Come l’AI sta rivoluzionando il dynamic pricing nel retail e nel business

L’AI sta cambiando anche l’approccio al dynamic pricing. È un supporto per ottimizzare le strategie di prezzo, ottenere il massimo del profitto ed essere estremamente competitivi. Si tratta di un approccio che si serve dell’apprendimento automatico e dell’analisi analitica rapida per prendere le decisioni più in linea con le proprie esigenze commerciali. Si utilizza molto nel retail – la vendita al dettaglio – e in altre forme di business in generale: basti pensare al settore dei viaggi e all’e-commerce.

Se si sanno utilizzare gli strumenti come si deve, si tratta di un vantaggio non di poco conto. Anche nell’ottica di coinvolgere il cliente in un’esperienza che non deve essere solo redditizia per l’imprenditore, ma anche soddisfacente per l’utente finale. Al centro del dynamic pricing c’è la scalabilità, che permette di gestire ampi cataloghi di prodotti e prendere piede su nuovi mercati ottimizzando nel modo migliore le risorse. Inoltre delle pratiche di prezzo trasparenti ed etiche fanno sì che la fiducia venditore-cliente aumenti, diminuendo i pericoli connessi alle frequenti variazioni di prezzo. Con l’intelligenza artificiale si può ottenere un percorso più fluido e dei buoni risultati a lungo termine.

Cos’è il dynamic pricing basato sull’AI?

La tecnologia è di grande supporto all’uomo che la conosce e la sfrutta a proprio vantaggio, laddove l’automatizzazione può rappresentare un vantaggio. Se si applica l’AI al dymamic pricing, si possono adattare i prezzi in tempo reale a seconda di fattori differenti. Viene valutata la necessità, la coerenza, il modo in cui interagiscono i clienti e, ovviamente, le condizioni di mercato. Si opera con algoritmi e meccanismi di apprendimento automatico per studiare grandi quantità di dati, così da stabilire il prezzo migliore per un determinato prodotto o servizio.

Analizzando costantemente l’andamento delle vendite, i prezzi della concorrenza, la propensione al pagamento dei clienti e aspetti indiretti come il meteo o gli eventi regionali, si ottiene un dinamismo che è sinonimo di precisione e di raggiungimento di obiettivi mirati.

Come viene utilizzata l’AI in questo contesto

L’intelligenza artificiale, grazie a sistemi che si basano sul Machine Learning, riesce a valutare molto velocemente gli input che le vengono forniti e trova la risposta migliore per rendere soddisfatti tutti gli attori in gioco. Si tratta di modelli che servono molto nella segmentazione dei clienti. In questo modo le aziende possono decidere di diversificare la propria offerta in base al target e proporne diverse contemporaneamente, nell’ottica della personalizzazione. 

Il fatto che avvenga tutto in tempo reale permette di essere più reattivi, di cogliere più opportunità ed essere più efficienti. Non solo si migliora il fatturato, ma si possono misurare i risultati ottenuti in modo tale da avere un riscontro oggettivo. Tutto questo però non deve avvenire senza la supervisione e la lungimiranza creativa dell’essere umano. Affidarsi ciecamente a una macchina senza valutare gli output che manda non è quasi mai una buona idea. 

Ecco perché devono esserci delle squadre specializzate interne all’azienda. Devono essere in grado di individuare eventuali anomalie e intervenire se serve. Inoltre si devono creare delle policy adeguate per gestire le strategie di prezzo nel rispetto delle leggi e per allinearsi con il posizionamento del brand. Monitorare significa anche aggiustare il tiro e ottimizzare con frequenza. Se fossero operazioni statiche, questo tipo di intervento sul fatturato non si chiamerebbe dynamic pricing. Bisogna concentrarsi su:

• Crescita del fatturato;
• Comportamento del cliente;
• Efficacia dell’algoritmo;
• Strategie di ottimizzazione.

In questo modo si mantiene il vantaggio competitivo, garantendo ai meccanismi che si basano sull’intelligenza artificiale di rispondere agli obiettivi operativi e di tenere conto delle condizioni di mercato.

Una valutazione costante aiuta le aziende a mantenere un vantaggio competitivo, garantendo che i sistemi di prezzo basati sull’intelligenza artificiale siano allineati agli obiettivi operativi e alle condizioni di mercato. In questo senso la tecnologia deve poter dialogare con l’inventario, le piattaforme CRM, gli strumenti ERP e le piattaforme di e-commerce.

Pro e contro dell’AI applicata al dynamic pricing

Certamente utilizzando l’AI e il Deep Learning nel dynamic pricing si può fare affidamento su dati qualitativamente accurati, ma va comunque fatta una verifica. Informazioni mancanti, obsolete o incoerenti possono portare a risultati sbagliati e non essere una risorsa, ma un ostacolo. È anche importante monitorare la reazione del target di riferimento, cambiamenti troppo repentini e frequenti potrebbero confondere il cliente, compromettere il rapporto di fiducia e la credibilità del brand. 

Inoltre è importante controllare che la nuova tecnologia si integri bene con la vecchia e non si creino bug. Si potrebbe avere a che fare con flussi di lavoro inefficienti, aggiornamenti ritardati o interruzioni operative che non gioverebbero alla precisione del sistema in generale. Tutto questo deve tenere conto di fattori come l’etica e le norme vigenti. 

Un’altra sfida è legata alla mole degli investimenti: puntare sull’intelligenza artificiale non è uno scherzo in termini di costi. Va fatto un piano che si basi sulle priorità e che valuti il grado di fattibilità. Non si tratta solo di una valutazione iniziale: l’ottimizzazione e la manutenzione devono essere costanti.

AI e dynamic pricing, un investimento a lungo termine

Le aziende devono guardare all’AI applicata al dynamic pricing con fiducia. Possono adattare le strategie di prezzo se cambiano i requisiti, se si modifica la concorrenza e in base al comportamento della clientela. Il monitoraggio costante dell’intelligenza artificiale riduce i pericoli legati alle fluttuazioni del mercato e permette di rispondere alle sfide senza mettere in pericolo il fatturato.

Una gestione puntuale della scalabilità è un vantaggio non di poco conto. Permette di gestire linee di prodotti complesse o di espandersi in nuovi mercati con interruzioni minime. Automatizzare, ridurre il carico di lavoro e migliorare l’accuratezza dei prezzi dà la possibilità di impiegare meglio le risorse secondo le proprie priorità strategiche. 

Si tratta di un investimento a lungo termine che si basa su un miglioramento e una crescita sostenibili. Si deve puntare a una maggiore efficienza, a una redditività più elevata e alla crescita del proprio brand. Tutto questo cercando di semplificare quello che può essere affidato alle nuove tecnologie. L’importante è non dimenticarsi quanto sia importante non lasciare il timone. Anche se si ha un equipaggio valido ed efficiente, non si deve commettere l’errore di lasciarlo senza una guida.