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Price Optimization (optimización de precios) sugiere un precio óptimo por SKU usando tu historial de ventas, los precios de competidores (si están disponibles) y un modelo de demanda. Úsalo cuando quieras que el sistema recomiende precios en lugar de escribir las reglas tú mismo. A diferencia de Dynamic Pricing, Price Optimization se basa en sugerencias: analiza cómo se han movido tus precios y cómo han respondido las unidades, y elige el precio que maximiza un objetivo que tú defines.

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Cuándo usar Price Optimization

Recurre a Price Optimization cuando:
  • Tienes al menos unas semanas de historial de transacciones por SKU; el modelo necesita señal.
  • Quieres una recomendación basada en un objetivo en lugar de la salida determinista de una regla.
  • Quieres probar “¿qué pasa si reajustamos los precios de esta categoría para maximizar el margen?” sin comprometerte con salvaguardas concretas.
Usa Dynamic Pricing cuando tengas restricciones explícitas (márgenes mínimos, paridad con competidores, patrones de redondeo) que quieras aplicar de forma consistente. Los 8 tipos de regla que hay detrás de esas restricciones, que también se ejecutan como el paso Apply Pricing Rules de este flujo, se explican para usuarios de negocio en la Guía de reglas de precios.

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Abrir Price Optimization

En cualquier Grid:
  1. Haz clic en Agents en la barra de herramientas superior (o en el botón fijado Price Optimization, si lo tienes).
  2. Selecciona Price Optimization en la ventana modal All Agents.
  3. El cuadro de diálogo de configuración se abre en dos columnas: las pestañas de configuración (General, Parameters, Rules y Automation) a la izquierda, y el panel Config by AI a la derecha.
Las cuatro pestañas son visibles desde el momento en que se abre el cuadro de diálogo; no hay panel Workflow ni asistente con botón Next. Una vez mapeados Price y Cost, puedes iniciar una ejecución desde cualquier pestaña; la validación de reglas sigue bloqueando Run.
Price Optimization - pestaña General con el objetivo de optimización

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Configurar con IA: describe lo que quieres en lenguaje natural

El panel Config by AI está junto a las pestañas de configuración como un asistente tipo chat, utilizable en cualquier momento. Úsalo cuando sepas el resultado que quieres pero no qué parámetros ajustar.
  • Prompt - describe tu objetivo en 1-3 frases. Ejemplo: “Maximizar el beneficio en los productos KVI sin bajar demasiado el margen ni mover los precios más de un 10 %.”
  • Run AI - genera valores en las pestañas de configuración.
La salida de la IA es un punto de partida. Revisa la configuración generada antes de ejecutar: la IA da una estimación estructurada, no una respuesta final. Como Config by AI es independiente de las pestañas, puedes seguir editando la configuración a mano después de que la IA la rellene; las dos superficies no se bloquean entre sí.

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Configurar en las pestañas

Rellena las pestañas en cualquier orden. Config by AI está junto a las pestañas y se puede usar en cualquier momento; alterna entre el asistente de optimización y el de reglas según la pestaña en la que estés.

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General: el objetivo de optimización

  • Optimization Goal - Maximize Profit (prioriza el margen y el resultado neto), Maximize Revenue (impulsa el crecimiento de ingresos y el volumen de ventas) o GMROI (equilibra el margen con la velocidad de rotación del inventario). Elegir GMROI desbloquea un mínimo y máximo de Days of Supply (por defecto 7 y 30 días) y una fecha opcional de fin de vida por SKU; el optimizador los usa para subir precios cerca de una rotura de stock y rebajar el sobrestock, y recurre solo al beneficio donde no están definidos. Consulta Pricing con inventario y GMROI.

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Parameters: alcance, entradas y salvaguardas

