{"id":1175,"date":"2014-11-11T11:58:23","date_gmt":"2014-11-11T09:58:23","guid":{"rendered":"http:\/\/www.turismoudima.com\/?p=1175"},"modified":"2021-11-18T07:30:12","modified_gmt":"2021-11-18T07:30:12","slug":"como-personalizar-precios-utilizando-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.udima.es\/turismo\/como-personalizar-precios-utilizando-big-data\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo personalizar precios utilizando Big Data"},"content":{"rendered":"

Como usuarios de internet, ya sabemos que al realizar cualquier b\u00fasqueda en nuestro ordenador, tablet o m\u00f3vil, ese dato se queda guardado y se utiliza posteriormente para hacer campa\u00f1as de marketing online personalizadas. Este marketing one to one<\/strong> utiliza el famoso Big Data<\/strong> para acercarse lo m\u00e1s posible a nuestras necesidades como consumidor. Hasta aqu\u00ed nada nuevo.<\/p>\n

Pero \u00bfhasta d\u00f3nde puede llegar esta personalizaci\u00f3n de elementos del marketing mix? Pues resulta que un estudio<\/a> de la Northeastern University demuestra que en varios sitios de e-commerce (incluidas p\u00e1ginas web de reservas de hoteles) se manipulan los precios<\/strong> en funci\u00f3n del usuario que est\u00e1 viendo el producto (o servicio, en el caso tur\u00edstico).<\/p>\n

\"Captura<\/a>A los efectos que nos interesan, estamos hablando de discriminaci\u00f3n de precios<\/strong> (t\u00e9rmino muy utilizado en revenue management) para adecuarnos a las necesidades del cliente: el producto adecuado, al precio adecuado, al cliente adecuado, en el momento adecuado. Seg\u00fan la teor\u00eda econ\u00f3mica, la discriminaci\u00f3n perfecta de precios implica una estrategia de precios donde a cada consumidor se le cobra el importe m\u00e1ximo que est\u00e1 dispuesto a pagar por el producto o servicio. O sea, el sue\u00f1o de los que nos dedicamos al revenue management.<\/p>\n

Ya hace un tiempo se supo que Orbitz redirig\u00eda a usuarios de Mac <\/a>(Apple) a hoteles m\u00e1s caros en determinados destinos, sin que los usuarios se pudieran dar cuenta. A los usuarios de Windows que realizaban la misma b\u00fasqueda, Orbitz les ofrec\u00eda hoteles m\u00e1s econ\u00f3micos.<\/p>\n

Los autores del estudio exponen las siguientes conclusiones:<\/strong><\/p>\n

– Cheaptickets<\/a> y Orbitz<\/a><\/strong> ofrecen precios m\u00e1s econ\u00f3micos en los hoteles a los \u00abmiembros\u00bb de su programa de fidelizaci\u00f3n<\/p>\n

– Travelocity<\/strong><\/a> ofrece precios m\u00e1s econ\u00f3micos a usuarios de iOS (iphone, ipad, ipod) que a usuarios de dispositivos m\u00f3viles con otros sistemas operativos<\/p>\n

– Expedia<\/a> y Hotels.com<\/a><\/strong> utilizan algoritmos para dirigir a determinados usuarios a hoteles m\u00e1s caros<\/p>\n

– Priceline<\/strong><\/a> personaliza los resultados de b\u00fasqueda basado en el historial de enlaces y compras del usuario<\/p>\n

A m\u00ed me surgen unas cuantas preguntas:<\/p>\n

– \u00bfse podr\u00eda aplicar esta discriminaci\u00f3n \u00abopaca\u00bb<\/strong> (ahora que est\u00e1 tan de \u00abmoda\u00bb el t\u00e9rmino) a los motores de reservas de las webs propias de los hoteles<\/strong>? Por ejemplo: si entra en mi motor un cliente desde un ordenador en Alemania \u00bfpodr\u00eda ofrecerle por la habitaci\u00f3n doble un precio superior que si entra un cliente desde Espa\u00f1a?<\/p>\n

– \u00bfen qu\u00e9 lugar quedar\u00eda la paridad de precios<\/strong>? \u00bfy c\u00f3mo podr\u00edan las OTAs controlar esa discriminaci\u00f3n en funci\u00f3n del origen geogr\u00e1fico, por ejemplo?<\/p>\n

– \u00bfes \u00e9tico<\/strong> implantar esta discriminaci\u00f3n de precios sin ofrecer una transparencia total como la que se reclama en el mundo digital de hoy?<\/p>\n

Todas preguntas muy interesantes desde el punto de vista del Revenue Management. Veremos c\u00f3mo va evolucionando el tema.<\/p>\n

Saludos,<\/p>\n

Patricia Diana Jens<\/p>\n

Fuente y foto: Northeastern Universtiy<\/a> via Preferente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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