LA PREDICCIÓN DE LA PREDICCIÓN

Empecemos con una premisa de teoría económica: los mercados se autorregulan y el intercambio de bienes o servicios se produce a un precio satisfactorio para el que compra y el que vende.

Añadamos otra premisa de teoría económica clásica aplicada a mercados financieros: los precios de las acciones en una determinada bolsa de valores deberían ser fiel reflejo del valor de la compañía.

Esto, unido a lo anterior supone que en el momento en el que una acción cambia de manos en el mercado bursátil es porque el que vende considera que tiene información (no disponible para el mercado) de que la acción va a perder valor y el que compra considera que tiene información (no disponible para el mercado) de que la acción va a incrementar su valor.

Ahora analicemos el siguiente acertijo:

“Piensa un número del 0 al 100 con el objetivo de que ese número que pienses sea lo más cercano a las dos terceras partes de la predicción media de todos aquellos que participen en el acertijo”

¿Demasiado complejo para un jueves? Ahí va algo de ayuda: si hay tres personas participando en el acertijo y una dice 60, otra 50 y otra 70, nuestra predicción debería acercase a los dos tercios de la media de esos números (60), es decir, 40.

Alguno de los que estéis leyendo el post probablemente no llegaréis a hacer ninguna predicción y lo deis por imposible (“esto de los acertijos no es lo mío, no me gustan las matemáticas, etc, etc”)

Otros, si le dedicáis algo de tiempo, llegaréis a la conclusión de que, en un grupo lo suficientemente grande, lo lógico es que la predicción media se acerque a 50, de manera que el número que habría que predecir sería dos tercios de 50, es decir, aproximadamente 33.

Pero obviamente la cosa es un poco más complicada. Si le habéis dedicado algo más de tiempo, veréis que puede que haya gente lo suficientemente avanzada en el grupo como para predecir el número 33, de manera que vuestra predicción se debería acercar a los dos tercios de 33, es decir, 22. Y así sucesivamente. ¿Hasta qué cifra? Pues hasta cero, que sería, por así decirlo, “la predicción de la predicción…de la predicción”. Antes de participar en el acertijo, sería bueno saber quien más está participando. Si los que participan son matemáticos especializados en teoría de juegos, la mejor predicción sería el número cero; si se trata del común de los mortales, probablemente tengamos éxito con el número 33. Y si estamos en un bar con unos amigos y se nos ocurre sacar el tema, probablemente nos manden a paseo por frikis.

Ahora llevemos este ejercicio a los mercados financieros. ¿Los mercados reflejan el valor real de una acción en un momento dado? No. (Si así fuera, no existirían las “burbujas” que se han ido produciendo en los últimos años). Lo que realmente recogen son oscilaciones de precio originadas por los agentes que intervienen en el mismo (individuales o colectivos, profesionales o no) que toman decisiones en función de una predicción del valor de la acción. Esto genera las grandes oscilaciones de precio de la acción, por encima o por debajo del valor real de la compañía.

¿El truco? Modelos que, teniendo en cuenta que los agentes que deciden el precio de la acción no lo hacen basándose en el valor real de la compañía sino en predicciones de valor a corto plazo, sean capaces de generar predicciones de valor que permitan aprovechar los vaivenes del mercado en su beneficio.

Este ejemplo viene desarrollado con detalle en Misbehaving, de Richard H. Thaler, co-autor de Nudge (del que hay una entrada en este blog) y uno de los padres de la disciplina de behavioral economics que estudia los efectos de los factores psicológicos, sociales y emocionales en las decisiones económicas de individuos e instituciones. De muy recomendable lectura si eres aficionado al marketing y quieres entender mejor lo que hay detrás de la decisión de un consumidor frente a un producto o servicio determinado.

UBER Y LOS PRECIOS DINÁMICOS

UBER

Desde que estoy en Ciudad de México uso Uber con frecuencia. Es una pena haber tenido que irme tan lejos para poder usarlo, aunque parece que en España cada vez están más cerca de entrar.

Para los que no lo sepáis, cuando coges un Uber el precio viene determinado por una serie de parámetros:

El primero está relacionado con la calidad del coche que elijamos, existiendo cuatro niveles: UberX (el low cost, un utilitario), UberXL (el low cost de alta capacidad, que suele ser un “utilitario grande”), Uber Black (el origen de Uber, un coche premium) y Uber SUV (SUVs de alta gama). Dentro de cada una de las categorías, el precio se forma a partir de una tarifa base a la que se añade un precio por km recorrido y por minuto transcurrido. Obviamente existe un mínimo por viaje, de manera que si la suma de tarifa base más precio por km más precio por minuto no llega a un mínimo determinado, te cobran el mínimo (en México este mínimo es de risa, 35$MXN, aproximadamente 1.75 euros).

