Nathan
Sharp quería comprar un par de esquíes, pero era septiembre -fin del verano- y
sabía que terminarían guardados en un clóset hasta que llegara la temporada de
invierno.
Entonces,
¿debería comprarlos ya, teniendo que guardarlos por meses, o esperar y
arriesgarse a que el precio subiese?
El
problema lo enfrentan muchos consumidores; pero Sharp le vio una solución y
oportunidad de negocio.
Junto con
Greg Kimball y Abe Kurjal, este empresario estadounidense creó (este mes)
Nifti, una iniciativa en internet que busca realizar un seguimiento de los
precios de bienes de consumo -como ropa o productos del hogar- y alertar a sus
usuarios cuando el precio del artículo que demandan cae por debajo de un precio
determinado.
Pero
además de alertar a los usuarios que se suscriben al servicio, el objetivo
también es recopilar datos sobre los precios y los consumidores para entender
mejor las fluctuaciones del mercado.
Queremos
exponer "la vida secreta de los precios", dice Sharp.
"A
medida que las plataformas de comercio electrónico se han vuelto más
sofisticadas, y los comerciantes tienen más experiencia en la fijación de
precios, el valor de los productos cambia más de lo que uno espera".
Ahora es el momento
El
comercio por internet y la flexibilidad de los precios han cambiado la forma
como los consumidores calculan sus compras.
"Tal
vez hace dos años no hubiera sido un problema tan grande, pero ahora en
respuesta Amazon, Walmart o Best Buy cambian los precios de los artículos más
populares varias veces es un día", dice Shauna Casey, vicepresidente de
investigación y marketing de Decide.com.
Como
Nifti, este portal se centra en ayudar a los consumidores a tomar mejores
decisiones. El sitio web analiza tres millones de artículos diferentes
utilizando 100 factores diferentes.
"La
pregunta pasó de ser '¿Qué debo comprar?' a '¿Cuándo debo comprar?'",
asegura.
Y va a
ser cada vez más complicado saberlo, porque el comercio en internet no hace más
sino crecer: se espera que en 2014 llegue al récord de US$1,2 billones en
ventas, según la firma de investigación eMarketer.
La
explosión en las ventas y la nueva dinámica en los precios del comercio al por
menor, se ha correlacionado con un aumento de más y mejores datos.
Esto a su
vez le ha permitido a las nuevas tecnologías emplear técnicas de aprendizaje
mecánico para determinar el mejor momento para comprar.
"Las
tecnologías de aprendizaje automático que utilizamos han estado presentes por
mucho tiempo", dice Giorgos Zacarías, jefe científico de Kayak.com, quien
ayudó a construir el un pronosticador de tarifas de boletos de avión y hoteles
en este reconocido sitio web.
"Lo
que ha hecho la diferencia es poder tener acceso a los datos rápidamente",
explica.
Vuelan los precios
Los
precios de los billetes de avión fueron uno de los primeros campos en que los
científicos de datos incursionaron para desarrollar estas tecnologías, en parte
debido a la fácil disponibilidad de datos sobre los precios.
"El
costo de los billetes de avión es uno de los ejemplos más perfectos de la
teoría del caos en el mundo", dice Stefan Weitz, director sénior del
departamento de búsqueda de Microsoft.
"Alguna
pequeña variable en algún lugar ha dado inicio a una cadena de acontecimientos
que dieron inicio a la variación de un precio o la variabilidad de un
precio". Así es como funciona.
Los
fundadores de Nifti quieren exponer "la vida secreta de los precios".
Usando
variables como datos históricos, demanda y lo que está sucediendo en las
diferentes áreas, el portal Bing Travel -antes conocido como Farecast.com, que
fue comprado por Microsoft en 2008- le dice a sus clientes que puede saber con
un 86% de precisión si se deben comprar un boleto de avión ahora o esperar a
que el precio se reduzca en el futuro cercano.
Y, para
mantener la confianza, cuando hace una predicción equivocada, muestra por qué
se hizo mal con diferentes gráficos y puntos de datos.
Además,
los comentarios de los usuarios pueden tenerse en cuenta en el algoritmo para
mejorar el rendimiento en el futuro.
Cuando el tiempo no lo es todo
Más allá
de las limitaciones de los algoritmos en predecir precios, la realidad es que
hay ciertas áreas en las que es de poca utilidad saber cuándo comprar. Por
ejemplo, las entradas para conciertos.
El portal
SeatGeek agrega y monitorea precios de entradas para eventos como juegos de
béisbol y conciertos.
Cuando
fue lanzado apuntaba a ser el Farecast del mundo de los eventos.
Sin
embargo, "los datos siempre indicaban que el mejor momento era esperar un
poco más ya que por el carácter perecedero de los billetes, las boletas tienen
una fecha de vencimiento finito", dice Will Flaherty, director de
comunicaciones de SeatGeek.
"Lo
que tiendes a ver es que para conseguir las mejores ofertas en el mercado hay
que esperar hasta el último minuto", algo que no es útil para cualquier
persona que quiere hacer planes con anticipación (antes de una hora antes del
evento).
No
obstante, la compañía calcula lo que denomina un gran negocio: una calificación
en una escala de uno a 100 que indica a los usuarios si los boletos son sub o
sobre valorados.
Conoce a tu enemigo
Pero no
solo los consumidores deben ser oportunistas, sino también los minoristas,
advierten los expertos.
Amazon y
Walmart monitorean constantemente los hábitos de compra del consumidor y los
precios de la competencia, tratando de maximizar sus ganancias durante todo el
día.
Una
empresa -Borderfree, cuyo objetivo es ayudar a los minoristas a ampliar sus
portales de compras en línea a nivel mundial- proporciona datos comerciales
para ayudar a los pequeños consumidores en internet a darle un mejor uso a las
oportunidades de sus ventas.
"Hemos
visto los momentos del día en que la gente compra", dice el jefe de
Borderfree, Michael DeSimone.
"Los
canadienses tienden a comprar en la noche después de que terminó el trabajo,
los australianos en su hora de almuerzo y los rusos todo el día", añade.
No
obstante, las tecnologías que tienen como objetivo ayudar a los compradores a
encontrar el precio más bajo no ayudando mucho a pequeños emprendimientos o
compañías como Borderfree.
Por eso,
al menos para algunas empresas que buscan ayudar a los consumidores, el
estereotipo "conoce a tu enemigo" se aplica en forma.
"Hemos
construido la misma tecnología (que comerciantes como Amazon)", dice
Shauna Casey, de Decide.com. Pero prestan un servicio que sirve de antítesis.
"Si
cambian la forma en que valoran sus productos, nosotros podemos determinar los
patrones y predecir eso también".
Es, como
dicen, una cuestión de llegar en el momento preciso.
Kim Gittleson
BBC
