Newsletter
Suscríbete a nuestro Newsletter y entérate de las últimas novedades.
https://centrocompetencia.com/wp-content/themes/Ceco
En abril de este año, la plataforma especializada en derecho y economía de la competencia Concurrences, otorgó los “Antitrust Writing Awards” a los mejores artículos académicos sobre libre competencia publicados durante el año 2024.
El Comité Editorial de Premios de Concurrences revisó los artículos académicos que se nominaron para la categoría “Best Academic Articles”, seleccionando un conjunto de ganadores por cada sub-categoría (i.e., antitrust general, prácticas concertadas, conductas unilaterales, fusiones, enforcement privado, temas de fronteras y digital).
Esta nota se refiere al artículo “Personalized Pricing and Competition”, de Andrew Rhodes (Toulouse School of Economics) y Jidong Zhou (Yale University), ganador en la categoría “Digital”. En este, los autores desarrollan un modelo general de oligopolio para estudiar los efectos de la personalización de precios (práctica cada vez más utilizada gracias al uso de datos granulares y algoritmos de inteligencia artificial) en comparación con esquemas tradicionales de precios uniformes.
Específicamente, los autores analizan cómo la estructura del mercado (cantidad de empresas, diferenciación de productos, costos de producción) y el acceso asimétrico a los datos influyen en los efectos de la personalización tanto sobre las utilidades de las firmas como sobre el bienestar de los consumidores.
Uno de los hallazgos más relevantes es que el impacto de la personalización varía según el grado de cobertura del mercado. Cuando esta es alta (por ejemplo, si los costos marginales son bajos o hay muchos competidores), la personalización intensifica la competencia, reduce los precios y mejora el bienestar del consumidor, aunque afecte negativamente a las empresas. Por el contrario, si la cobertura es baja, los precios personalizados pueden dañar el bienestar del consumidor y aumentar las ganancias empresariales, al permitir a las firmas capturar consumidores con alta disposición a pagar, incluso en contextos de menor competencia efectiva.
En el modelo de equilibrio planteado por Rhodes y Zhou se distinguen dos regímenes de precios: uno en el que las empresas fijan un precio uniforme para todos los consumidores, y otro en el que pueden personalizar precios según las preferencias individuales. En el primer caso, la falta de información específica impide la discriminación de precios, lo que implica que algunos consumidores con valoraciones más bajas podrían quedar fuera del mercado. En el segundo, se asume que las empresas conocen las preferencias de cada consumidor, lo que les permite capturar una mayor parte de su excedente.
Dado que el modelo permite múltiples equilibrios, los autores se concentran en descartar aquellos menos realistas —como los que implican precios por debajo del costo— y se enfocan en un equilibrio en el que cada empresa atiende a los consumidores que valoran más su producto. En ese escenario, la firma ganadora cobra un precio igual a la diferencia entre la valoración del consumidor por su producto preferido y su siguiente mejor alternativa, maximizando así su ganancia individual en ese segmento (si cobra un precio mayor a la diferencia, entonces el consumidor optará por la segunda alternativa).
A partir de esta caracterización, los autores analizan cómo el paso de un régimen de precios uniformes a uno personalizado afecta el desempeño del mercado. Bajo ciertas condiciones de regularidad, se demuestra que los precios personalizados pueden generar mayores ganancias para las empresas y un mayor excedente agregado, aunque también pueden perjudicar a ciertos consumidores. En consecuencia, el efecto neto sobre el bienestar depende de cómo las decisiones de consumo, determinadas por las valoraciones y capacidades de pago de los consumidores, la cual es una dinámica asociada con Armstrong (2007)
Como fue anticipado, los autores expanden este análisis al evaluar los efectos de estas prácticas de precios según distintos niveles de cobertura del mercado. En particular, cuando el costo marginal es alto, el mercado tiende a estar solo parcialmente cubierto con precios uniformes, mientras que la personalización permite ampliar la cobertura al captar consumidores que, de otro modo, no comprarían. Este último régimen se modela como una competencia asimétrica de tipo , los autores demuestran que sus conclusiones se pueden invertir cuando se permite cobertura parcial del mercado.
Cuando los costos marginales son bajos, el mercado está completamente cubierto incluso con precios uniformes. En este contexto, permitir la personalización intensifica la competencia: cada empresa intenta atraer individualmente a los consumidores del rival ofreciendo precios más bajos. Como resultado, las ganancias de las empresas disminuyen, mientras que el excedente del consumidor aumenta. Este efecto se evidencia con claridad en el escenario de dos empresas (n = 2) [1] desarrollado por los autores.
En contraste, el caso de un mercado con cobertura parcial y precios personalizados, la fijación de precios personalizados puede aumentar las ganancias y reducir el excedente del consumidor. Esto pues, los precios personalizados aumentan las ganancias de las empresas en la medida que expande la cantidad de consumidores (que tienen valoraciones más bajas que el precio uniforme pero más altas que el costo marginal). Dado que estos nuevos consumidores suelen tener valoraciones bajas, el incremento de bienestar para ellos es limitado y puede verse superado por el aumento en los precios pagados por otros, resultando en una caída del excedente del consumidor (agregado).
