Prezzo dinamico e AI: le novità, i vantaggi e le difficoltà

Il prezzo dinamico viene utilizzato nel settore dei parchi di divertimento da almeno quindici anni, con risultati sorprendenti. Le nuove possibilità offerte dall’Intelligenza Artificiale hanno tuttavia modificato sostanzialmente i modelli di determinazione del prezzo e gli obiettivi delle aziende che lo adottano.
Come sappiamo, l’algoritmo di dynamic pricing utilizza i dati per determinare il prezzo del biglietto stabiliscono i prezzi ottimali dei prodotti, considerando i costi, i volumi di vendita, le tariffe della concorrenza e le tendenze del mercato.

Gli algoritmi di Prezzo Dinamico basati sul Machine Learning

Attualmente gli algoritmi basati sull’AI permettono di analizzare un’ enorme quantità di informazioni in tempo reale, a differenza di qualche anno fa, relative alla domanda di mercato, sui prezzi dei competitori e su altri fattori, adeguando i prezzi all’istante per massimizzare i profitti.

In secondo luogo, i più recenti algoritmi sono in grado di contribuire a creare strategie di prezzo personalizzate, basate sui dati dei clienti. Analizzando la cronologia degli acquisti, i dati demografici e il comportamento online, le aziende possono creare sconti e promozioni per specifici segmenti di pubblico. Questo aiuta a fidelizzare gli utenti e aumentare le vendite, grazie a un prezzo costruito su misura, sulla base dei bisogni già espressi.

Inoltre l’apprendimento automatico può aiutare le aziende a ottimizzare le strategie di pricing, consentendo di testare diversi modelli di prezzo, analizzando i risultati e identificando le azioni più efficaci a ottenere i risultati desiderati. Ad esempio un parco di divertimento potrebbe effettuare dei test, utilizzando efficacemente la leva del prezzo per favorire gli acquisti nei giorni infrasettimanali e decongestionare i giorni festivi.

Infine, l’inserimento dell’apprendimento automatico negli algoritmi del prezzo dinamico permette di migliorare enormemente l’efficacia delle predizioni sul comportamento dei clienti e ottimizzare conseguentemente le strategie di prezzo. Attraverso l’analisi dei dati sul comportamento degli utenti, sulle scelte dei concorrenti e sulle tendenze del mercato, le aziende possono identificare modelli e prevedere la domanda di biglietti e prenotazioni alberghiere, determinando il prezzo ottimale in un dato momento e contesto.

Dunque l’apprendimento automatico è un potente strumento per implementare le strategie di prezzo dinamico, con l’effetto di migliorare la redditività, la retention e soddisfazione dei clienti e sostenere la competizione sul mercato.

Creare un modello di prezzo dinamico

Quando si progetta un modello di prezzo dinamico, è necessario stabilire innanzitutto il livello di granularità che si vuole ottenere: se si vuole operare sul singolo utente, su specifici segmenti target o su un pubblico indifferenziato. Si procede poi allo sviluppo del modello predittivo, che sarà in grado di stimare la probabilità di acquisto – o il numero totale di acquisti – a un certo prezzo, in base a una serie di parametri. Infine si può utilizzare un algoritmo di ottimizzazione, che permette di individuare la migliore soluzione a un dato problema, per determinare il prezzo ideale e le caratteristiche del prodotto, aumentando le probabilità di acquisto. Questa tecnica viene spesso utilizzata per generare pacchetti di prodotti – come i classici biglietto + hotel, o biglietto + food – e sconti.

Prezzo dinamico per migliorare l’esperienza

Soprattutto nei parchi di divertimento, il prezzo dinamico è sempre stato adottato con l’obiettivo di offrire a ogni tipologia di cliente il “suo” prezzo, quello cioè che può, o è disposto a spendere per un dato servizio, per massimizzare il ROI raggiungendo nuovi clienti.

Attualmente nel settore c’è un nuovo obiettivo, dichiarato esplicitamente da alcuni top manager dei grandi gruppi che gestiscono parchi divertimento nel mondo. Si tratta di utilizzare il Dynamic Pricing per migliorare l’esperienza offerta al visitatore, agendo sul prezzo per limitare il numero di biglietti emessi in specifiche date e offrire così un servizio di qualità, soprattutto nei giorni in cui il parco è affollato e non permette di offrire al pubblico un’esperienza all’altezza della situazione. Il rapporto tra la redditività dei giorni di picco, irrinunciabile per sostenere i costi di esercizio dei giorni meno affollati, e il numero di presenze è frutto di una difficile alchimia, soggetta a decisioni che solo l’AI può supportare adeguatamente, dopo essere stata addestrata con grandi quantità di dati di qualità, idonei a favorire l’aggiornamento dinamico dell’algoritmo. Solo così è possibile sfruttare la enorme potenza di elaborazione dei dati per sostenere i manager nell’effettuare la scelta più opportuna, arrivando a sostituire la decisione umana dopo che sia trascorso il tempo necessario a perfezionare il modello e il suo addestramento.

