Machine Learning applicato all’ottimizzazione dei prezzi

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L’apprendimento automatico o Machine Learning fa parte del nostro quotidiano. È presente intorno a noi quasi senza che ce ne rendiamo conto. Un esempio di questo è Netflix. La piattaforma apprende i nostri gusti per darci consigli personalizzati e ottenere un maggior engagement dei suoi abbonati. Oltre alla personalizzazione, il Machine Learning aiuta anche le imprese a ottimizzare i loro prezzi per aumentare le vendite. Vuoi sapere come?

Il Machine Learning si basa sull’idea che i sistemi possono apprendere dai dati, riconoscere degli schemi e prendere delle decisioni. La sua implementazione nei nuovi software di pricing permette a questi di prevedere variazioni nell’offerta e nella domanda in base a dati storici o di anticipare le mosse della concorrenza. Dati che facilitano agli e-commerce l’adeguamento dei loro prezzi alle necessità del mercato in ciascun momento per rafforzare l’aumento delle vendite.

Questo apprendimento continuo e automatico è la chiave che semplifica alle imprese il compito di mettere in atto campagne di dynamic pricing. Affinché queste siano efficaci, la nostra intelligenza artificiale deve apprendere, oltre che sul settore e sulla concorrenza, sulle decisioni che la stessa impresa ha preso in circostanze passate. Queste decisioni verranno tenute in conto nel presente quando si tratta di valutare un nuovo cambiamento di prezzo, riducendo con ciò il margine di errore e ottimizzando le vendite.

Di cosa ho bisogno per iniziare a ottimizzare i miei prezzi?

Per implementare con successo un sistema di pricing occorre attenersi alla seguente tabella di marcia:

  1. Definisci quali informazioni devi analizzare: dì al programma su quali KPI (indicatori chiave di prestazione o ICP) deve basarsi per consigliarti le migliori opzioni per ottimizzare i tuoi prezzi. Includi le informazioni sullo storico delle vendite, il catalogo completo dei prodotti, promozioni e campagne di marketing messe in atto nel passato e i loro risultati, recensioni dei clienti, dati di stock e principali concorrenti, fra gli altri.
  2. Identifica i tuoi obiettivi: oltre ad aumentare le tue vendite, cosa vuoi ottenere con l’ottimizzazione dei tuoi prezzi? Il Machine Learning ti può aiutare per esempio a definire le future campagne personalizzate per la fidelizzazione dei tuoi clienti migliori o a migliorare il tasso di conversione. Un modo per lavorare anche sulle tue vendite nel medio e lungo termine.
  3. Inizia dai tuoi prodotti stella: affinché il sistema cominci ad apprendere sulla tua impresa e sul tuo catalogo, il nostro consiglio è cominciare facendogli domande sui prodotti o servizi che hanno funzionato molto bene nel passato. Incorpora dati di qualità sui quali il programma possa basarsi per fare nuove previsioni e andare aggiustando i prezzi alle tendenze del mercato.

Il vantaggio principale dell’implementazione di un sistema di pricing basato sul Machine Learning lo troviamo, oltre che nella sua rapidità, nella sua capacità di analizzare un volume di dati molto ampio. Questi sistemi possono confrontare in modo simultaneo e automatico i prezzi di tutti i tuoi competitor a partire da una ricerca approfondita sulle loro pagine web, sui loro shop online e social network, per ottenere informazioni di qualità sui loro prodotti e servizi.

Ciò che devi tenere in mente è che l’obiettivo finale dell’apprendimento automatico deve essere aumentare la soddisfazione generale del cliente. Sono gli utenti del nostro e-commerce a determinare, in ultima istanza, il successo del nostro business.


Angela de la Vieja
Content Manager
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