Il dynamic pricing, o prezzo dinamico, è una particolare strategia che permette di adattare le esigenze di un’azienda alle condizioni del mercato, quanto mai continuamente in evoluzione.
Se anche tu ritieni di avere questa necessità, hai bisogno di sapere con precisione di cosa stiamo parlando, così da sfruttarne tutti i vantaggi e ridimensionarne i potenziali rischi. In questa guida troverai la definizione di dynamic pricing e la spiegazione dettagliata del suo funzionamento, con tutti i pro e contro. Non solo: avrai modo di conoscere alcuni esempi di applicazione pratica e le migliori strategie da attuare tra presente e futuro. Allaccia le cinture: si parte!
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Dynamic pricing cos’è: definizione e significato
Il significato di dynamic pricing, anche noto come flexible pricing o – nella traduzione in italiano – prezzo dinamico, fa riferimento a una strategia di determinazione del prezzo flessibile attraverso la quale le aziende modificano continuamente i prezzi dei loro prodotti o servizi in base ai cambiamenti che si verificano all’interno del mercato.
Differenza tra dynamic price e pricing tradizionale
La principale differenza tra dynamic price e pricing tradizionale consiste nella frequenza con cui viene modificato il prezzo di vendita dei prodotti o servizi: mentre la strategia tradizionale prevede rare e periodiche modifiche, la tecnica del prezzo dinamico presuppone continui cambiamenti in tempo pressoché reale. Ciò, ovviamente, ha una naturale conseguenza: il dynamic price, a differenza del pricing tradizionale, ha un’elevata reattività ai cambiamenti del mercato e, in particolare, ai prezzi della concorrenza.
Un’ulteriore differenza è legata al modo in cui calcolare il prezzo di vendita e, nello specifico, al fatto che le modifiche dei prezzi, nel pricing dinamico, avvengono in maniera automatica grazie all’analisi dei dati e algoritmi avanzati, mentre nella strategia tradizionale le revisioni sono manuali e basate perlopiù su ricerche di mercato e lo storico delle vendite.
Dynamic pricing model: come funziona
Abbiamo appena menzionato algoritmi e Big Data, strumenti fondamentali per il funzionamento del modello di business basato sul prezzo dinamico. Ne torneremo a parlare tra poche righe ma, prima, è necessario porre l’attenzione sulle variabili che influenzano il dynamic pricing.
Le variabili che influenzano il prezzo dinamico
Una delle variabili principali che gli algoritmi prendono in considerazione per stabilire il prezzo in modalità dinamica è la domanda del mercato (attuale e prevista): fondamentali, in tal senso, sono i trend di vendita, le stagionalità e gli eventi futuri che possono modificare la richiesta.
Un’altra variabile è l’offerta, che può variare in base alla disponibilità delle scorte e alla capacità di fornitura.
Soprattutto in settori caratterizzati da un’elevata concorrenza, una variabile da tenere in grande considerazione riguarda i prezzi e le strategie di marketing messe in atto dai concorrenti.
Altre variabili in grado di modificare una strategia di prezzo dinamico sono i comportamenti dei consumatori (che è possibile indagare attraverso l’analisi dei dati storici di vendita ma anche tramite le azioni sul sito) e le loro recensioni (o feedback in generale).
Ultima variabile da considerare, ma non certo per importanza, è il costo di produzione, stoccaggio e distribuzione del prodotto. Non dimenticare che l’obiettivo resta quello di assicurarti un adeguato margine di profitto.
Algoritmi, Intelligenza Artificiale e Big Data
Come già abbiamo avuto modo di accennare a più riprese, i modelli di pricing dinamico adottano tecnologie innovative, come, per esempio (ma non solo), gli algoritmi, l’Intelligenza Artificiale e i Big Data.
L’analisi di quest’ultimi, per esempio, consente di avere accesso a enormi quantità di informazioni provenienti da diverse fonti e di poter individuare pattern e tendenze in grado di suggerire modifiche da apportare al prezzo di vendita dei prodotti o servizi.
Chi adotta il dynamic pricing ricorre all’IA per sviluppare modelli predittivi avanzati basati su molteplici variabili e per automatizzare il processo di pricing, eliminando l’intervento umano.
Gli algoritmi basati su Machine Learning riescono a prevedere le tendenze future legate alla domanda e consentono di apportare cambiamenti al prezzo di vendita in modo più rapido.
Anche l’Internet of Things contribuisce al corretto funzionamento dei processi di dynamic pricing, fornendo in tempo reale informazioni preziose sulla disponibilità delle scorte o sulle condizioni di trasporto delle merci, ma anche sul comportamento dei clienti in negozio.
Allo stesso modo, i moderni sistemi di gestione dell’inventario consentono di ottimizzare i prezzi e i flussi del magazzino in base a disponibilità delle scorte e previsioni di domanda.
C’è un altro aspetto da considerare per quanto riguarda il corretto funzionamento dei modelli di dynamic pricing: è la sicurezza delle transazioni. A questo proposito, un assist importante è offerto dalla moderna tecnologia blockchain.
