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Price intelligence: cos’è, a cosa serve e perché è sempre più importante per le aziende

L’intelligenza dei prezzi aiuta le aziende ad avere un quadro generale dei prezzi applicati agli stessi prodotti da concorrenti diretti. Per la price intelligence si usano data mining e machine learning. Ecco i big che se ne servono e le startup che la propongono

Pubblicato il 14 Set 2022

Price Intelligence (Photo by John Adams on Unsplash)

Price intelligence: cosa si intende con questi due termini? In italiano potremmo definirla “intelligenza dei prezzi”; si tratta di un argomento complesso, che coinvolge i rivenditori che monitorano i prezzi dei loro concorrenti e rispondono ai cambiamenti del mercato, principalmente per ottenere o mantenere un vantaggio competitivo. Alla price intelligence è legato il data mining, ossia l’estrazione dei dati, per identificare come i concorrenti stanno impostando i prezzi di base per i loro prodotti. Si tratta, tuttavia, di una strategia superficiale di price intelligence: spesso i rivenditori vanno più in profondità nelle sfumature del comportamento dei loro concorrenti, per trovare opportunità e punti deboli che possano essere sfruttati.

Una efficace price intelligence richiede quindi un’analisi approfondita della posizione di mercato, del comportamento della concorrenza e delle fluttuazioni dei prezzi, per creare un quadro generale delle strategie utilizzate dai concorrenti diretti, ossia quelli che vendono prodotti uguali o simili. L’intelligenza dei prezzi si estende anche alle promozioni e ai codici da utilizzare per scontare i prezzi alla cassa, non sempre molto evidenti nelle pubblicità online e nella descrizione dei prodotti, cosa che può risultare ingannevole. Inoltre, nell’eCommerce la price intelligence riguarda anche le spese di spedizione e imballaggio, se sono gratuite o meno, per conoscere quando questi tipi di strategie vengono implementate, quando e per quanto tempo.

Price intelligence, perché è importante e i passi per attuarla 

La price intelligence è importante perché i prezzi al dettaglio sono un mondo frenetico, competitivo e in continua evoluzione, in cui il fatto di stabilire il prezzo giusto o sbagliato ha un impatto diretto sulle vendite e sulla redditività. I consumatori oggi sono più che mai sensibili al prezzo. La possibilità di confrontare i prezzi tramite smartphone ha dato origine allo showrooming e al webrooming: gli acquirenti sono in grado di visualizzare i prodotti in negozio o online e di verificare se è possibile ottenere un prezzo migliore da un canale diverso. Esistono molte applicazioni mobili progettate specificamente per il confronto dei prezzi, per cui la maggior parte dei rivenditori attua politiche di corrispondenza dei prezzi per rimanere competitiva.

Inoltre, la velocità e la scala dell’eCommerce vogliono dire prezzi online che fluttuano molto più velocemente rispetto ai rivenditori fisici. Amazon, ad esempio, regola i prezzi dei suoi prodotti ogni 10 minuti, reimpostandoli per assicurarsi di essere sempre il fornitore più economico. Molti altri marchi e grandi rivenditori fanno la stessa cosa. Le variazioni di prezzo spesso portano a un effetto a cascata, in cui il primo a cambiare un prezzo innesca cambiamenti di follow-up da parte dei concorrenti.
Ma attenzione: l’analisi sbagliata può portare a una perdita delle entrate, imprevista e anche ingente. Quindi per i rivenditori vale la pena investire nel fornire una formazione adeguata per coloro che hanno il compito di analizzare i prezzi. Per ottenere vantaggi dalla price intelligence è necessaria, pertanto, una spesa iniziale per la formazione e l’assunzione del personale e l’acquisizione dell’opportuno software. Di solito questi investimenti pagano, alla lunga, in quanto i rivenditori sono in grado di ottenere maggiori informazioni sui loro concorrenti e quindi di regolare i prezzi in maniera davvero intelligente. Vediamo quali sono i passi per attuare la price intelligence.

Identificazione 

Il primo passo, in qualsiasi strategia di price intelligence, è quello di identificare quali concorrenti stanno vendendo un determinato prodotto e su quali piattaforme. È importante che i rivenditori conoscano in dettaglio i loro concorrenti diretti (e dove stanno vendendo i loro prodotti), in modo che possano sviluppare appropriate strategie di vendita dei loro prodotti, tenendo conto che i consumatori detengono livelli sempre più elevati di scelta.

Corrispondenza 

I rivenditori devono scoprire quali concorrenti vendono prodotti simili ai loro. Ogni prodotto dovrà essere valutato per conoscerne il livello di minaccia. Queste informazioni possono essere raccolte attraverso l’automazione ed elaborate tramite algoritmi di machine learning, oppure l’analisi e il reporting umani. Una strategia tipica è quella di combinare le informazioni raccolte attraverso l’automazione con un “controllo” umano, per garantire che le informazioni irrilevanti vengano scartate e quelle pertinenti siano valutate e attuate in modo appropriato.

Raccolta di informazioni 

Tenere un registro dei dati relativi al comportamento della concorrenza consente ai rivenditori di prevedere come la loro strategia di prezzo potrebbe cambiare nel tempo. Una fase molto importante della strategia di price intelligence è quindi l’estrazione e la raccolta di informazioni. Ciò avviene, molto spesso, una volta che i concorrenti diretti e indiretti sono stati identificati e valutati in termini di livello di minaccia. Alcuni rivenditori potrebbero ridurre drasticamente i loro prezzi nei momenti in cui molte più persone stanno facendo acquisti, ad esempio a Natale.