Figura 1: Impacto de los precios personalizados en un mercado con dos productos (n=2) para distintos niveles de costo marginal (c).
Fuente: Rhodes y Zhou (2024)
En el régimen de precios uniformes, existe un grupo de consumidores que queda excluido del mercado debido a un costo marginal relativamente alto. Sin embargo, bajo precios personalizados, parte de este grupo accede al mercado, generando una expansión de la demanda. A medida que el costo marginal aumenta, el equilibrio se desplaza y crece la brecha entre los regímenes: los consumidores que ya resultaban perjudicados por la personalización enfrentan pérdidas aún mayores, mientras que inicialmente se beneficiaban lo hacen en menor medida, al reducirse su ganancia neta respecto del precio pagado. De este modo, se configura un patrón donde el impacto neto sobre los consumidores tiende a deteriorarse, mientras que las empresas obtienen mayores beneficios gracias a la expansión del mercado y a su capacidad de segmentación más fina.
Un cierre relevante en el análisis de los autores es que el impacto de la personalización de precios no depende solo del costo marginal (c) y del número de empresas (n), sino también del grado de diferenciación entre los productos (ver la nota de CeCo “Economía de datos y discriminación de precios: la importancia de estudiar la estructura del mercado”). Cuando los productos son más similares, la competencia de precios se intensifica y el margen para aplicar precios personalizados se reduce, siendo un resultado coherente con el trabajo de Ali, Lewis y Vasserman (2023).
Asimismo, los autores subrayan el rol que podría tener el acceso desigual a los datos. Cuando solo algunas empresas tienen la información detallada y la capacidad tecnológica para personalizar precios, se generan asimetrías informativas que pueden perjudicar a los consumidores y distorsionar el equilibrio competitivo del mercado. Por ejemplo, los autores señalan que plataformas digitales como Amazon han sido asociadas con estrategias de personalización de precios para sus productos, mientras que otros terceros vendedores de productos similares en su plataforma no poseen dicha capacidad.
En este sentido, los autores complementan el análisis incorporando las asimetrías en el acceso a datos. Cuando el número de empresas que tienen información suficiente para aplicar precios personalizados (k), se configura un escenario mixto. En este contexto, los autores muestran que no existe un equilibrio en estrategias puras cuando todas las firmas fijan precios simultáneamente. La solución que proponen consiste en que las empresas sin acceso a datos fijen primero sus precios uniformes, y luego las firmas informadas utilicen esa información para responder con precios personalizados.
Este análisis también se complementa con la dimensión de los costos marginales. En particular, en escenarios de bajo costo, la cobertura del mercado es alta sin importar cuántas firmas personalicen precios. No obstante, en el régimen mixto, las empresas con información logran atraer a consumidores con preferencias débiles —es decir, sin un producto claramente favorito—, ofreciendo precios personalizados que priorizan capturar participación antes que generar un buen emparejamiento. Esto puede reducir la eficiencia asignativa y, en consecuencia, el bienestar agregado, en comparación con los otros dos regímenes (con precios completamente uniformes o personalizados).
En resumen, los autores concluyen que la asimetría en el acceso a datos y el momento en que se fija el precio son factores que permiten a ciertas empresas segmentar con mayor precisión, aumentando sus beneficios. Sin embargo, este tipo de segmentación puede implicar una pérdida de bienestar para los consumidores, especialmente en un régimen mixto.
La interacción entre la fijación de precios y el uso de datos en entornos digitales cobra especial relevancia en mercados oligopólicos. Bajo ciertas condiciones —como valoraciones log-cóncavas y cobertura total del mercado—, la personalización de precios puede beneficiar a los consumidores y reducir las ganancias empresariales. Sin embargo, cuando los costos marginales limitan la cobertura, las empresas logran mayores beneficios a costa del excedente del consumidor. Este efecto se intensifica cuando solo algunas firmas acceden a datos, generando un escenario de discriminación con asimetría informativa especialmente perjudicial para los consumidores.
Los autores sugieren que políticas que promuevan la compartición de datos o regulen el acceso simétrico a la información podrían mejorar estos resultados. La efectividad de dichas medidas dependerá del costo de adquisición de datos y del marco normativo que rija su uso. Así, la regulación sobre datos personales influye no solo en la competencia, sino también en la distribución del bienestar en mercados digitales.
[1] Número de empresas que están compitiendo en el modelo.
*María del Pilar Osorio es Economista Universidad del Rosario. Magister en Economía del Medio Ambientes y Recursos Naturales, Medio Ambiente Universidad de Los Andes. Jefe de la Carrera de Economía en la Universidad Privada Boliviana (Campus La Paz).
