En realidad, los vendedores enfrentan desafíos para obtener información de demanda perfecta. La demanda no solo está influenciada por el precio, sino también por factores comportamentales como los efectos de referencia, lo que complica la fijación de precios óptima para las empresas. Para abordar este problema, proponemos un modelo de fijación de precios dinámico que incorpora el aprendizaje de la demanda y considera los efectos de referencia del consumidor. Utilizando el método bayesiano y basándose en las ventas y precios históricos, los vendedores pueden aprender sobre los patrones de demanda. Analizamos el modelo para determinar la existencia de una solución óptima y proporcionamos un algoritmo para resolverlo. Nuestra simulación numérica demuestra que la demanda total del consumidor y el impacto del precio en la demanda permanecen relativamente estables con el tiempo. Sin embargo, los factores que influyen en los efectos de referencia muestran una mayor variabilidad. Los vendedores también pueden obtener información sobre la demanda del mercado a través de su comportamiento de aprendizaje en cada fase y ajustar la producción en función del tamaño del mercado. Por ejemplo, nuestra simulación muestra un aumento en la demanda del mercado con el tiempo, lo que permite al vendedor ajustar el plan de producción de acuerdo con el cambio en la demanda.