidad en cada ejecución.

La respuesta fue positiva, pero pidieron que también se recomendara un aumento de precio. Mi idea es:

1. Seleccione los productos que tengan coeficientes de elasticidad inferiores a 1 porque son inelásticos y podrían recibir subidas de precios.
2. Para estos productos, calcule el efecto sobre los ingresos de una serie de aumentos de precios para el próximo año.
3. Obtenga el precio que le proporcione los máximos ingresos como recomendación de aumento de precio.

¿Crees que esta idea es viable? ¿La disminución estimada de la demanda es proporcional al aumento de los precios?

Answer 1

Supongamos que la empresa, como puede ser el caso de la industria farmacéutica, tiene cierto poder de fijación de precios para sus productos (en otras palabras, que no está sujeta a tanta competencia como para ser una "fijadora de precios"). En principio, es conveniente que una empresa de este tipo tenga en cuenta la elasticidad de la demanda a la hora de fijar el precio de su producto. Sin embargo, hay que tener en cuenta varias cuestiones.

En primer lugar, ¿el objetivo de la empresa es maximizar los ingresos o los beneficios? En este último caso, también hay que tener en cuenta la variación de los costes de producción derivada de cualquier cambio en el volumen de ventas como consecuencia de una modificación del precio. Es probable que se produzca al menos algún cambio en el volumen de ventas, ya que muy pocos productos son completamente inelásticos al precio.

En segundo lugar, los datos disponibles para estimar la elasticidad pueden ser limitados. Utilizar datos de una ventana móvil de 2 años puede parecer sensato, para mantener las estimaciones actualizadas, pero si, por ejemplo, el precio de un producto se revisa una vez al año, dicha ventana arrojará datos de volumen de ventas a sólo dos precios, lo que constituye una base muy limitada a partir de la cual derivar una curva como la de su diagrama. En cambio, si la estimación se realiza a partir de datos de un periodo más largo, la tercera cuestión que se plantea a continuación será aún más importante.

En tercer lugar, cualquier conclusión extraída de los datos de precios y volúmenes está sujeta a la condición de que todo lo demás sea igual, lo que puede no ser válido. El volumen de ventas a un precio determinado puede verse afectado, por ejemplo, por cambios en la demanda debidos a cambios en la incidencia de la afección médica para la que se utiliza el producto, cambios en la percepción pública de la eficacia del producto, cambios en los ingresos de los consumidores, etcétera.

Un enfoque pragmático, dadas estas complicaciones, puede ser ajustar el precio de forma gradual. En otras palabras, en lugar de cambiarlo directamente al nivel en el que la curva estimada sugiere que se maximizarían los ingresos (o el beneficio), podría cambiarse una fracción del camino hacia ese nivel durante un periodo de prueba, y supervisar el efecto sobre el volumen de ventas. Si el resultado fuera satisfactorio, se podría considerar un nuevo incremento.