Introducción
Explicación del Repricer de AI de Seller Snap
En la actualidad, la mayoría de los vendedores profesionales en Amazon utilizan algún tipo de software de ajuste de precios o repricing, ya sea el repricer gratuito incorporado de Amazon o soluciones de terceros con capacidades que van desde reglas complejas hasta aprendizaje automático de AI.
En este entorno altamente competitivo, es difícil para los vendedores profesionales competir si no utilizan software de repricing. Una ventaja de estas soluciones es la capacidad de cambiar el precio con frecuencia, incluso cada pocos minutos. Esta automatización se vuelve una tarea imposible de llevar a cabo manualmente. Dado el gran número de repricers en el mercado, se presentan dos escenarios:
Tus decisiones de repricing tienen un impacto inmediato en las decisiones de otros vendedores.
Si tu objetivo es siempre ganar la caja de compra (buy box), esto suele desencadenar una guerra de precios.Los demás vendedores reaccionarán rápidamente a tu reducción de precio y el precio de la caja de compra bajará rápidamente. Esto genera una competencia por precios más bajos.
¿Qué es el repricing de AI basado en teoría de juegos?
El repricing de AI basado en teoría de juegos es una poderosa herramienta que busca de manera constante la estrategia óptima para cada listado. El software de Seller Snap recopila datos de precios y competencia directamente de Amazon y analiza continuamente esta información para predecir el comportamiento de precios de cada competidor relevante. Aquí es donde entra en juego la teoría de juegos.
El comportamiento de los vendedores de Amazon que utilizan un repricer basado en reglas puede describirse como el «Dilema del prisionero» desde una perspectiva matemática. Utilizar una regla de repricing para vencer el precio más bajo es una estrategia «no cooperativa». El vendedor intenta maximizar su beneficio a corto plazo, ignorando el hecho de que vender en Amazon implica más que un ciclo de cambios de precios. La competencia en Amazon se asemeja más a un «Dilema del prisionero» iterado.
El repricer de AI de Seller Snap aplica automáticamente la mejor estrategia para cada situación específica. Cuando vendas en Amazon, tu objetivo debe ser obtener la parte del buy box que te corresponde, manteniendo el precio alto en lugar de competir por precios más bajos.
Ejemplos:
A. Competidor que iguala el precio
Este competidor podría usar un repricer basado en reglas configurado para igualar el precio FBA más bajo. Su estrategia es compartir la caja de compra contigo. La AI aumentará tu precio para encontrar el punto más alto al que el competidor esté dispuesto a llegar. Luego te mantendrías en ese precio, lo que resultaría en compartir la caja de compra al precio más alto posible. Otras soluciones podrían perder la caja de compra o compartirla a un precio más bajo en última instancia.
B. Competidor que actúa agresivamente en precio
Este competidor puede usar un repricer basado en reglas configurado para superar el precio FBA más bajo por $0.05. Siempre ofrecerán un precio ligeramente más bajo que el tuyo, justo la cantidad necesaria para ganar la caja de compra.
La AI imitará el comportamiento del competidor reduciendo el precio hasta el punto de reinicio (generalmente cuando ganas la caja de compra el 50% del tiempo). En ese punto, aumentará el precio a tu máximo, perdiendo temporalmente la caja de compra mientras espera a que el competidor incremente su precio. Luego, el proceso se reiniciará, lo que en última instancia resultará en el precio más alto alcanzable para la caja de compra.
Conclusión
Creemos que el repricer de AI basado en teoría de juegos es la mejor solución para garantizar resultados óptimos en Amazon. Sin embargo, al igual que con cualquier producto de AI, habrá escenarios en los que la AI no sea el repricer más adecuado y se puedan obtener mejores resultados al aplicar un repricer basado en reglas simples. Es por eso que en nuestro sistema hemos incluido la capacidad de cambiar fácilmente entre métodos basados en AI y basados en reglas.