¿Pagarás más por estos zapatos hasta las siete de la tarde? ¿El costo de los bienes sería diferente para usted si viviera en los suburbios? Los precios estándar y los descuentos simples dan paso a estrategias más exóticas diseñadas para extraer el último dinero de un cliente.
A medida que se acercaba la Navidad de 2015, el costo de un conjunto de especias para el pastel de calabaza comenzó a comportarse de manera extraña. No despegó, como recomendaría un libro de texto de economía. Ella no se derrumbó. Ella comenzó a oscilar entre dos estados cuánticos. El costo de un paquete de onzas en Amazon fue de $ 4.49 u $ 8.99, dependiendo de cuándo lo haya mirado. Casi un año después, en Acción de Gracias 2016, el precio nuevamente comenzó a saltar entre dos puntos, esta vez entre $ 3.36 y $ 4.69.
Vivimos en tiempos de precios variables de boletos y
viajes en taxi , autoselección del precio del álbum Radiohead y otros juegos modernos con precios. ¿Pero qué pasó con las especias? Extraño error de la computadora? Más como una falla intencional. "Lo más probable es que esta sea una estrategia para obtener datos y el precio correcto", explicó Guru Hariharan cuando describí este diagrama en la pizarra.
El precio ideal, uno que puede maximizar las ganancias de las billeteras de los consumidores, se ha convertido en el objetivo de un número cada vez mayor de personas prudentes, muchas de las cuales son economistas que abandonan la escuela por el bien de Silicon Valley. También participa en la startup Boomerang Commerce, de cinco años, fundada por Hariharan, graduada de Amazon. Él dice que tales experimentos de precios se han convertido en una práctica común para encontrar el precio perfecto y repetir la búsqueda, porque el precio ideal varía con el día e incluso con la hora. Amazon argumenta que los cambios de precios no son un intento de recopilar datos sobre los hábitos de compra de los clientes, sino un intento de darle al cliente el precio más bajo.
Te sorprenderá que cuando compras ingredientes para un pastel de temporada, puedes participar en un experimento sociológico cuidadosamente planificado. Pero esto es precisamente lo que llevó a la costumbre de comparar precios en línea. Nuestra capacidad de averiguar el precio de cualquier producto en cualquier momento y en cualquier lugar nos ha brindado a los consumidores tantas oportunidades que los vendedores, en intentos desesperados por recuperar su ventaja o al menos evitar la extinción, ahora nos están mirando desde ese lado de la pantalla. Ahora están comparando compradores.
Y para esto, tienen muchas oportunidades: un gran bucle de datos que lo alcanza cuando agrega un artículo a la cesta o pasa una tarjeta de descuento a través del terminal de la tienda. Los mejores economistas y especialistas en procesamiento de datos pueden convertir estos datos en estrategias de precios útiles. Un economista llama a esto "una oportunidad para experimentar en una escala sin precedentes a lo largo de la historia de la economía". A mediados de marzo, Amazon tenía 59 vacantes de economistas y un sitio web dedicado a contratarlas.
No es casualidad que los esquemas de fijación de precios pasados de moda - descuentos publicitarios del precio regular, dos por el precio de uno, "precios bajos diarios" - den paso a estrategias mucho más exóticas.
"No creo que nadie haya podido predecir lo complicados que serían estos algoritmos", dice Robert Dolan, profesor de marketing en Harvard. "No pude". El costo de una lata de refresco en una máquina expendedora puede variar según la temperatura exterior. Un estudio encontró que el costo de un auricular recomendado por Google podría depender de si su historial de búsqueda le da una actitud reverente al presupuesto. Para los compradores, esto significa que el precio, no el que se le ofrece ahora, sino el que se le ofrece en 20 minutos, o el que se me ofrece a usted o a su vecino, puede volverse cada vez más incierto. "Hace muchas lunas había un precio por artículo", señala Dolan. Ahora la pregunta más simple: ¿cuál es el precio real de un conjunto de especias para el pastel de calabaza? Ya está sujeta a un nivel de incertidumbre comparable al de Heisenberg.
