Aumentos de precio de renovación de suscripción: el tiempo está de su lado

Mather Economics tiene relaciones a largo plazo con muchos de nuestros clientes de medios de comunicación que se remontan a 10 años o más. Hemos observado el cambio dramático en las fuentes de ingresos a medida que la publicidad migraba de las plataformas impresas a las digitales y los productos de noticias digitales se creaban y vendían a los suscriptores. A través del prisma de esta experiencia, desarrollamos varios KPI específicos para renovar los cambios de precios que miden la efectividad de una estrategia y campaña de precios.

Estos KPI de precios de renovación incluyen paradas incrementales, ingresos netos incrementales, revierte arriba y revierte abajo, y actualizaciones / rebajas. Otra métrica importante que desarrollamos es la relación entre los cambios en la tasa neta y bruta. En otras palabras, el aumento de precio realizado en aquellos clientes que permanece activo después de la acción de fijación de precios dividido por el aumento de precio bruto aplicado a esos clientes.

Como ejemplo, si una publicación otorgara a sus suscriptores un aumento de US $1 por mes y la tarifa promedio de los clientes restantes aumentara US $0.80, la proporción sería de $0.80 / $1, o 80%. A esto lo llamamos rendimiento métrico.

Mather ofrece un servicio dinámico de precios de renovación de suscriptores denominado precios basados ​​en el mercado. El objetivo de este servicio es mejorar la eficiencia económica de los precios de renovación al: a) aumentar los ingresos generados por los suscriptores con alta demanda del producto, yb) disminuir la pérdida de volumen al evitar la fijación agresiva de precios de los suscriptores con mayor sensibilidad al precio.

Los méritos de los precios basados ​​en el mercado en la industria editorial están bien documentados, ya que cientos de editores de todo el mundo han implementado con éxito estrategias dinámicas de precios durante casi dos décadas.

Es típico que este tipo de estrategia de precios reduzca la pérdida del suscriptor relacionada con el precio en un 50%, lo que aumenta sustancialmente el rendimiento de un aumento en el precio de renovación. En esta era de creciente dependencia de los ingresos de los suscriptores, mejorar el rendimiento de los precios de renovación en la generación de ingresos y minimizar la rotación de suscriptores es vital para el éxito de los editores.

Para respaldar los precios dinámicos de renovación, Mather desarrolla modelos econométricos para estimar la propensión a la retención y la sensibilidad al precio de los suscriptores individuales. Luego, recomendamos ajustes de tasa de renovación de acuerdo con la distribución relativa de la sensibilidad al precio entre los suscriptores en el mercado, y validamos el desempeño de los modelos predictivos mediante pruebas A / B, donde un grupo de suscriptores de control estadísticamente representativo está excluido del aumento de precios. La comparación del rendimiento de los grupos de prueba y control nos permite calcular los KPI de precios descritos anteriormente.

Hemos encontrado que la tenencia es un importante predictor de la elasticidad precio. El primer año de la relación de un suscriptor con la publicación es cuando es más probable que se detenga debido a un aumento de precio. Si llega a su tercer año, su elasticidad de precio de renovación se reducirá significativamente. Entonces, para los editores, cuando se trata de la renovación del poder de los precios, el tiempo está de su lado.

Rendimiento decreciente

El rendimiento se ha convertido en un KPI cada vez más importante para nuestros programas de precios. Un hallazgo clave de nuestra investigación, especialmente para aquellos mercados que han implementado varias rondas de precios de renovación (tanto precios dinámicos de renovación como estándares, precios generales), es que el rendimiento de los precios de renovación generalmente disminuye con cada aumento de precio de renovación. Este es un resultado intuitivo para muchos de los que han trabajado en grupos de audiencia y circulación, y esta respuesta del cliente debe anticiparse al desarrollar una estrategia de precios.

Para demostrar este hallazgo, el gráfico a continuación de uno de nuestros socios ilustra el rendimiento promedio de los precios ha pasado de 79.2% durante la primera instancia de renovación de precios a 65.4% varios años después durante la sexta instancia de precios. Es importante destacar que la tasa de parada promedio durante este mismo período se redujo significativamente.

La implicación es que mientras menos suscriptores detuvieron sus suscripciones durante una instancia de precio de renovación, menos suscriptores aceptaron el monto total del ajuste de la tarifa.

Analítica de rendimiento

Para comprender los factores que afectan el rendimiento, nuestro equipo ejecutó cientos de especificaciones de modelos en un conjunto de datos completo que incluye transacciones de clientes y resultados de rendimiento detallados de iniciativas de precios anteriores. También incluimos indicadores macroeconómicos para determinar si el estado de la economía influyó en la respuesta de los precios de renovación.

Algunos de esos insumos se enumeran en la figura a continuación, junto con su impacto direccional en el rendimiento. Por ejemplo, encontramos que el rendimiento en una instancia de precios anterior de un suscriptor se asoció negativamente con el rendimiento en su próxima instancia, lo que sugiere que los suscriptores que no aceptan un aumento de precio (pero que conservan su suscripción) tenderán a rechazar de manera similar los futuros intentos de precios.

También descubrimos que la presencia de una interacción previa entre el servicio al cliente relacionada con los precios (revocaciones) se asoció con un menor rendimiento futuro de los precios. Finalmente, encontramos que los indicadores macroeconómicos son factores predictivos significativos del rendimiento, con un mayor desempleo y niveles de precios en la economía que se correlacionan con un rendimiento de precios más bajo en el futuro, mientras que las tasas de ahorro personal más altas tienden a mejorar el rendimiento futuro.

Fuente: INMA

Billy D. Aldea-Martínez, Gerente Regional, Iberoamérica para Piano, la plataforma SaaS líder mundial que permite a las empresas de medios lanzar modelos de monetización directa.

Billy también es consultor de estrategia de Monetización Digital y trabaja con los grupos de medios en América Latina, como Editora Abril (Brasil), Grupo Globo (Brasil), GFR Media (PR), GMG (PT) y otros.

En el pasado ha ejercido como Advisor y Angel Investor para startups de adtech & martech como Start-up Chile, Start-up Perú, Parallel18 Admetricks y StarterDaily.

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