Un aspetto importante della raccolta di informazioni è il modo in cui i clienti reagiscono a determinati prezzi; quindi, le informazioni dovrebbero essere raccolte da più punti di vista, ad esempio quello del rivenditore e dei consumatori. Se la propensione all’acquisto dei clienti è rapidamente aumentata a seguito di una riduzione del prezzo, questa è un’informazione utile per il rivenditore, che può consentirgli di effettuare determinazioni cruciali sulla strategia di prezzo.

È importante ricordare che la price intelligence non riguarda solo il taglio dei prezzi: alcune aziende possono rischiare di fallire se fissano i prezzi troppo in basso. La raccolta di informazioni consente ai rivenditori di impostare e adeguare il prezzo giusto per garantire redditività e posizione di mercato.

Valutazione, analisi e reporting 

La semplice raccolta di informazioni sui prezzi non contribuirà mai, di per sé, ad aumentare i profitti. Occorre attuare la price intelligence: è qui che entrano in gioco la valutazione, l’analisi e il reporting, ovvero i meccanismi attraverso i quali i rivenditori possono guardare a grandi quantità di informazioni e prendere decisioni strategiche che supportino la crescita e i profitti.

Nell’ambito della price intelligence, l’attività di reporting è essenziale per garantire che i dati siano utilizzati in modo appropriato. Nelle vendite, piccole variazioni di prezzo possono sommarsi a enormi perdite in termini di profitti. Questo è il motivo per cui si impostano funzioni di reporting automatizzate (ad esempio all’interno di un software di monitoraggio dei prezzi), il che significa ricevere un avviso automatico quando ci sono variazioni di prezzo o fluttuazioni nella strategia dei prezzi dei concorrenti.

Una buona strategia di rendicontazione dovrebbe sempre essere collegata a una strategia di valutazione. La strategia di valutazione dovrebbe essere incentrata sulle decisioni prese sulla base delle informazioni rivelate attraverso la fase di rendicontazione e analisi.

Tecnologie avanzate di pricing: l’Online Learning 

Sempre più aziende utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per la price intelligence. Una delle tecnologie più in voga è quella dell’Online Learning (o apprendimento sequenziale), una branca dell’apprendimento automatico (o machine learning) finalizzata a risolvere problemi di decisione in cui l’agente (decisore) riceve un dato alla volta nell’arco di un orizzonte temporale. Per comprendere l’utilità dell’Online Learning si può fare l’esempio classico del lancio di un nuovo prodotto sul mercato e della conseguente scelta del prezzo (pricing). Dal momento che la novità dell’articolo rende difficile avere uno storico dei dati, non è possibile imparare un modello che associ a ogni prezzo i possibili guadagni. È proprio questa tipologia di problemi a essere risolvibile mediante l’utilizzo di un algoritmo di apprendimento online, il quale quotidianamente propone un prezzo (in base ai dati raccolti nei turni passati), ne osserva il guadagno generato a fine giornata e aggiorna la propria politica decisionale di conseguenza. L’Online Learning è di cruciale importanza in tutte quelle situazioni in cui gli eventi modificano in modo radicale il comportamento del mercato (ad esempio pandemie, conflitti bellici, sconvolgimenti climatici).

Il caso Walmart 

Un rivenditore che utilizza questo tipo di intelligenza dei prezzi in modo molto efficace è Walmart. La grande catena statunitense analizza i dati dei punti vendita per identificare i modelli nella domanda dei consumatori. Questi dati possono quindi essere utilizzati per regolare i prezzi: se un particolare prodotto sta vendendo molto bene, è possibile aumentarne leggermente il prezzo, il che comporta maggiori profitti.

Nel caso di Walmart, l’intelligenza dei prezzi viene utilizzata per influenzare la logistica e la gestione della catena di approvvigionamento; quindi, la previsione che un prodotto venderà bene viene anche trasmessa ai magazzini di Walmart e ai responsabili delle scorte, che possono garantire che quei prodotti non vadano esauriti. Ciò supporta i profitti che la previsione dell’intelligence dei prezzi ha creato, poiché non si verificano carenze delle scorte, che potrebbero vanificarla.

Price intelligence, le startup

Sono diverse le società di nuova costituzione che si occupano di price intelligence. In Italia, per esempio, c’è  Competitoor, azienda modenese che nel febbraio del 2021 ha chiuso un’operazione di finanziamento convertibile di 450mila euro con CDP Venture Capital SGR, Primomiglio SGR e altri investitori privati. All’estero troviamo la piattaforma bulgara Browswave. Fondata nel 2013, Browswave ha ricevuto il suo primo investimento di 400mila euro nel 2019 dall’investitore Impetus Capital, una società specializzata in investimenti pre-IPO. Browswave aiuta clienti come LG, Whirlpool, Philips a gestire i prezzi dei prodotti nei negozi online di tutta Europa grazie a sistemi di machine learning.

Fonte: Browswave

Un’altra startup del settore è Price intelligence, fondata nel 2018 a Stoccarda (Germania), che gestisce clienti come Philips, Euronics, Gardena, Swarovski.

Tra le società che forniscono software per la price intelligence c’è anche PriceEdge, fondata nel 2014 da Frank Melander e Rickard Glamsjö. La piattaforma di PriceEdge offre il monitoraggio dei prezzi della concorrenza, le ottimizzazioni dei prezzi basate sull’intelligenza artificiale, la gestione e l’analisi dei prezzi. Fra i clienti, Siemens, Electrolux e il motore di ricerca dell’eCommerce ePrice.

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Pierluigi Sandonnini
Pierluigi Sandonnini

Ho una formazione ibrida, tecnologica e umanistica. Nuove tecnologie I&CT e trasformazione digitale sono i miei principali campi di interesse. Ho iniziato a lavorare nella carta stampata, mi sono fatto le ossa al Corriere delle Telecomunicazioni negli anni a cavallo del Duemila. Collaboro con Digital360 dal 2020

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