Esto plantea la pregunta: ¿puede Internet, cuya transparencia debería haber beneficiado a los consumidores, hacer lo contrario?
Si el mercado es una guerra entre compradores y vendedores, como escribió el sociólogo francés del siglo XIX Gabriel Tarde, entonces el precio es una tregua. Y la política de establecer un precio fijo para un bien o servicio, arraigado en la década de 1860, significa la suspensión de un estado hostil eterno conocido como comercio.
Como en cualquier tregua, cada lado sacrifica algo. Los compradores se vieron obligados a estar de acuerdo o en desacuerdo con el precio indicado en la etiqueta de precio (esta innovación se atribuye al pionero del comercio minorista y marketing
John Wanameiker ). Lo que los vendedores sacrificaron, la capacidad de utilizar diversos grados del deseo de pago de los compradores, fue quizás un sacrificio mayor, ya que las cantidades que algunos de los compradores estarían de acuerdo en pagar en exceso por los productos ya no podrían convertirse en ganancias. Pero todos hicieron un trato, a partir de una combinación de razones morales y prácticas.
Los cuáqueros , incluido el comerciante de Nueva York Rowland Macy, nunca creyeron en los beneficios de diferentes precios para diferentes personas. Vanameaker, un
presbiteriano que trabajó en Quaker Philadelphia, abrió su tienda Grand Depot con el principio de "un precio para todos, sin favoritismo". Otros comerciantes vieron las ventajas prácticas de los esquemas de precio fijo de Macy y Vanameaker. Abarrotaron sus nuevos grandes almacenes con productos, y era demasiado costoso enseñar a cientos de empleados el arte del comercio. Los precios fijos agregaron previsibilidad a la contabilidad, aceleraron las ventas y sirvieron como una gran cantidad de anuncios impresos que anunciaban un precio determinado para ciertos productos.
Empresas como General Motors han encontrado una forma relativamente honesta de devolver parte de sus ganancias perdidas. En la década de 1920, GM colocó sus diversas marcas automotrices en una jerarquía de precios. "Un Chevrolet para el ganado", como escribió la tienda Fortune, "Pontiac para los pobres pero orgullosos, Oldsmobile para los amantes de la comodidad inteligente, Buick para los motivados, Cadillac para los ricos". Esta política de precios, "una máquina para cada billetera y para cada propósito", como la llamó GM, era necesaria para clasificar a los consumidores, pero los consumidores mismos los clasificaron. La tregua continuó.
Los consumidores, por otro lado, podrían recuperar sus ventajas mediante la recopilación de cupones de descuento, su oportunidad de hacer un trato inaccesible para los clientes típicos. Las nuevas cadenas de supermercados en la década de 1940 hicieron de los cupones un elemento básico del estilo de vida estadounidense. Los grandes vendedores entendieron, los
conductistas luego probarían esto en detalle, que los consumidores no solo necesitaban una garantía de alto el fuego y que no serían robados, sino también la oportunidad de obtener una ventaja sobre sus vecinos. Les gustaban tanto los acuerdos que los economistas tenían que distinguir entre dos tipos de valor del producto: el valor de adquisición (la utilidad del auto nuevo que sentía el comprador) y el valor de la transacción (el comprador siente que perdió o ganó el comercio).
Los términos de alto el fuego consistieron en la disponibilidad de "precios de lista" y descuentos periódicos de este precio. Y esa tregua se mantuvo generalmente hasta principios de este siglo. El gigante minorista Walmart insistió en que los "precios bajos diarios" no saltaran de un lado a otro.
Pero en la década de 1990, Internet comenzó a erosionar las condiciones de una larga paz. Los consumidores ingeniosos podrían ir a Best Buy y mirar el producto que iban a comprar en otro lugar más barato: este ejercicio se conoció como "exposición". En 1999, el vendedor de libros digitales de Seattle, Amazon.com, comenzó a expandirse para convertirse en el nuevo Grand Depot.
