- 14 Giugno 2024
Nel mondo sempre più digitalizzato del commercio al dettaglio, l’intelligenza artificiale (“IA” o “AI” usando l’acronimo inglese) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende approcciano le strategie di prezzo. La price intelligence, ovvero l’analisi intelligente dei prezzi del mercato, si avvale ormai in modo crescente delle capacità avanzate dell’IA per offrire soluzioni precise e in tempo reale. Questo articolo esplorerà come l’IA stia influenzando la price intelligence, migliorando significativamente l’efficienza operativa e la competitività delle aziende.
Automazione e accuratezza nell’analisi dei dati
L’IA permette di automatizzare l’analisi di grandi volumi di dati sui prezzi e assortimenti provenienti da diverse fonti, come siti di e-commerce, piattaforme di comparazione prezzi, e social media. Questo processo non solo accelera il recupero delle informazioni ma migliora anche l’accuratezza dei dati, riducendo gli errori umani e fornendo una base più solida per le decisioni strategiche.
I dati di base: comincia tutto da qui
I dati di base, che sono come la “legna da ardere” per il fuoco dell’IA, devono avere alcune caratteristiche fondamentali che possiamo riassumere in:
- Multicanalità: i dati devono provenire da diverse fonti, e comprendere sia il mondo “offline” che quello “online”. Non ha senso, al giorno d’oggi, limitare le proprie analisi ad un solo canale o a un solo media: volantini promozionali, prezzi a scaffale fisico, promozioni e-commerce e prezzi continuativi sugli scaffali virtuali devono necessariamente entrare nel computo di una strategia di price intelligence basata su IA;
- Continuità e freschezza del dato: la serie di dati, e la sua alimentazione, deve essere continua. Una semplice “fotografia” relativa ad un dato periodo costituisce un campione poco rappresentativo, che non porta conoscenza su tendenze, variazioni stagionali o legate ad eventi importanti (festività, “Black Friday”, etc.);
- Accuratezza e atomicità del dato: il singolo dato, ovvero l’osservazione di un certo prezzo in un dato momento, deve contenere informazione a livello di prodotto, di dove è stato rilevato (la “fonte”) e tuti gli attributi qualitativi associati.
Previsione dei trend di mercato
Una volta che il dato di base è disponibile, gli algoritmi di machine learning possono identificare schemi e trend nei dati storici dei prezzi, permettendo alle aziende di anticipare le variazioni del mercato. Questa capacità predittiva è fondamentale per le strategie di prezzo dinamico, dove i prezzi devono essere aggiustati in tempo reale in risposta alle fluttuazioni del mercato e del comportamento del consumatore.
Personalizzazione delle offerte e “dati di prima parte”
Integrando l’IA con sistemi di CRM (Customer Relationship Management), le aziende possono personalizzare le offerte di prezzo per singoli clienti o segmenti di mercato specifici. L’IA analizza il comportamento d’acquisto, le preferenze e la sensibilità ai prezzi di diversi gruppi di consumatori, permettendo alle aziende di ottimizzare le loro strategie di prezzo per massimizzare i profitti e la soddisfazione del cliente.
Come ulteriore spinta alla strategicità del risultato, l’integrazione con i “dati di prima parte”, ovvero tutto il patrimonio che l’azienda possiede in termini di sell-in/sell-out, profili cliente, preferenze, etc. può dare un ulteriore valore al processo.
Risposta competitiva
L’IA consente un monitoraggio continuo e in tempo reale delle strategie di prezzo dei concorrenti. Questo permette alle aziende di reagire rapidamente a cambiamenti nel pricing della concorrenza, mantenendo la competitività o addirittura anticipando le mosse degli avversari per guadagnare quote di mercato.
Ottimizzazione dei margini di profitto
Con l’aiuto dell’IA, le aziende possono simulare diversi scenari di pricing per identificare la strategia ottimale che massimizza i margini di profitto senza sacrificare la quota di mercato. Questo tipo di analisi permette una comprensione più profonda dell’impatto di ogni modifica di prezzo sulle vendite complessive e sulla redditività.
Per questo il dato di base deve essere completo: un dato relativo solo alle performance dei propri prodotti, senza conoscere le pratiche assortimentali e di prezzo della concorrenza, può condurre a risultati fuorvianti, o non essere in grado comunque di alimentare un quadro completo e omnicomprensivo della price intelligence.
“IA” dove, e in che modo?
L’applicazione di tecnologie AI-based può intervenire a questo punto in vari livelli del processo. Ad esempio:
- Strategie di Dynamic Pricing: determinazione del prezzo di vendita al pubblico (“PVP”) basate sui prezzi della competition oltre che su parametri interni all’azienda (stock, prezzi di acquisto, margini minimi, etc.);
- Analisi assortimentale: ad un livello più alto, capire quali sono le strategie assortimentali (mix assortimentale, promozioni, nuovi prodotti, etc.), evidenziando le tendenze e fornendo suggerimenti utili per il posizionamento e le scelte di category;
- Analisi di trend: l’utilizzo di interfaccia basate su LLM (“Large Language Model”, di cui ChatGPT e Gemini sono un esempio) possono aiutare i manager ad estrarre informazioni significative a fronte di prompt in linguaggio naturale, con il risultato di fornire ulteriori viste utili al supporto decisionale.
Conclusione
L’adozione dell’intelligenza artificiale nella price intelligence non è più un’opzione, ma una necessità per le aziende che desiderano rimanere competitive nel moderno panorama del retail. L’IA non solo migliora l’efficienza e l’efficacia delle strategie di prezzo, ma offre anche un vantaggio strategico essenziale in un mercato guidato da rapidi cambiamenti tecnologici e aspettative dei consumatori sempre più elevate.