A cura di Antonio D’agata, Partner e Director Strategic Accounts di Axiante
E’ indubbio che la determinazione del prezzo è una decisione strategica per qualsiasi azienda perché influenza direttamente le vendite, la redditività, la competitività e la percezione del valore da parte dei clienti. In questa direzione, il Dynamic Pricing è la strategia che consente alle aziende di modificare i prezzi dei propri prodotti e servizi in base alle condizioni di mercato o ai livelli degli stock. Questo approccio si basa sull’analisi della domanda e dell’offerta e permette di massimizzare i ricavi e di gestire al meglio le disponibilità. Adottato inizialmente dalle compagnie aeree e dagli energy provider, il Dynamic Pricing si è rapidamente diffuso in molti altri settori, in primis nel commercio elettronico e nel retail.
I vantaggi di questa pratica sono molteplici. In periodi di alta domanda o di rotture di stock, l’aumento dei prezzi ottimizza i ricavi e la marginalità. Al contrario, in situazioni di bassa domanda o di over stock, la riduzione dei prezzi incentiva gli acquisti sostenendo il fatturato e la rotazione di magazzino.
Questa pratica è resa possibile innanzitutto dall’analisi dei dati, senza di essi il prezzo non potrebbe tenere conto in tempo reale e automatico di enne fattori come la domanda, l’offerta, il magazzino, la concorrenza e persino il comportamento dei clienti. Inoltre, grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning, i modelli di pricing diventano sempre più precisi e reattivi, permettendo da una parte aggiornamenti continui basati sull’elaborazione di enormi quantità di informazioni; dall’altra di identificare schemi e fluttuazioni con elevata precisione. Player come Amazon o Uber sfruttano algoritmi avanzati anche per capire quando un cliente è disposto a pagare di più e quando invece un prezzo troppo alto lo allontanerebbe.
Lo stesso vale per la strategia del prezzo dinamico legato agli stock di magazzino: se un articolo sta per esaurirsi e c’è ancora richiesta, il prezzo verrà aumentato (o quanto meno non sottoposto a sconti) per massimizzare i profitti e distribuire meglio le vendite. Al contrario, se le scorte di un prodotto faticano a scendere, il prezzo verrà diminuito per incentivare gli acquisti e liberare spazio in magazzino. Questa logica si applica anche ai prodotti con scadenza o di prossima sostituzione, dove abbassare il prezzo aiuta a vendere più velocemente gli articoli prima che diventino invendibili. Un caso tipico è quello dei supermercati, che riducono i prezzi di prodotti freschi man mano che la data di scadenza si avvicina. Molte aziende, a cominciare da quelle della distribuzione, utilizzano algoritmi e software per verificare in tempo reale le scorte e regolare automaticamente i prezzi sia online sia nella rete fisica grazie alle etichette elettroniche.
Monitorando variabili come la stagionalità, le abitudini di acquisto, i pricing dei concorrenti, i livelli di stock e persino le condizioni meteo, le aziende possono stabilire prezzi che massimizzano ricavi e profitti rimanendo competitive. Inoltre l’uso di tecnologie avanzate consente di regolare i prezzi in modo automatico, garantendo una reazione tempestiva ai cambiamenti interni ed esterni. Fattore strategico in un contesto macro-economico complesso e fluttuante e di domanda stagnante.
Per un’efficace gestione del pricing dinamico, come già evidenziato, è fondamentale l’utilizzo della tecnologia. Grazie a software dedicati le aziende possono ottimizzare le strategie di pricing in tempo reale grazie all’analisi dei dati e delle tendenze e alla creazione di modelli predittivi impensabili senza di essi. Queste applicazioni possono anche essere integrate con le piattaforme di gestione degli ordini, degli stock e del sell-out per facilitare l’allineamento del pricing dinamico con i livelli di scorte e delle vendite.
La tecnologia è dunque imprescindibile, ma anche l’elemento umano rimane gioca un ruolo. L’analista dei dati deve infatti avere una profonda conoscenza sia della tecnologia utilizzata che del mercato di riferimento. La capacità di interpretare correttamente le informazioni e di adattare le strategie di pricing in base alle esigenze dei consumatori di riferimento e alla supply chain strategy è essenziale per evitare effetti indesiderati. Un’implementazione errata potrebbe per esempio generare insoddisfazione tra i clienti, con il rischio di percezioni negative sulla trasparenza dei prezzi o sul legame dell’azienda nei loro confronti dei consumatori, a cominciare da quelli più fedeli.
Nell’ambito dell’implementazione di una soluzione di Dynamic Pricing, un Digital Innovation Integrator come Axiante svolge un ruolo cruciale poiché funge da ponte tra tecnologia, dati e strategia aziendale, orchestrando lo sviluppo di strumenti avanzati, come algoritmi di intelligenza artificiale e sistemi di gestione dei dati, e la loro integrazione in piattaforme già in dotazione, affinché l’automatizzazione della strategia di prezzo sia efficace di per sé ma anche allineata agli obiettivi di business.
In particolare, un aspetto critico in qualsiasi processo di digitalizzazione è scegliere e personalizzare le tecnologie più adatte alle singole realtà aziendali. Uno dei compiti di Axiante è proprio questo, che si tratti di soluzioni di terze parti o interamente customizzate da integrare nei sistemi aziendali o di sviluppare algoritmi su misura per ottimizzare i prezzi in tempo reale. Oltre all’implementazione tecnica, è altrettanto importante lavorare a fianco dei responsabili dei diversi team – vendite, marketing, logistica, etc. – per garantire che l’utilità dell’applicazione di Dynamic Pricing sia compresa e quindi adottata in modo diffuso.