La era de las ventas minoristas en línea ha llegado y las hostilidades han regresado con ella.
Mirando hacia atrás, queda claro que los minoristas se han movilizado lentamente. Mientras que otros procesos corporativos (logística, gestión de ventas) a principios de 2000 comenzaron a ayudar a un software poderoso que puede hacer predicciones (e incluso si las aerolíneas tienen tarifas aéreas variables), la designación de precios minoristas siguió siendo más un arte que una ciencia. En particular, dependía de la jerarquía interna de las empresas. Los precios siguieron siendo el dominio de la segunda figura más importante de la organización: el director de ventas, cuyo conocimiento intuitivo de cómo y cómo vender, era una fuente de mitos que no tenía prisa por disipar.
Pero dos eventos debilitaron la comprensión del director de ventas.
El primero es la llegada de datos. Thomas Nagle enseñó economía en la Universidad de Chicago en la década de 1980 y recuerda que la universidad adquirió los datos de la cadena de supermercados Jewel de los nuevos escáneres de cajas registradoras. "Todos estaban emocionados", dice Nagle, ahora asesor de precios senior en Deloitte. - Antes de eso, confiamos en cuestionarios descabellados como: "¿Qué harías si te ofrecieran tales opciones de precios?" Pero el mundo real no es un experimento controlado.
Los datos de la joya volcaron mucho de lo que él enseñó. Por ejemplo, dijo que los precios que terminan en 99 o 98 en lugar de redondear no aumentan las ventas. Los libros de texto afirmaban que dichos precios seguían siendo un artefacto de aquellos tiempos en que los propietarios de tiendas querían obligar a los cajeros a abrir una caja registradora para obtener un cambio, y no a pagar dinero de las ventas. "Resultó", recuerda Nigel, "que los precios que terminan en 0.99 no funcionan con automóviles u otras compras costosas que estás mirando seriamente. ¡Pero en las tiendas de comestibles el efecto fue enorme!
El efecto, ahora conocido como "distorsión del dígito izquierdo", no funcionó en experimentos de laboratorio, ya que los sujetos, al encontrar un número limitado de opciones de solución, abordaron cada una de las compras hipotéticas como un problema matemático. Pero en la vida real, Nagle admite, "si hicieras esto, tendrías que pasar todo el día en la tienda". Al soltar los números a la derecha de la coma, puede regresar rápidamente a casa y cocinar la cena.
A principios de la década de 2000, la cantidad de datos recopilados en las tiendas minoristas en línea se hizo tan grande que comenzó a mostrar atracción gravitacional. Condujo al segundo evento: la llegada de expertos en el campo de la "ciencia triste" [el historiador victoriano
Thomas Carlyle llamó irónicamente a la economía en contraste con el término "ciencia alegre", que significaba escribir canciones y poemas - aprox. transl.].
Fue una invasión bastante extraña. Durante décadas, los teóricos económicos no han prestado atención a las corporaciones, y las corporaciones a los teóricos. De hecho, la mayoría de los modelos teóricos generalmente no tuvieron en cuenta la existencia de corporaciones.
Pero las cosas comenzaron a cambiar en 2001, cuando el economista de Berkeley
Hal Varian , autor del libro de información aprobado en 1999, se reunió con
Eric Schmidt . Varian lo conocía, pero, como él dice, no sabía que Schmidt se había convertido en CEO de una pequeña empresa de Google. Varian acordó pasar un año académico en Google, decidiendo que escribiría un libro sobre cómo las personas hacen nuevas empresas.
En ese momento, pocos economistas serios de la industria prestaron atención a problemas macroeconómicos como, por ejemplo, los cambios en la demanda de bienes de consumo duraderos. Varian fue invitado de inmediato a echar un vistazo al proyecto, que, como le dijo Schmidt, "puede ayudarnos a ganar dinero": el sistema de subastas, que se convirtió en Google AdWords. Como resultado, Varian permaneció en la empresa.
