I prezzi che cambiano dinamicamente esistono da molti anni, ma di recente anche questa tecnica è cambiata con l’arrivo dell’intelligenza artificiale. Quelli che erano “semplici” algoritmi oggi sono modelli AI che si adattano in tempo reale alle condizioni di mercato, e che consentono alle aziende di ottenere sempre la massima marginalità possibile.
Naturalmente, la base di un'efficace strategia di prezzi dinamici è la raccolta di una vasta gamma di dati, inclusi trend di mercato, comportamento dei consumatori e prezzi dei concorrenti. Ma ci vogliono le IA per gestire i big data nel migliore dei modi, altrimenti quei dati saranno sottoutilizzati o, peggio, male utilizzati.
Le tecnologie avanzate di IA, come il machine learning e le reti neurali, permettono di analizzare questi dati per individuare pattern e fare previsioni accurate. Secondo Iteo, questi sistemi possono processare dati complessi in tempo reale, permettendo alle aziende di adattare le strategie di prezzo alle condizioni del mercato.
Solo dopo un’attenta analisi dei dati sarà possibile mettere in pratica quella che è nota come elasticità del prezzo - cioè un continuo adattarsi del prezzo in base a condizioni che cambiano continuamente e velocemente. Le IA analizzano vasti set di dati per comprendere come i clienti reagiscono a diversi livelli di prezzo, ottimizzando così i ricavi e la quota di mercato. A tal proposito, PwC evidenzia come l'IA possa aiutare le aziende a costruire strategie di prezzo più razionali e ottimizzare i prezzi proprio in base alla reazioni dei consumatori.
Queste tecniche si applicano naturalmente nel retail, cioè nell’ultimo passaggio del bene. Ma non solo, perché lo vediamo quotidianamente nel settore alberghiero e nel travel: le compagnie aeree, gli hotel e i servizi di prenotazione utilizzano l'IA per regolare i prezzi in base a modelli di prenotazione, popolarità dei voli e tendenze stagionali. Questi modelli di prezzo aiutano a ottimizzare l'occupazione dei posti e i ricavi. Ma c’è anche il rischio che gli algoritmi innneschino una competizione tutta basata sul prezzo più basso, attivando così uno scenario non desiderabile.
Nel commercio elettronico, le strategie di prezzo dinamico si basano su dati di comportamento di navigazione e storico degli acquisti dei clienti per impostare prezzi ottimali. Questo approccio non solo massimizza i ricavi ma garantisce anche un vantaggio competitivo. Un esempio riportato da Emerj mostra come l'applicazione di AI per il pricing possa aiutare le aziende a ottimizzare l'assortimento di prodotti e migliorare i margini di profitto.
Nell’insieme non si tratta di tecniche nuove, ma piuttosto sono strategie di marketing note e consolidate massimizzate tramite l’Intelligenza Artificiale. Qualcosa che può portare grandi benefici alle aziende.
Sull’altro piatto della bilancia ci sono naturalmente i clienti, e in particolare i loro dati. Ci sono questioni di trasparenza e di equità, perché vogliamo evitare che un prezzo elastico finisca per diventare un prezzo discriminatorio.
Restano quindi sul tavolo, come sempre, i problemi di governance dell’IA e di compliance. Problemi che le norme vigenti (o in via di approvazione) riescono a contenere solo parzialmente.
