Maria Jose Guerrero
La progettazione della tua strategia di pricing con l'ausilio dei Big Data contribuisce ad aumentare la competitività e i profitti del tuo eCommerce. Questo è ciò che è noto come Data-driven decision-making, ossia la presa di decisioni basata su un'analisi approfondita e dettagliata dei dati. Le decisioni relative alla tua strategia di pricing saranno quindi basate su dati reali sul funzionamento del mercato e sui movimenti della concorrenza e dei consumatori, il che ti consentirà di offrire prezzi più competitivi e allettanti. Ma come si ottiene tutto questo e quali metriche devi prendere in considerazione? Te lo spieghiamo di seguito.
Primi passi: come superare le sfide del Data-driven decision-making
Selezione dei dati giusti
Nel vasto oceano dei Big Data, uno dei primi passi essenziali è identificare quali sono le metriche o i KPI determinanti per la progettazione della tua strategia di fissazione dei prezzi. In generale, devi sempre tenere in considerazione:
- Dati del tuo eCommerce: volume delle vendite e curva della domanda, disponibilità di magazzino, margine di profitto, costi interni ed esterni, ecc.
- Dati della concorrenza: catalogo e prezzi di altre aziende del settore, nonché offerte e campagne attive.
- Dati di mercato: come variazioni stagionali della domanda o fattori socio-economici che influenzano il commercio online.
Questi KPI possono variare da un'azienda all'altra e dipenderanno dalla sua struttura, dai suoi obiettivi commerciali e dal fatto che il settore in cui opera sia più o meno competitivo.
Centralizzazione dei dati in un software di pricing
Per poter gestire tutti questi dati senza compromettere la redditività e la produttività dell'azienda, è altresì necessario disporre di un software di pricing incaricato di raccogliere i dati da diverse fonti e centralizzarli in un'unica dashboard di facile interpretazione. Eseguire l'unificazione manualmente è un processo molto laborioso e che riduce l'efficacia del Data-driven decision-making, poiché aumenta esponenzialmente il rischio di errori. Inoltre, disporre di un sistema automatizzato che monitora la concorrenza e il settore, consente di reagire rapidamente alle mosse delle altre aziende per non perdere competitività.
A questi vantaggi si aggiunge il fatto che, basandosi sui Big Data, i sistemi con Machine Learning possono effettuare analisi predittive sui cambiamenti nella domanda e nei prezzi dei concorrenti.
Passo finale: applicazione del Big Data in una strategia di Dynamic Pricing
In pratica, quando si applicano le conclusioni di questa approfondita analisi dei dati alla creazione di una strategia di pricing, uno dei modelli più vantaggiosi è il dynamic pricing. Questo perché consente di adattare i prezzi del catalogo in modo rapido e semplice ai cambiamenti di mercato. In questo modo, la combinazione di Big Data e dynamic pricing contribuisce a rendere questi cambiamenti non arbitrari, ma precisi e ad aiutare a ottimizzare le vendite.
Allo stesso tempo, per aumentare ulteriormente la redditività della tua strategia di pricing, tra i software menzionati, i sistemi più avanzati attualmente disponibili sono dotati di potenti algoritmi che determinano il prezzo ottimale per ciascuno dei tuoi prodotti in ogni momento e massimizzano le vendite e il margine di profitto. Ad esempio, un eccellente referente nel campo del dynamic pricing è Amazon, che modifica i prezzi dei suoi prodotti quasi continuamente, in modo automatico e in linea con le esigenze degli utenti per aumentare i suoi ricavi. Il suo successo dimostra che le strategie di pricing basate sui dati sono diventate uno strumento essenziale per le aziende che cercano di prosperare e distinguersi.
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