Otros lo siguieron. "EBay fue un parque de diversiones para nosotros", dice Steve Tadelis, un economista de Berkeley que trabajó allí en 2011 y ahora trabaja en Amazon. "Es decir, los precios, las personas, el comportamiento, la reputación, todo eso deleita a los economistas, más la oportunidad de experimentar en una escala sin precedentes".
Al principio, procesaron principalmente los datos en busca de inspiración. En eBay, Tadelis, por ejemplo, usó listas de clics de clientes para calcular cuánto dinero ahorró a los visitantes una hora de búsqueda de un buen precio (resultó que $ 15).
Los economistas se dieron cuenta de que podían ir aún más lejos y desarrollar experimentos que pudieran producir datos. Los experimentos cuidadosamente controlados no solo intentaron predecir la forma de la curva de demanda, mostrando cuánto producto comprarían las personas si elevaran el precio y ayudando a los vendedores a encontrar la cifra óptima que maximizara las ganancias. Intentaron construir gráficos de los cambios de curva por reloj. Los pedidos en línea se realizan con mayor frecuencia durante el horario comercial de lunes a viernes, por lo que se recomienda a los vendedores que suban los precios por la mañana y los bajen al final de la tarde.
A mediados de la década de 2000, algunos economistas comenzaron a preguntarse si los grandes datos ayudarían a reconocer una curva de demanda personal para cada persona, convirtiendo una hipotética "discriminación de precios ideal" (un precio que se ajusta con precisión al valor máximo que usted está dispuesto a pagar personalmente) en una oportunidad real.
El nuevo mundo comenzó a tomar forma, y la experiencia inicial del usuario de las compras en línea, tan simple y tan rentable, comenzó a perder brillo.
No es que no sea rentable para los consumidores comprar en línea a precios bajos. Ellos se beneficiaron. Pero algunos acuerdos no fueron tan rentables como parecían. Y algunos de ellos comenzaron a sospechar que estaban siendo arrancados. En 2007, el californiano Marc Ekenbarger decidió que tuvo suerte cuando encontró un kit de gazebo con un precio de catálogo de $ 999, vendido en Overstock.com por $ 449.99. Compró dos para él, lo desempacó y luego encontró el precio restante en la caja, lo que indicaba que Walmart vendió estos kits por $ 247. El estaba furioso. Se quejó a Overstock, y la tienda le pidió que reembolsara el costo de los muebles.
Pero su experiencia se convirtió en evidencia en el caso de los defensores de los consumidores contra Overstock, acusados de publicidad falsa. Otra evidencia fueron los correos electrónicos internos en los que los empleados afirmaron que la compañía era conocida por el hábito de los precios de catálogo extremadamente altos.
En 2014, un juez de California dictaminó que Overstock debería pagar multas de $ 6,8 millones. La compañía presentó una apelación. En el año anterior, una ola de reclamos similares fue en contra de los precios de catálogo ficticios, dice Bonnie Paten, directora ejecutiva de TruthinAdvertising.org. En 2016, Amazon comenzó a eliminar todas las referencias a los "precios de lista" y, en algunos casos, agregar un nuevo punto de referencia: su propio precio anterior para el producto.
Esta puede ser la última etapa del colapso del antiguo sistema con un precio único. Se reemplaza por lo que más recuerda al comercio de alta frecuencia en Wall Street. En el nuevo mundo, los precios no son fijos. Pueden fluctuar de una hora a otra, e incluso de un minuto a otro: este fenómeno es familiar para todos los que ponen productos en Amazon en la cesta y reciben una notificación sobre un cambio en su precio. El sitio web camelcamelcamel.com monitorea los precios de Amazon para productos específicos y alerta a los consumidores cuando el precio cae por debajo de la barra establecida. El historial de precios de cualquier producto, por ejemplo, Classic Twister, se
parece a un gráfico típico de precios de acciones .
Y, como en los mercados bursátiles, ocurren saltos rápidos. En 2011, el libro de Peter Lawrence,
How the Fly Works, se vendió por un tiempo a un precio de $ 23,698,655.93 debido a la guerra de algoritmos de precios entre dos vendedores externos. Para entender lo que sucedió, es aconsejable hablar con la persona que desarrolló el software que utilizan.
