Strategia di prezzo real time e data-driven per intercettare i mutamenti di domanda, offerta e concorrenza e influenzare la decisione d’acquisto
In un’economia globale dominata dalla competizione e dalla digitalizzazione dei processi, la capacità di gestire la proposizione all’utente finale attraverso un modello flessibile in grado di rimodulare e adattarsi a bisogni, esigenze, contesto e fare leva quindi anche sui prezzi, diventa per le aziende un elemento chiave determinante nella strategia di vendita.
A questo si deve il successo del dynamic pricing, un modello applicato a una strategia di business basata su una definizione flessibile del prezzo per prodotti e servizi, in grado di variare in funzione di diversi fattori. Grazie alla creazione di algoritmi capaci di gestire e ottimizzare l’attrattiva di un prodotto, si genera un modello dinamico che definisce il prezzo più appropriato al contesto del mercato in un momento specifico. L’approccio del dynamic pricing già si è imposto negli anni nell’ambito dei servizi per il turismo e, con lo sviluppo dell’e-commerce, trova margine di manovra anche nel retail. Il modello risale agli anni 70, con la differenziazione dei prezzi che America Airlines aveva attuato sui biglietti aerei basandosi su variabili come orario di partenza, periodo dell’anno, giorno della settimana e classe di viaggio, ma è evidente come, nell’era dei dati e della conoscenza dell’utente, sia soggetto a una trasformazione continua.
In un mercato che muta rapidamente, la capacità di adattamento del prezzo in relazione alla propensione di spesa dell’utente diventa un modello applicabile a più settori merceologici, compresa la vendita dei biglietti della squadra preferita quando gioca in casa. Nello scenario attuale, in cui la personalizzazione dell’esperienza deve essere alla base della customer experience, il dynamic pricing potenzia la leva del prezzo, ottimizzandola a seconda dello scenario vissuto dal potenziale cliente, influenzando la decisione d’acquisto. Il successo del dynamic pricing risiede infatti nella capacità di trovare il punto di incontro di maggior beneficio per azienda e cliente basandosi su fattori che prendono in considerazione variabili determinanti nel processo decisionale e di acquisto dell’utente: variabili che vanno da compresenza di prodotti affini nel carrello, tempismo dell’acquisto, prossimità fisica o temporale, condizioni meteorologiche, capacità media di spesa utente, disponibilità e ricorsività dell’acquisto. L’attivazione di una strategia di dynamic pricing, in grado di adattarsi nel tempo e prevedere i cambiamenti possibili, parte dall’utilizzo e l’impianto di piattaforme e tecnologie, integrate in un ecosistema digitale, come per esempio intelligenza artificiale e il machine learning, e quindi capaci di essere alimentate da dati e informazioni da elaborare.
La progettazione dei sistemi per l’acquisizione dei dati, l’integrazione di diversi touchpoint e l’utilizzo di eventuali e possibili fonti esterne e interne, in grado di arricchire conoscenza e pattern comportamentali, sono tutte condizioni necessarie che consentono di restituire una single customer view non più basata solo su dati storici transazionali, ma su pattern di comportamento: un database di informazioni che consente di offrire a ogni cliente la condizione ideale di acquisto.
Il dynamic pricing è l’opportunità di far esercitare la forza ottimale alla leva di prezzo sia nell’acquisizione di nuovi clienti che nella fidelizzazione di quelli esistenti. Sfruttarla con un approccio basato sui dati non è più un “nice to have” ma un “must have” in un contesto dai cambiamenti in progressiva accelerazione in cui la strategia non può esimersi dall’includere l’impiego di tecnologie in grado di gestire flussi di dati di questa portata.
Fabio Lalli founder and partner @IQUII – iquii.com
