Hoy me contaron de una empresa Chilena de arriendo de maquinarias que hace más de un año creó el puesto de Revenue Manager. De hecho hace unos dos años recuerdo haber conversado con mi buen amigo Alejandro Molina, diseñando conceptualmente un modelo de optimización de precios de arriendo de maquinarias para su división.
El tema es bien relevante y muy parecido al que enfrentan los hoteles cuando tienen que arrendar salas de conferencias. ¿Cuánto descuento le doy a un cliente que reserva por un período largo, versus ![801487113_abab631aa2[1]](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgFXbFNbxaqMf7C4s53keirbM5zucTyAoxgeDaB0KPt1EN-Kyg9whHBu7s4DGiCwXvtomHPuOXm-JM9JoOf7_Kt4EvEniPgM_BE5UJmS0N1ZLl9Evay041bfpM84rMHflRcjsJbZi6sSvvI/s1600-h/801487113_abab631aa2%5B1%5D%5B4%5D.jpg "801487113_abab631aa2[1]")
Pero para poder entender con claridad cuánto debe ser este descuento es necesario pronosticar pedidos futuros de arriendos por longitud. También es necesario entender cuál es la probabilidad de que esos pedidos de arriendos futuros tengan flexibilidad de fecha. Entonces yo debiera ofrecer descuentos a clientes que hacen pedidos con flexibilidad de fechas. Acá también necesito ponerle valor a esa flexibilidad, y para poder hacerlo en forma exacta, nuevamente necesito un buen sistema de pronósticos.
¿Cuáles son las condiciones que hacen posible aplicar técnicas de Revenue Management en estas industrias?
- Restricciones de capacidad: el número de máquinas compatibles o de salas de conferencias es limitado.
- Perecibilidad: cuando uno de estos activos no se usa un día, la capacidad de generar ingresos por ese día se pierde.
- Predictibilidad de la demanda: es posible predecir la demanda, dentro de ciertos márgenes de error.
- Segmentos de mercado con diferentes preferencias y disposiciones a pagar.
Entonces cualquier industria donde existan estas restricciones se puede beneficiar de hacer Revenue Management.
El sobreprecio a los arriendos cortos, es el equivalente al descuento por períodos largos, porque éstos me aseguran un monto mayor. Al final es calcular la contribución total de la transacción.
ResponderBorrarMe gustó tu aplicación a otras industrias. Nosotros hemos intentado entrar al negocio del arriendo de maquinaria industrial y es sumamente complejo armar el modelo.
Gracias por el comentario Loreto. ¿Cuál es la dificultad de armar el modelo? ¿Tiene que ver con la obtención de datos históricos para proyectar o con el modelo de optimización?
ResponderBorrarYo tengo un diseño conceptual del modelo de optimización. Creo que en general cuesta encontrar los datos históricos ya que muchas veces no existe mucho más que facturas de los arriendos antiguos. Uno puede tabular las facturas y a veces construir la historia de demanda servida. Donde se complica la cosa es para encontrar datos de cuándo la capacidad estuvo limitada, ya que muchas veces por el activo fijo uno puede saber cuántas unidades de cada tipo de máquina tenían, pero frecuentemente no existen datos precisos de períodos de baja por mantención. Entonces hay dos caminos; asumir que nunca hubo mantenciones (que va a generar pronósticos con sesgo hacia abajo) o tratar de inferir las bajas por mentención. Con eso se aplica el modelo EM (Expectation Maximization) los días sin capacidad ociosa para estimar demanda no servida.
Otra dificultad es que a veces los clientes arriendan varios equipos al mismo tiempo, y buscan una alternativa si un proveedor no les puede proveer todos los equipos que requieren. Entonces se produce un efecto cruzado por limitación de capacidad. Eso sí que es mucho más difícil de estimar sin historial de cotizaciones no concretadas. Pero uno puede estimarlo por la frecuencia de arriendos de diferentes equipos en la misma factura.
Cualquier duda, estoy a tu disposición.
Matías