Guru Hariharan quitó la tapa del marcador en la sala de reuniones de boomerang en Mountain View, California. Habló sobre lo que llevó a los minoristas a una situación tan desesperada que necesitaban cambiar los precios muchas veces al día. En el pizarrón, trazó varias líneas que indicaban la creciente participación de las ventas en línea de diversos productos (libros, DVD, productos electrónicos) a lo largo del tiempo, y luego señaló los años en que los principales minoristas "físicos" (Borders, Blockbuster, Circuit City y RadioShack) se declararon en bancarrota. Al principio, estos años parecían aleatorios. Pero las quiebras se agruparon alrededor de una banda que indica el período en que las ventas en línea oscilaron entre 20% y 25%. "El punto de colapso estaba en esta brecha", dijo Hariharan, aplaudiendo para mejorar el efecto. "Allí ocurrió la sangrienta masacre".
Después de este punto, los minoristas tradicionales, que poseen tiendas físicas y en línea, sintieron que estaban obligados a competir solo en el campo de los precios. Hariharan habló con nostalgia de los días en que podía entrar en RadioShack, y el vendedor lo dirigió exactamente al cable de conexión correcto. Pero cuando los minoristas cayeron en una zona de colapso, comenzaron a deshacerse de los gastos como el personal, la capacitación y el soporte al usuario. Y las ganancias continuaron cayendo, ¿por qué ir a la tienda si nadie te ayuda de todos modos? - Y el fracaso se hizo inevitable. RadioShack fue así antes de declararse en bancarrota en 2015.
"Eso podría no haber sucedido", dice Hariharan. Hoy, él está ayudando a los minoristas a lidiar con eso.
No podemos procesar cada precio que vemos. Por lo tanto, juzgamos los precios de las tiendas en función de varios productos conocidos. Los vendedores lo saben desde hace muchas décadas, por lo que mantienen los precios de los huevos y la leche al mínimo, y obtienen productos para los que no estamos familiarizados con el margen comercial.
En Amazon, Hariharan, con un título en aprendizaje automático, ayudó a inventar y patentar Amazon Selling Coach, un sistema que ayuda a vendedores de terceros a optimizar su lista de precios.
Él y su equipo de Boomerang crearon un sistema de seguimiento de precios masivo y ya han emitido miles de millones de recomendaciones de precios para clientes que van desde Office Depot hasta GNC y US Auto Parts . Pero su software no intenta igualar el precio más bajo disponible. Este sería un algoritmo muy simple. Está tratando de controlar la sensación de precio del consumidor. Identifica los bienes que son más importantes a los ojos de los consumidores y mantiene su valor a nivel de los competidores, o incluso más bajo. Y el costo de todo lo demás puede ser más.Según él, Amazon ha dominado durante mucho tiempo tales tácticas. En un momento, Boomerang estaba rastreando los cambios de precios de la popular TV de Samsung durante un período de seis meses antes del Black Friday. Luego, este viernes, Amazon bajó el precio de la televisión de $ 350 a $ 250, superando dramáticamente a sus competidores. Los robots de Boomerang también descubrieron que Amazon aumentó el precio de algunos cables HDMI necesarios para conectarse a un televisor en un 60% en octubre, probablemente sabiendo, según Hariharan, que los compradores en línea no son tan entusiastas al comparar precios de productos baratos.Me pregunto cómo otros minoristas comienzan a adaptarse. Un empleado de Boomerang me mostró el panel de control que ven sus clientes. Se desplazó por el menú de algoritmos predefinidos hasta el elemento "evitar al competidor en un 10%", que se estableció para productos que cumplían los siguientes criterios:If (comp_price>cost) and (promo_flag = false) then set price = comp_price*0.90
Es decir: si el precio del competidor es más alto que el costo del artículo, y esto no es el resultado de una promoción, entonces debe establecer un precio 10% más bajo que el suyo. La regla se aplicó con un solo clic, y en la pantalla vi una caída significativa en el índice de precios percibidos por el consumidor.
