Quizá no lo sepas, pero si compras on-line unos zapatos antes de las siete de la tarde, pagarás más por ellos, y si vives en un barrio de clase alta, nunca recibirás una oferta de auriculares baratos. Los precios estandarizados y las rebajas de toda la vida han dado paso en Internet a estrategias mucho más complicadas, diseñadas para 'exprimir' al consumidor

«Nadie imaginaba que estos algoritmos fueran a volverse tan sofisticados», dice Robert Dolan, profesor de marketing en Harvard. El precio de una lata de refresco en una máquina expendedora hoy puede variar según la temperatura en la calle. Un estudio muestra que el precio de los productos que Google te recomienda posiblemente está en función de lo manirroto o tacaño que seas según tu historial en la web. Para los compradores, todo esto significa que el precio –el que van a ofrecerte dentro de 20 minutos o el que están ofreciéndole a la vecina– se ha convertido en una abstracción cada vez más impredecible. «En los viejos tiempos, cada cosa tenía su precio establecido», recuerda Dolan. Ahora, la pregunta más simple de todas –¿cuánto cuesta?– tiene una respuesta tan incierta que haría las delicias del teórico cuántico Werner Heisenberg.

Lo que lleva a plantear una cuestión de mayor alcance: ¿es posible que Internet, cuya transparencia supuestamente iba a beneficiar a los consumidores, esté haciendo justo lo contrario?

A comienzos del nuevo siglo, la cantidad de datos recogidos en los servidores de Internet se había vuelto tan gigantesca que empezó a ejercer su particular fuerza de la gravedad. Lo que disparó la llegada en masa de especialistas en economía. «Ebay era como Disneylandia –afirma Steve Tadelis, otro economista de Berkeley que entró a trabajar en ese portal en 2011 y ahora está al servicio de Amazon–. Podíamos experimentar a una escala sin precedentes en la historia».

En torno a 2005, algunos empezaron a plantearse la posibilidad de que los big data pudieran no solo cartografiar cómo cambiaba la curva de la demanda hora a hora (las compras por Internet tienen su momento álgido durante las horas de trabajo, por lo que los precios suelen subir por la mañana y reducirse a última hora de la tarde), sino dibujar la curva de demanda personal de cada individuo. Si lo lograban, estaban ante el Santo Grial.

A medida que este nuevo mundo iba cobrando forma, la experiencia inicial vivida por el consumidor que compraba por Internet –¡es tan fácil!, ¡hay toda clase de chollos!– comenzó a perder encanto. Algunos de los supuestos chollos en realidad no lo eran. En 2007, un californiano llamado Marc Ecenbarger creyó dar con una ganga al mirar en Overstock.com y tropezarse con un juego de mobiliario para jardín por 449,99 dólares (precio oficial, ponía: 999 dólares). Compró dos juegos, los desembaló y descubrió –por una etiqueta que se habían olvidado de quitar– que el juego estaba a la venta en los almacenes Walmart por 247 dólares.

Ecenbarger reclamó a los de Overstock, que ofrecieron reembolsarle el dinero. Pero el episodio fue utilizado más tarde en un juicio por prácticas de publicidad engañosa. Durante la vista salieron a relucir correos internos de la compañía; en uno de ellos, un empleado decía que era sabido que los precios «están inflados de un modo grotesco». En 2014, un juez de California ordenó a Overstock el pago de 6,8 millones de dólares en indemnizaciones. (La empresa ha recurrido la sentencia).

El viejo sistema de un solo precio por artículo se está sustituyendo por algo que se acerca al frenesí de las transacciones bursátiles en Wall Street. En este nuevo universo, los precios nunca son fijos. ¿Cómo va a acabar todo esto? Una posibilidad es que volvamos a lo simple. Un ejemplo: en la start-up de ropa Everlane consideran que pueden sacarle partido al resentimiento de muchos consumidores contra las tácticas de precios cada vez más sibilinas. La compañía deja bien claro el coste de fabricación de cada uno de sus productos y el beneficio devengado por artículo.

Dime dónde vives y te diré que te vendo

El objetivo de estos economistas es que el vendedor sepa cuál es el precio máximo que cada cliente individual está dispuesto a abonar, con el fin de ofertarle un precio ligerísimamente más bajo, lo que supondría sacarle hasta el último céntimo posible. En el pasado, los comerciantes ya usaron los datos demográficos (edad, raza, lugar de residencia...) para tratar de deducir el precio máximo que pagaría un cliente. En 2000 se dijo que Amazon estaba recurriendo a este tipo de experimentos después de que algunos clientes advirtieran que estaban cobrándoles distintos precios por los mismos DVD. Amazon lo negó tajantemente.

Nuevas técnicas. Este algoritmo analiza datos como el historial de búsqueda, el comportamiento de compra, la ubicación geográfica y la demanda del producto. Dependiendo del consumidor, el algoritmo puede incrementar o reducir los precios para maximizar las ganancias del vendedor, ofrecer descuentos personalizados o competir con precios de otros vendedores. Esta dinámica permite a las tiendas online adaptar sus estrategias de precios en tiempo real.