Grandi aziende come Uber, Amazon, Meta(ex Facebook) o le compagnie aeree condividono tutte una medesima funzionalità tecnologica, cioè il fatto di riuscire ad applicare prezzi dinamici ai propri clienti.
Il Dynamic Pricing è una strategia chiave per le aziende per raggiungere obiettivi strategici di business e migliorare sensibilmente i profitti. Dietro la possibilità di applicare costi dinamici c’è un set di strumenti e tecnologie che riguardano il software engineering e la data science.
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Come funziona il Dynamic Pricing
Il Dynamic Pricing permette di aumentare i margini di guadagno e di massimizzare i profitti durante i periodi di elevata domanda, pensa ai classici periodi di festa per le compagnie aeree. Al contrario durante i periodi di bassa domanda, il Dynamic Pricing permette di livellare i prezzi al fine di stimolare la domanda e mantenere entrate economiche costanti. In tutti i casi, comunque, i cambiamenti di prezzo, per avere efficacia, devono avvenire in real-time o molto vicino al real-time.
Questa strategia aiuta le imprese, non solo ad assicurarsi vendite e flussi di cassa costanti durante tutto il periodo dell’anno, ma anche a sfruttare logiche di competitività dei prezzi, cioè di avere la capacità di “aggiustare” il prezzo basandosi su quello applicato dai competitor. A corollario di tutto questo, c’è la possibilità, inoltre, di poter gestire efficientemente i livelli di magazzino minimizzando, quindi, eventuali perdite.
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Quali tecnologie e quale architettura usare per avere il Dynamic Pricing
Il Dynamic Pricing non è ad esclusivo appannaggio delle grandi aziende ma può essere utilizzato da chiunque e da qualsiasi azienda che vende prodotti/servizi online grazie alle attuali scenari di Cloud e open source. Il Dynamic Pricing, iniziando a tradurlo in aspetti tecnologici ed architetturali, permette di aggiustare i prezzi attraverso una bilanciata analisi della domanda di mercato, dei prezzi dei competitor e del livello di inventario.
Per potere effettuare tale analisi occorre processare velocemente una grande quantità di informazioni e scalare automaticamente le decisioni sul prezzo, in poche parole occorre avere in campo specifiche data pipeline e processi di Extract Transform Load(ETL).
L’intero processo di data pipeline deve necessariamente iniziare dalla collection dei dati real-time e dall’analisi del customer behavior, del proprio livello di inventario e dei prezzi dei concorrenti. Ottenuti questi dati, gli stessi devono essere archiviati in maniera da garantirne l’integrità e che possano essere processati velocemente da algoritmi di adattamento del prezzo( anche eventualmente applicando logiche di Change Data Capture). Per costruire tali Data Pipeline vengono in aiuto tecnologie come Apache Flink ( ne abbiamo parlato nell’articolo “Apache Flink: un engine e framework per architetture event-driven, ETL e CDC“) e quelle che abbiamo citato nell’articolo “L’architettura di Netflix: come distribuire enormi quantità di dati in maniera reliable e sicura“.
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Le strategie di adattamento del prezzo
Per adattare il prezzo possono essere, quindi, seguiti diversi approcci, di seguito alcuni dei più comuni:
- Criteri predefiniti: è l’approccio più semplice ed è basato su variabili ben determinate. Si fa variare il prezzo in base a specifici trigger ed a particolari condizioni;
- Time-series forecasting: vengono analizzati i dati storici al fine di impostare i prezzi futuri. Per implementare questo approccio vengo sfruttati tool come Auto Regressive Integrated Moving Average(ARIMA) e Prophet( un tool sviluppato da Facebook).
- Modelli di Machine Learning: vengono utilizzati modelli di regressione e reti neuronali, in pratica si applica un’Artificial Intelligence specifica per lo scopo.
- Multi-armed Bandit: praticamente una versione molto più complessa del classico A/B testing( Per un approfondimento ti consigliamo questo link). L’approccio viene utilizzato nel caso ci sia la necessità di avere strategie multiple di adattamento del prezzo al fine di individuarne la migliore.
Le tecnologie a disposizione permettono, di fatto, a qualsiasi azienda di dotarsi di una propria strategia di Dynamic Pricing e, quindi, aumentare le marginalità sui guadagni.
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