Pero eso no es todo. Las caídas de precios afectarán los radares de la competencia Si responden lo mismo o no depende de cómo sus algoritmos interpretan la señal. ¿Es este el primer disparo en una guerra de precios? ¿O el vendedor solo está tratando de deshacerse de los productos obsoletos? En la práctica, esto es difícil de decir. Por lo tanto, una reducción inofensiva y temporal de los precios puede desencadenar una guerra de precios entre los automóviles, que, sin el control adecuado, puede dañar en gran medida al vendedor. Se alienta a los clientes de Boomerang a establecer una "barandilla de seguridad" —reglas adicionales que prueben el funcionamiento de otras reglas— y no descuidar la supervisión humana. Faisal Masoud, director de tecnología de Staples, uno de los primeros clientes de Boomerang, cree que la intervención humana es rara. "Queremos que el software tome decisiones, no las personas", dice. - Todo está automatizado. De lo contrario, perderás.
La complejidad de los precios minoristas ha llevado al menos a un cliente de Boomerang al campo de la teoría de juegos, una rama de las matemáticas que rara vez se usaba en escaparates antes. Hariharan dice con una sonrisa: "Ella te permite razonar:" ¿Cómo reaccionará el competidor principal ante mí? Y si conozco la reacción, ¿cuál será mi mejor respuesta? "Y esta es la ecuación de Nash. Sí, ese mismo
John Nash , de los
Juegos de la Mente , cuya ingeniosa contribución a las matemáticas ya se había extendido incluso antes de que se fijara el precio de los trapeadores.
¿Cómo va a terminar todo?
Una opción: simplicidad.
Everlane, una startup de ropa, por ejemplo, monetiza las reacciones de los consumidores a tácticas de ventas aún más raras. La compañía anuncia el precio de fabricación de cada producto y las ganancias que obtiene de él.
Recientemente notificó a los clientes que los precios de cachemir de Mongolia Interior habían caído. Y bajó el precio de los suéteres de cachemir en $ 25, ya que su fabricación comenzó a costar menos. “Transparencia radical”: este es el nombre del fundador y género de la empresa Michael Preisman.
En otra ocasión, Everlane decidió vender algunos modelos de zapatos y ropa, ofreciendo a los usuarios una selección de tres opciones. El precio más bajo cubrió el costo de fabricación y envío de artículos. Los costos de ventas cubiertos promedio. Lo más alto fue rentable.
Si alguien está interesado en saber si el dilema moral se ha convertido en una forma ideal de fijar precios, no. El 87% de los compradores eligió el precio más bajo, dice Preisman. 8% eligió medio, 5% - alto. La conclusión, dice Preisman, es decirles a los clientes cómo sucede todo, cómo se les paga a los trabajadores y todo lo que generalmente no se ve en una caja de zapatos o en la etiqueta de un suéter.
"Creo que la teoría de Everlane aún no se ha probado", dice Preisman. Las empresas en los Estados Unidos "capacitaron a los clientes para que se acostumbren a las ventas. Se convirtieron en la base de las ventas minoristas, y esta tendencia es muy difícil de revertir. Este tipo de educación al cliente es difícil de manejar si trabajas en el mercado donde la gente juega estos juegos todos los días ".
Pero otra posibilidad surge de la posibilidad de que los consumidores no necesiten transparencia. Tienden a caer en el engaño y pagan más si piensan que pagan menos. Que son lo suficientemente ágiles como para encontrar las mejores ofertas especiales diseñadas específicamente para ellos. Esto rechaza los principios de la nueva tregua promovida por Everlane. Y esto abrirá oportunidades para que vendedores y economistas reciban su Santo Grial.
El precio ideal debería existir solo en un experimento de pensamiento teórico. Pero la idea afirma que el vendedor conoce el precio máximo aceptable para cada comprador, por lo tanto, al ofrecerle un precio un poco más bajo que este, el vendedor puede sacudir todas las ganancias hasta el último centavo.
