La IA redefine la gestión de precios en distribución

La fijación de precios se ha convertido en una de las principales palancas para mejorar la rentabilidad de las empresas de distribución, aunque los métodos tradicionales han perdido eficacia ante la rapidez con la que cambian los costes, la competencia y las expectativas de los clientes. 

Así lo recoge el informe Pricing in distribution: A strategic growth engine, elaborado por McKinsey & Company. Según la consultora, un incremento del 1% en los precios puede generar una subida superior al 22% en el margen ebitda y aumentar un 25% el valor de las acciones. El efecto supera al que se obtendría mediante mejoras equivalentes en el volumen de ventas, las compras o los gastos de administración y comercialización.

Sin embargo, McKinsey considera que las subidas anuales generalizadas, el traslado uniforme de los costes y las matrices elaboradas mediante hojas de cálculo ya no resultan suficientes. Los compradores B2B disponen de más información sobre alternativas, referencias de precios y movimientos del mercado, mientras que las herramientas de inteligencia artificial facilitan el análisis tanto a vendedores como a clientes.

Las decisiones poco segmentadas pueden deteriorar la confianza, incrementar las modificaciones manuales de las tarifas y provocar la pérdida de cuentas. Frente a esta situación, las empresas del sector, recomienda, deben desarrollar sistemas capaces de detectar cambios, actualizar las recomendaciones y adaptar las ofertas sin comprometer los márgenes.

La calidad de los datos condiciona los precios

Los operadores gestionan catálogos que pueden incluir millones de referencias repartidas entre miles de categorías. Buena parte de la información asociada a estos productos se encuentra incompleta o presenta inconsistencias, lo que reduce la precisión de las tarifas, genera pérdidas de margen y dificulta la gestión del inventario.

Los procesos tradicionales de depuración y enriquecimiento de datos requieren una elevada carga de trabajo y pueden prolongarse durante meses. La inteligencia artificial generativa ha ampliado la capacidad para ordenar, completar y clasificar esta información a mayor escala.

Una base de datos estructurada permite establecer orientaciones más precisas y reducir las intervenciones manuales de los equipos comerciales. McKinsey advierte de que los algoritmos más avanzados pierden eficacia cuando trabajan con información poco fiable.

Los precios se adaptan a las variaciones del mercado

Los nuevos sistemas analizan las transacciones, las fluctuaciones del mercado y los cambios en la demanda para ajustar las tarifas y equilibrar la probabilidad de cerrar una venta con la protección del margen.

Los productos con una elevada rotación pueden apoyarse en modelos que calculan la sensibilidad de la demanda ante los cambios de precio. Las referencias vinculadas a ofertas comerciales requieren análisis sobre la respuesta de los clientes, mientras que las materias primas dependen en mayor medida de la información local.

La aplicación de estos modelos exige límites mínimos y máximos, criterios sobre el posicionamiento competitivo de los artículos clave y procedimientos específicos para las cuentas estratégicas.

Las ofertas incorporan el comportamiento de cada cliente

El análisis de los datos comerciales también permite adaptar los precios, las condiciones y los incentivos a las características de cada cuenta. La segmentación y los modelos predictivos facilitan la creación de propuestas de venta cruzada, promociones y recomendaciones ajustadas a la disposición de pago.

Las empresas con sistemas más avanzados actualizan semanalmente o cada dos semanas los precios asociados a cada cliente y producto. También aplican descuentos en función del volumen, la combinación de referencias y el comportamiento de compra.

La incorporación de estas decisiones a los canales digitales reduce la dependencia de la negociación individual y limita la concesión discrecional de descuentos por parte de los equipos de ventas.

La revisión de los contratos protege la rentabilidad

La creciente complejidad de los acuerdos comerciales puede ocultar pérdidas provocadas por condiciones poco favorables, devoluciones, abonos o incumplimientos. La falta de una visión conjunta sobre los contratos dificulta además la identificación de los clientes y operaciones menos rentables.

Las herramientas de inteligencia artificial permiten analizar las cláusulas, revisar los programas de incentivos, ajustar los plazos de pago y detectar riesgos antes de que afecten a los resultados. También pueden facilitar la recuperación de márgenes perdidos cuando las condiciones firmadas permiten reclamar importes anteriores.

McKinsey sostiene que la ventaja de las empresas con mejores resultados no procede necesariamente de operar en mercados más favorables, sino de disponer de una infraestructura de precios más desarrollada. Estas organizaciones han ampliado sus márgenes y han ofrecido una mayor rentabilidad a los accionistas durante periodos de inestabilidad.

La consultora concluye que la fijación de precios debe dejar de funcionar como una herramienta reactiva de apoyo a las ventas. Su evolución hacia un área estratégica requerirá capacidad analítica, mecanismos de control y respaldo de la dirección para integrar las decisiones comerciales en toda la organización.