  • Manual price overrides - Preserve manually updated prices controla cómo se tratan en la ejecución los precios que editaste a mano. Con la opción activada, esos precios se mantienen tal cual y el optimizador los omite en lugar de proponer un nuevo precio. Actívala cuando tengas precios fijados a mano que no quieras sobrescribir.
  • Expected Impact Timeframe - cuánto proyecta hacia adelante el optimizador el impacto de los nuevos precios al puntuarlos (por ejemplo, Next 30 days).
  • Confidence tiers - elige sobre qué niveles de confianza de elasticidad puede actuar la ejecución, para retener los SKUs con poca evidencia.
  • Scope - ejecuta sobre el Full grid (Grid completo) o sobre un Sample (muestra) de filas para validar la configuración antes de una ejecución completa.
  • Inputs - mapea las columnas del Grid que lee el modelo: Price (precio de venta actual) y Cost (costo por unidad). El historial de ventas/transacciones aporta la señal de demanda que el modelo ajusta, y los precios de competidores (si existen) permiten al modelo tener en cuenta la posición competitiva.
Sin historial de ventas el modelo no tiene nada que ajustar; sin Cost el modelo no puede calcular objetivos basados en margen.
¿Buscas los parámetros del modelo a nivel de cuenta? La clusterización, los corredores de recomendación, la estacionalidad, los umbrales de confianza y la frescura del modelo son configuraciones del modelo de demanda a nivel de cuenta, no por ejecución. Están en Settings → Modelling. Consulta Modelado. Esa pestaña es solo para Admin, porque un cambio ahí afecta a todas las ejecuciones y recálculos futuros de la cuenta.

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Rules: salvaguardas sobre la recomendación

La pestaña Rules es una pestaña permanente, con la misma lista de reglas, el mismo control Add rule y el mismo contador de reglas que Dynamic Pricing. Las reglas que añades aquí se ejecutan como el paso Apply Pricing Rules después de que el modelo proponga precios, actuando como salvaguardas sobre la recomendación (por ejemplo, un margen mínimo o un patrón de redondeo). Los 8 tipos de regla se explican para usuarios de negocio en la Guía de reglas de precios y con todo el detalle técnico en la referencia de Dynamic Pricing. La validación de reglas debe superarse antes de que pueda iniciarse una ejecución.

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Leer el resultado

Tras una ejecución, cada recomendación queda en su propia celda del Grid de salida, un valor por celda, para que las recomendaciones sean fáciles de recorrer y de aplicar fila por fila. Por cada recomendación puedes:
  • Definir el tipo de precio con el que debe aplicarse el precio recomendado (por ejemplo, regular o promocional).
  • Definir la fecha de vigencia en la que el precio debe entrar en efecto.
Las recomendaciones llegan a la pestaña Price Approval del Grid como un Proposed Price por fila, con columnas de apoyo que dan el contexto de cada una:
  • Proposed Price - el precio recomendado por SKU.
  • Price Change y Price Change % - cuánto mueve la recomendación el precio actual.
  • New Unit Margin %, New Unit Margin % pp change y Unit Margin % Change (%) - el margen al precio recomendado y el cambio frente al margen inicial.
  • Confidence - High, Medium o Low, según la fuerza de la señal del modelo para ese SKU.
  • Elasticity Tier y Elasticity - de qué ajuste proviene la respuesta al precio y el coeficiente usado. Item es un ajuste sobre el propio historial del SKU y es el más fuerte; Group toma prestado de un clúster de SKUs similares; las variantes estacionales (por ejemplo Item Low Season) ajustan una parte concreta del año; Category Default es el recurso de último nivel cuando un SKU tiene muy poca señal para cualquiera de los anteriores. El nivel es tu lectura más rápida de cuánta evidencia hay detrás de una recomendación.
  • Δ Sales Units, Δ Sales Value, Δ Gross Profit y Δ Gross Margin % - el impacto pronosticado del cambio sobre el horizonte seleccionado. Consulta Pronóstico de ventas e impacto de precio.
Haz clic en cualquier celda Proposed Price para abrir el panel lateral derecho Price Analysis, el mismo patrón de panel que en Dynamic Pricing, que explica por qué se propuso ese precio (precio regular, precio actual, precio propuesto, costo, rango factible, reglas aplicadas, elasticidad usada, impacto esperado). Los SKUs sin precio regular muestran un guion en esa fila. Cuando una recomendación te convenza, envíala al flujo de aprobación de precios para revisarla y publicarla.

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Errores habituales

  • Historial de ventas escaso - los SKUs con muy pocas transacciones reciben baja confianza y cambios recomendados pequeños. Es intencionado. Para los SKUs demasiado escasos para modelarse por sí solos, el optimizador toma prestada la señal de demanda de un clúster de SKUs similares en lugar de descartarlos, así que los artículos con pocos datos siguen recibiendo una sugerencia razonable, con menor confianza.
  • Las recomendaciones pasan por aprobación, no directamente a activo - Price Optimization propone precios; tú los revisas, ajustas y publicas mediante el flujo de aprobación de precios. Nada pasa a estar activo sin tu visto bueno.
  • Objetivo equivocado - si defines Goal = Revenue, espera que el modelo baje los precios de los SKUs elásticos. Si defines Goal = Profit, espera lo contrario. Elige el objetivo que corresponda a la decisión que estás tomando.

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