La stessa strategia è utilizzata, ad esempio, da Uber e Airbnb per garantire la qualità del servizio, un prezzo remunerativo e raggiungere dinamicamente la massima occupazione di vetture o appartamenti. Certo nei parchi di divertimento, dove il prodotto consiste nell’esperienza che si offre, la necessità di bilanciare gli obiettivi aziendali con la soddisfazione del cliente è ancora più sentita.

Non tutto è semplice: i problemi del pricing con gli algoritmi di prezzo dinamico

Come in tutto ciò che è automazione di processi, l’ottimizzazione dei prezzi mediante l’AI può generare prezzi non in linea con gli obiettivi. Questo è evitabile avvalendosi di grandi competenze, umane stavolta, avvalendosi di professionisti in grado di progettare sistemi. Tra i fattori che possono incidere sull’efficienza del sistema di prezzo dinamico si devono considerare i rischi di:

• Collusione algoritmica: gli attuali algoritmi di prezzo dinamico, ormai governati dall’AI, sono diversi da quelli utilizzati tempo fa. Ora le piattaforme di pricing elaborano i dati in tempo reale e non sono più semplicemente condizionate da alberi decisionali predeterminati, tra i quali i dati storici, l’incremento della domanda, le previsioni meteo e i dati sugli arrivi al più vicino aeroporto o casello autostradale. Esse si avvalgono dell’apprendimento per rinforzo, una forma di Machine Learning finalizzata ad addestrare l’algoritmo ad assumere decisioni. In questo caso l’algoritmo è programmato per massimizzare i profitti, gestendo nel contempo i picchi di domanda. Il fatto che gli algoritmi prendano spunto dall’esperienza e dal monitoraggio dei prezzi di mercato, dunque praticati dai concorrenti, può quindi generare fenomeni collusivi, ovvero creare un cartello tra imprese dello stesso settore, “appiattendo” la differenza di prezzo tra competitor, in una corsa al rialzo che gli utenti non apprezzerebbero.
• Ridotto coinvolgimento umano: sebbene gli algoritmi di intelligenza artificiale possano analizzare grandi quantità di dati in modo molto più rapido e accurato rispetto a qualche anno fa, questi potrebbero non avere l’intuizione e la creatività umane necessarie per prendere decisioni complesse sui prezzi. Pertanto, il contributo dei Data Scientist per la scelta dei set di dati da analizzare, degli sviluppatori di algoritmi e dei manager sono ancora indispensabili per garantire che la strategia di prezzo sia in linea con gli obiettivi aziendali.
• Distorsione nei dati: gli algoritmi di intelligenza artificiale si basano sui dati su cui sono addestrati per fare previsioni. Se i dati utilizzati per addestrare l’algoritmo sono distorti, anche le decisioni sui prezzi prese dall’algoritmo potrebbero essere distorte. Per prevenire gli errori nel processo di ottimizzazione, è fondamentale avvalersi di grandi quantità di dati rilevati in un periodo lungo, che includano numerose transazioni.
• Carenza di informazioni di contesto: gli algoritmi di intelligenza artificiale potrebbero non essere in grado di tenere conto di tutti i fattori rilevanti che influenzano le decisioni sui prezzi. Un algoritmo potrebbe non tenere conto di specifiche condizioni o eventi locali – una festività, ad esempio – o anche della specificità del contesto socio culturale di un territorio. E’ quindi necessario addestrare l’algoritmo con informazioni di contesto, per garantire che le decisioni sui prezzi siano sempre più accurate.
• Resistenza al cambiamento: strategie di prezzo dinamiche che effettuano frequenti variazioni di prezzo possono portare alla confusione o all’insoddisfazione dei clienti. Se i clienti percepiscono la strategia dei prezzi come ingiusta o incoerente, ciò potrebbe danneggiare la reputazione dell’azienda e la fedeltà dei clienti. Il caso dei vettori aerei è emblematico in questo senso: troppe oscillazioni disorientano l’utente.

Conclusioni

In sostanza il prezzo dinamico costituisce, oggi più di ieri, un’opportunità in molti settori, tra i quali certamente quello del travel, dei servizi turistici e dei parchi tematici, per la capacità di automatizzare l’offerta. Le possibilità offerte dall’AI sono incredibili, le più evidenti sono l’estrema personalizzazione dell’offerta, la migliorata analisi predittiva e la capacità di elaborazione di enormi quantità di dati in tempo reale.

C’è ancora bisogno, e speriamo che non manchi mai completamente, dell’intelligenza umana per progettare, programmare e raggiungere gli obiettivi di vendita. Sono indispensabili uomini che sappiano programmare macchine in grado di effettuare calcoli complessi su enormi quantità di dati, e affiancare alle previsioni degli algoritmi quel guizzo creativo che solo un buon team commerciale può avere, per competere sulla base di nuove idee, prodotti e campagne. Il tutto, ovviamente, guidato dai dati.