Autores: Manuela Monterroza, Roberto Zuñiga, Estefanía Giraldo, Juan Carlos Valdera, Andrea Cardona, Javier González
Todos los consumidores son distintos, cada uno tiene preferencias propias y diferentes de los demás, y estas últimas, sujetas a un presupuesto disponible, determinan la disposición a pagar de cada uno por un producto en particular.
Una forma para que las empresas aumenten sus beneficios es a través de la discriminación de precios. Existen tres formas para discriminar en precios, pero la más común es la de tercer grado, la cual consiste en cobrar un precio diferente a distintos grupos de consumidores, según unas características observables como por ejemplo: la edad, el sexo, el país, el color de piel, la clase de vestimenta, etc.
Así mismo, es importante considerar el auge del comercio digital, en donde las redes sociales han sido las pioneras en la última década; miles de comerciantes de todo tipo toman provecho de las redes para vender tanto bienes como servicios. En cuanto a la discriminación de precios, se considera que en este tipo de comercios, evidenciar características particulares que permitan la separación de los mismos es una tarea más sencilla; redes sociales como por ejemplo Instagram, permiten a las empresas conocer más a los clientes a través de un perfil que muestra las características e intereses particulares de cada uno y, a partir de esta información, discernir qué personas podrían estar dispuestas a pagar un poco más del precio que ya tienen establecido.
Este proyecto, centrado en el mercado de bolsos de mujer en Instagram para Colombia, busca ver si hay una discriminación en precios en dicho mercado.
Para tal propósito, se indaga sobre el precio de un mismo producto para cada cuenta registrada, desde dos cuentas de Instagram diferentes en apariencia, una de ellas con características que indican un alto poder adquisitivo.
Metodología
- Recolección de datos
El objetivo era encontrar tiendas que vendieran bolsos para mujer que no tuvieran precios públicos y que fueran colombianas, por lo que descartamos todas las que eran de otros países, tenían página web, un punto físico, un catálogo con precios en la biografía o un catálogo con precios en el link de WhatsApp y a las que respondían con precios en los comentarios de sus publicaciones. Así mismo, con el propósito de incluir nuevos y pequeños emprendimientos, y de facilitar más la recolección, no fijamos un punto de corte del número mínimo de seguidores que debía de tener cada cuenta y tampoco nos limitamos a incluir cuentas que vendieran exclusivamente bolsos para mujer.
En principio se lograron recolectar 200 tiendas en total, pero al final la base terminó con 161 debido a que 39 no contestaron a ninguna de las dos cuentas.
- Definición de las cuentas
Se escogieron dos cuentas para llevar a cabo la actividad, ambas públicas y con características distintas que mostraran de manera diciente el poder adquisitivo de cada una.
La primera cuenta, la cual representa un poder adquisitivo alto, cuenta con un número alto de seguidores y con fotos de buena calidad, en otros países y lugares emblemáticos.
La segunda cuenta, la cual representa un poder adquisitivo medio, o bajo si se le compara con la anterior, cuenta con características opuestas a las mencionadas anteriormente, con un número de seguidores más bajo, y fotos en lugares regulares y no demasiado llamativos.
- Tratados y controles
Tratados: Tiendas preguntadas por la cuenta de alto poder adquisitivo.
Controles: Tiendas preguntadas por la cuenta de poder adquisitivo medio/bajo.
En este caso, todas las cuentas que se recolectaron fueron tratados y controles, ya que a todas se les preguntó desde ambas cuentas.
- Variables
Para el modelo se usaron únicamente dos variables explicativas, una dummy referente a la cuenta desde la que se preguntó y una variable referente al número de seguidores de las tiendas en logaritmo, y la variable de respuesta la cual es el logaritmo de los precios que se recolectaron.
La dummy será = 1, cuando la cuenta que pregunta es la que representa un poder adquisitivo alto.
La dummy será = 0, cuando la cuenta que pregunta es la que representa un poder adquisitivo medio.
· Resultados
Cuando pregunta la cuenta aparentemente rica, el precio en promedio es 3.6 PP mayor que cuando pregunta la cuenta representativa de la clase media. Sin embargo, según la regresión esta no es una variable significativa para el modelo.
Entradas