En el pasado, los vendedores usaban datos demográficos para calcular el precio más asequible. En 2000, algunas personas decidieron que Amazon estaba haciendo exactamente eso cuando los clientes notaron que los mismos DVD les iban a diferentes precios. Amazon lo negó. Fue el resultado de pruebas de precios al azar, como lo explicó Jeff Bezos en un comunicado de prensa. "Nunca verificamos y nunca verificaremos los precios en función de la demografía del consumidor".
Pero la demografía es una forma cruda de personalizar los precios, de acuerdo con su economista de la Universidad de Brandeis, Benjamin Schiller, en su reciente trabajo, Discriminación de precios de primera clase con big data. Si Netflix utilizó solo factores demográficos, como la raza, el ingreso familiar y el código postal, para personalizar los precios de suscripción, este modelo predijo un aumento del 0.3% en las ganancias de la compañía. Pero si Netflix pudiera usar el historial del navegador de las personas (el porcentaje de uso de la web los martes, la cantidad de visitas a RottenTomatoes.com y otros 5,000 factores) podría aumentar las ganancias en un 14.6%.
Pero Netflix no hace esto. Ni siquiera le dio a Schiller los datos que usó (los recibió de terceros). Pero Schiller demostró que personalizar los precios es una realidad.
¿Hay otras compañías haciendo esto? Cuatro investigadores de Cataluña intentaron responder a esta pregunta utilizando computadoras como compradores ficticios, imitando el comportamiento de los clientes ricos y ahorradores, durante una semana. Cuando estas computadoras fueron a "comprar", no se les mostraron precios diferentes por los mismos productos. Se les mostraron diferentes bienes. El precio promedio de los auriculares que se muestran como "ricos" fue 4 veces mayor que el precio de los auriculares ofrecidos como "económicos". Otro experimento mostró una discriminación de precios más directa: las computadoras con direcciones de Boston mostraron precios más bajos que las computadoras de partes remotas de Massachusetts.
En el trabajo "Determinación de la discriminación de precios y búsquedas en Internet", los investigadores sugirieron que sería beneficioso para los clientes utilizar un sistema que rastreara ciertos precios (aunque no está claro quién fabricará y mantendrá dicho sistema). En otro trabajo, en el que participó Hal Varian de Google, se argumenta que con una personalización demasiado agresiva de los precios, los compradores se comportarán de manera más estratégica, ocultando o mostrando información personal de manera más estratégica para obtener mejores precios.
Bonnie Patten de TruthinAdvertising.org cree que todo esto es muy complicado. "50% de descuento en todo, pero con la excepción de algunos productos, y debido a esto, todos están tratando de calcular el 20% del 50% en sus mentes". Y ella ya tiene un trabajo a tiempo completo y tres hijos.
“En general, me resulta tan difícil determinar el precio real de los productos que cuando voy de compras con niños, tomo una decisión de compra en la taquilla. "Ignoro los precios al elegir, luego llego al cajero, y si algo es demasiado caro, lo rechazo".
Me pareció cordura al borde de la extrema. Pero, ¿cómo compra ella misma?
"Pero no compro para mí", dijo Patten.
"¿En qué sentido?" Pregunté confundido.
“Solo me rendí. Dejé de comprar.
Al final de la conversación, lo pensé. Tal vez esto se debió a su trabajo, en el que vio demasiado. Tal vez pertenecía al tipo de "compradores-sobrevivientes", como los llama, sin experimentar una emoción alegre, habiendo encontrado mocasines de $ 30 a la venta. Estos pensamientos nos permitieron identificar una explicación alternativa, lo que
Gabriel Tarde llamó "locura de la duda": podemos percibir solo una cantidad limitada de incertidumbre, estamos listos para verificar la fluctuación de los precios de los productos hasta cierto punto. En algún lugar dentro de nosotros, hay un punto de desconexión para este proceso, y Patten lo cruzó.