Cuando no estás en hora punta y no hay alta demanda del servicio en tu zona, los precios se mantienen tal y como está publicado en la página de Uber y de acuerdo con el cálculo explicado más arriba. Aquí un ejemplo:

Uber mínimo.png

¿Pero qué es lo que ocurre cuando estamos en hora punta o cuando la demanda es alta o la oferta es baja? Se supone que la aplicación calcula (mediante un algoritmo no revelado por la empresa) un precio dinámico y aplica un multiplicador a la tarifa base. La idea es que este precio dinámico provoque dos efectos: que la demanda de usuarios baje (al estar desincentivada por un precio elevado) o que la oferta de conductores disponibles aumente, atraídos por ese precio elevado.

Uber dinámico.png

La realidad, creo, es bien distinta. No parece muy realista pensar que a las dos de la mañana, cuando necesitas un Uber para volver a casa, un multiplicador de tarifa vaya a conseguir que no pidas uno; y tampoco parece razonable que a las dos de la mañana ese mismo multiplicador haga que un gran número de conductores de Uber salgan de la cama dispuestos a dar servicio y que este incremento de oferta equilibre los precios de nuevo y los haga volver a su nivel normal. Más bien se trata de una forma (totalmente lícita por cierto) de aprovechar un incremento de demanda en beneficio de la empresa. Por cierto, este multiplicador está sujeto a la localización del que solicita el servicio y a veces andar un par de calles y volver a solicitarlo es suficiente para que este multiplicador desaparezca.

El caso es que esto del precio dinámico no es nuevo. El sector servicios y en especial el hotelero y las aerolíneas llevan aplicando una filosofía de precios dinámicos desde hace años. La misma habitación del mismo hotel tiene un precio diferente en función de la temporada (demanda) y el mismo asiento de avión de un vuelo determinado tiene un precio diferente si lo compramos con cuatro meses de antelación o si lo compramos unos días antes de la salida del vuelo. Incluso las cadenas de distribución tienen desde hace mucho tiempo precios diferentes para el mismo producto dependiendo del perfil demográfico en el que estén situadas sus tiendas, lo cual no es estrictamente un precio dinámico pero sí un precio discriminado en función del nivel de renta del comprador de una tienda concreta.

Y esto no ha hecho más que empezar. En el mundo digital, con la capacidad que tienen las empresas de acceder a un elevado volumen de información acerca del usuario que hay sentado al otro lado, el “precio único para todos” tenderá a desaparecer. Para un producto determinado, se podría llegar a mostrar un precio a aquellos consumidores que entren en nuestro site navegando desde una tablet y otro precio distinto a los que accedan desde un desktop. Algo que si se sabe capitalizar adecuadamente puede marcar una gran diferencia en rentabilidad.

La gran pregunta es ¿realmente dónde está el límite? ¿Hasta qué nivel puede permitirse la empresa subir el precio de su producto o servicio basando el incremento en la ley de oferta y demanda? O dicho de otra forma, ¿qué nivel de multiplicador está dispuesto a aguantar el consumidor? Es difícil determinar qué multiplicador es el adecuado, aunque sí me atrevería a enumerar cinco características que creo que debería cumplir un sistema de precios dinámicos para que tenga éxito:

  1. Que se trate de una política transparente para el consumidor. En la medida en la que, como consumidor, conozca la forma de cálculo de ese multiplicador y la entienda, me resultará más fácil de aceptar. En el caso de Uber, no parece haber información concreta en su web sobre la forma de cálculo de su multiplicador pero al parecer ese multiplicador se calcula en base al tiempo de espera de los usuarios que demandan un servicio y al número de servicios no atendidos en una zona determinada
  2. Que como consumidor tenga la opción de “opt-out”. La app de Uber te señala claramente el multiplicador que se aplica a la tarifa en el momento en el que solicitas el servicio, siendo decisión del usuario seguir adelante o no con la solicitud
  3. Que se trate de multiplicadores aceptables. La palabra “aceptable” es difícil de definir. Quizá sirvan como referencia los multiplicadores que tradicionalmente se usan en hoteles, aerolíneas o servicios de alquiler de coches. Si nos pasamos, los multiplicadores serán considerados como abusivos y acabarán jugando en nuestra contra
  4. Que el precio dinámico sea una excepción y no la norma habitual de un servicio determinado. Si cada vez que solicito un Uber me aplicaran un multiplicador de tarifa, dejaría de creerme el sistema y acabaría considerándolo un engaño
  5. Que el sistema sea capaz de gestionar la excepción. Si bajo determinadas circunstancias no es capaz de poner un tope a los multiplicadores calculados, el sistema puede generar más perjuicio que beneficio. Imaginaos por ejemplo lo que hubiera sido que en el día de los últimos atentados terroristas en Bruselas, Uber hubiera aplicado multiplicadores que el consumidor pudiera llegar a considerar abusivos. La crisis de imagen que esto puede llegar a provocar sería mucho mayor que el potencial beneficio de la aplicación del precio dinámico.

Un terreno delicado pero que sin duda puede marcar una gran diferencia en rentabilidad.