CASO DE USO

Entiende cómo un cambio de precio modifica la disposición a pagar antes de que los clientes lo vean.

Fija un nuevo precio frente a una población configurada de compradores y observa la distribución de disposición a pagar, la curva de demanda y el precio que maximiza ingresos antes del rollout.

VISIÓN GENERAL

El precio es una de las decisiones más difíciles de revertir. Si lo subes, puedes perder clientes de los que nunca sabrás nada; si lo mantienes bajo, dejas ingresos sobre la mesa. El problema es que normalmente solo descubres cuál de las dos pasó cuando el nuevo precio ya está en vivo.

Polyhyle te deja probar el cambio de precio antes. Pone el nuevo precio frente a una población configurada de compradores sintéticos, pregunta a cada uno cuánto pagaría de verdad y si acepta o se marcha, y convierte esas respuestas en una curva de disposición a pagar y un precio que maximiza ingresos. Ves el equilibrio entre conversión e ingresos antes de afectar a un solo cliente.

DENTRO DE Polyhyle

Decisiones de precios

Un aumento de precio del 12% con un mensaje de ahorro de tiempo en equipos SaaS de producto en la UE.

  1. 01

    Define el cambio de precio y los compradores

    Establece el precio actual y el nuevo, el packaging y los segmentos de clientes contra los que quieres probar el cambio.

  2. 02

    Pregunta a cada comprador su techo

    Cada comprador sintético indica el precio máximo exacto que pagaría, si acepta, duda o rechaza el nuevo precio, y qué lo haría aceptable.

  3. 03

    Construye la curva de demanda

    Las respuestas de precio máximo forman una distribución de disposición a pagar, y en cada precio candidato Polyhyle calcula la cuota que aún convierte y los ingresos que implica.

  4. 04

    Encuentra el precio que maximiza ingresos

    Obtén el precio óptimo, el reparto aceptar-dudar-rechazar y el MRR y LTV proyectados por segmento, antes de que el cambio llegue a un solo cliente.

DETALLE DE SIMULACIÓN

Decisiones de precios

Un aumento de precio del 12% con un mensaje de ahorro de tiempo en equipos SaaS de producto en la UE.
En ejecución

Precio óptimo

$59

Aumento de ingresos

+12.4%

Aceptación

58%

Inputs del mundo

  • Packaging actual, puntos de precio y reglas de descuento
  • Segmentos de clientes por tamaño de empresa, urgencia y sensibilidad al presupuesto
  • Supuestos de precios de competidores y presión de mercado

Resultado simulado

Lanza el aumento primero en equipos de alta intención, prepara un mensaje anti-churn para cohortes sensibles al coste y evita cambiar el packaging hasta validar la señal de copy.

Señal de comportamiento

Horizonte simulado de 30 días

SEÑALES QUE RECIBES

Precio óptimo$59
Aumento de ingresos+12.4%
Aceptación58%

Lanza el aumento primero en equipos de alta intención, prepara un mensaje anti-churn para cohortes sensibles al coste y evita cambiar el packaging hasta validar la señal de copy.

POR QUÉ SIMULARLO

La forma habitual de reducir el riesgo de un cambio de precio es lanzarlo y observar, o hacer una encuesta larga y confiar en que lo que dicen coincida con lo que harán. Ambas son lentas, y un error en vivo te cuesta cuentas perdidas y un número que no puedes deshacer con discreción.

Simularlo antes convierte esa apuesta en una comparación. En una tarde puedes probar varios precios, ver qué segmentos se resisten y cuáles absorben el aumento, y llegar al rollout sabiendo ya el equilibrio entre ingresos y churn, en vez de descubrirlo en facturas reales.

BETA PRIVADA

Prueba la decisión antes de que llegue al mercado.