Vantaggi e svantaggi del dynamic pricing
Conoscere i vantaggi e gli svantaggi legati all’adozione di una particolare strategia è fondamentale. Nelle prossime righe scoprirai benefici e rischi del dynamic pricing.
Benefici per le aziende: margini e competitività
I principali vantaggi per le aziende che decidono di calcolare il prezzo di vendita dei loro prodotti o servizi in modalità dinamica sono la possibilità di massimizzare i ricavi in ogni periodo, capitalizzando le opportunità di vendita in base ai picchi di domanda, e di restare sempre competitivi sul mercato.
Un altro importante beneficio riguarda, come già evidenziato, la migliore gestione dell’inventario.
Rischi per i consumatori e percezione di equità
Il principale rischio legato all’adozione di un modello di pricing dinamico fa riferimento ai consumatori e, nello specifico, alla loro possibile confusione e, nel peggiore dei casi, insoddisfazione che può derivare dai frequenti cambiamenti di prezzo. La sfida da vincere, in tal senso, è quella di riuscire a spiegare in modo corretto e tempestivo le tue decisioni.
Applicazioni pratiche del dynamic pricing ed esempi di successo
Il dynamic pricing viene applicato in diversi contesti, anche molto differenti tra loro. Scopriamoli insieme.
ECommerce e SaaS: software a prezzo dinamico
Se stai pensando di progettare un eCommerce devi sapere che molte aziende in questo ambito adottano in maniera efficace il dynamic pricing. Tra queste, spicca Amazon, che è solita aggiornare frequentemente i prezzi dei suoi prodotti in base a diverse variabili, dalla domanda alle scorte passando per le preferenze dei consumatori.
Tra le aziende SaaS, il prezzo dinamico è adottato soprattutto in alcuni settori specifici: tra questi è possibile menzionare l’ospitalità, il ticketing, i marketplace online e le piattaforme che offrono contenuti online.
Trasporti e viaggi: dal car sharing alle compagnie aeree
Diverse aziende che offrono servizi di ride-sharing, come per esempio Uber e Lyft, adottano modelli di pricing dinamico per gestire la domanda durante i periodi di maggiore picco, aumentando i prezzi nei momenti in cui la domanda risulta superiore all’offerta di veicoli disponibili.
Per quanto riguarda i viaggi, probabilmente non ti sorprenderà sapere che i prezzi dei biglietti aerei possono variare anche notevolmente in base alla data della prenotazione e quella della partenza. Ciò è una diretta conseguenza dell’adozione di una strategia di dynamic pricing.
Negozi fisici
Negli ultimi tempi anche i negozi fisici hanno iniziato ad adottare i prezzi dinamici grazie a particolari strumenti, come le etichette elettroniche, e a tecnologie di monitoraggio dati in tempo reale che consentono anche a questo tipo di attività di adattare i prezzi in base alla disponibilità delle scorte e alla domanda.
Strategie per implementare il prezzo dinamico
Arrivato a questo punto, è fondamentale che tu sappia che il pricing dinamico si basa su diverse teorie economiche e modelli di prezzo.
Come scegliere il modello di dynamic pricing giusto
Tra le teorie economiche che guidano l’implementazione delle strategie di dynamic pricing è possibile citare la teoria dell’elasticità della domanda (che misura la reattività della quantità richiesta di un prodotto o servizio in relazione alle variazioni del prezzo) e la teoria dei giochi (utile a prevedere le reazioni delle aziende concorrenti alle variazioni del prezzo).
Tra i modelli, invece, spiccano quello basato sul prezzo di riserva (l’importo massimo che un consumatore è disposto a pagare per un bene o servizio), quello incentrato sul prezzo di equilibrio (il punto d’incontro esatto tra domanda e offerta) e quello che considera il prezzo in relazione al valore del prodotto o servizio percepito dal consumatore.
A quest’ultimo proposito è doveroso ricordare le parole di Warren Buffett:
“Il prezzo è quello che paghi, il valore è quello che ottieni”.
Monitoraggio e aggiustamenti continui
Al di là di teorie e modelli da adottare, c’è un principio fondamentale che devi tenere bene a mente se vuoi implementare con successo la tua strategia di pricing dinamico: affinché si riveli efficace, devi monitorare con attenzione le conseguenze di ogni variazione di prezzo (anche minima) così da poter aggiustare continuamente il tiro in risposta a ogni cambiamento di scenario, sia esso relativo alla domanda dei consumatori o al comportamento dei competitor.
Tendenze future
Prima di scrivere la parola fine su questa guida dedicata al dynamic pricing è opportuno rivolgere uno sguardo al futuro.
IA e automazione dei prezzi
L’Intelligenza Artificiale gioca già un ruolo decisivo nei modelli di pricing dinamico ma le tendenze future mostrano che l’IA diventerà ancora più centrale in relazione all’automazione dei processi di variazione dei prezzi di prodotti o servizi.
Verso una maggiore personalizzazione
L’altra tendenza che è possibile individuare nel futuro del dynamic pricing è la personalizzazione, resa possibile da algoritmi di machine learning sempre più sofisticati e capaci di analizzare le abitudini individuali dei consumatori, la loro disponibilità a pagare e le loro preferenze storiche.
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