Precios con sentido económico

Un elemento de enorme trascendencia en cualquier decisión de compra es – sin lugar a dudas – el precio que tiene el producto. En muchos casos, poco margen de acción tendremos sobre el precio al que podemos comercializar nuestros productos. Pero, sí en cómo mostrarlos y especialmente dónde hacerlo. Y aquí es donde el A/B testing puede jugar un papel trascendental en ayudarnos a entender cuál es la mejor manera de presentar nuestros precios o ofertas. ¿Al principio o mejor más adelante en la navegación?. ¿Es mejor decir ‘por poco más de 1€ al día’ o simplemente decir ‘399€ al año’?. ¿Poniendo primero nuestros packs más completos y caros o empezando con los más baratos?. ¿Incluyendo elementos de refuerzo como ‘Mejor precio garantizado’ o sin la necesidad de ellos?

Leyendo Pricing Tables: Examples and Best Practices, es fascinante la elementos susceptibles de ser testeados y llevarnos más de una sorpresa.

Sin ir más lejos, MarketDialer se sorprendió al ver cómo sus leads doblaban tras incluir la marca ‘$75 per seat’ al probablemente permitir a los potenciales clientes poner en valor las funcionalidades de su solución.

Son múltiples los efectos que debemos analizar en cuanto su impacto en la decisión de compra de nuestros clientes. Entre ellos, por ejemplo:

  • El efecto de ordenar nuestros precios de mayor a menor (o al revés).
  • El reframing que podemos obtener cuando cambiamos el eje de referencia al hablar por ejemplo de 1€ al mes por MB en lugar de 75€ al mes.
  • El efecto de incluir alternativas en los extremos, entendiendo que normalmente los usuarios evitan las opciones extremas. No gustan ni las opciones más caras ni las más baratas.
  • El efecto del redondeo cuando ofrecemos nuestros productos por 99€ en lugar de 100€.

En otros casos, podremos desde el site influenciar a qué precios ofrecer nuestros productos o servicios. Y deberemos ayudar a responder preguntas del tipo: ¿A qué precio nos conviene ofrecer?. ¿Un precio que maximice nuestros ratios de conversión?. ¿Un precio que maximice nuestros ingresos?. ¿Un precio que maximice los ingresos medios anuales por cliente?

La realidad es que cada vez más son las tiendas online que sistemáticamente están testeando los precios a los que vender sus producto. Así, en un interesante artículo del Wall Street Journal en un mismo día Amazon puede tener un microondas GE con 9 precios distintos que van desde los 744.46 dólares a los 871.49. Otros actores como el Financial Times están testeando si su acceso al servicio online debe costar a la semana $4.99, $5.39, $5.75, $5.79 o incluso $6.25.

Las ventajas de testear precios online son múltiples: facilidad de iniciar, variar o pausar el test, cierta capacidad de controlar que participen usuarios que no hayan tenido relación alguna con tu empresa antes (al poder filtrar el test sólo en new visitors), medición en tiempo real, fiabilidad estadística al analizar un escenario de compra real,… Testear múltiples precios nos permitirá conocer la elasticidad al precio de nuestros productos, entender a qué precio debemos ofrecerlos para maximizar nuestras ventas e ingresos o identificar momentos del día o de la semana o segmentos acorde al comportamiento o origen más sensibles al precio.

De ahí, que cada vez más son las empresas que ponen a su equipo a testear precios. Pero, testear precios no es obvio ya que muchas veces nuestros precios vendrán de un CMS o plataforma de ecommerce, así que implementar un test técnicamente no sea obvio. Pero, es que además testear precios puede jugarnos en nuestra contra pues no siempre podremos evitar que un usuario perciba que los precios están variando sin ninguna lógica si visita nuestro site desde dos dispositivos diferentes o si simplemente comparte nuestros precios con un amigo o compañero. Al ser un tema tan sensible, deberemos minimizar el impacto de ello, o bien testeando diferentes precios de manera secuencial, realizando el test de precios sólo con usuarios que nos visitan de una determinada campaña (adwords, por ejemplo), limitando el test de precios a páginas puntuales (landing pages, por ejemplo), haciendo el test a un porcentaje muy pequeño de nuestros usuarios o bien identificando el precio que ofrecemos como si de una oferta especial se tratara.

Pero, al testear precios – como es razonable imaginar – nos encontraremos con precios que nos permiten obtener mejores ratios de conversión, pero menores ingresos. De ahí que debamos trackear no sólo el número total de conversiones, sino también nuestros ingresos totales, así como nuestros ingresos medios por visitante para poder concluir que alternativas de precios más nos convienen.

Como conclusión decir que si uno siempre acaba llevándose sorpresas realizando tests a/b o multivariante en nuestro sitio, cuando testeamos precios las sorpresas son mucho mayores. De ahí que las técnicas de testing en tiempo real son la mejor fórmula – por su fiabilidad estadística – de comprobar si nuestra intuición está errada o en lo cierto. Ningún otro tipo de estudio con usuarios que no sea una situación de compra real nos podrá ayudar a determinar cuál es la mejor manera de poner precio a nuestros productos y servicios y cuál es la manera más determinante de mostrar nuestros precios para maximizar ventas e ingresos.

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