Sviluppare strategie di dynamic pricing per massimizzare i profitti

Le strategie di dynamic pricing, supportate dall’analisi predittiva dei dati di vendita, permettono agli e-commerce di adattare i prezzi in tempo reale in base alla domanda e al contesto di mercato. Orbyta Tech sviluppa piattaforme per una gestione automatizzata e multicanale del pricing con un approccio data-driven.

In un mercato digitale sempre più competitivo e sensibile alle variazioni della domanda, la definizione del prezzo all’interno dei canali e-commerce richiede un approccio dinamico, continuo e supportato dai dati. L’introduzione di modelli di dynamic pricing, alimentati da soluzioni data-driven e supportati da tecniche di predictive analytics, consente di calibrare le strategie in modo continuo, adattando i prezzi in funzione della domanda, della stagionalità e delle performance reali.

Molte aziende, tuttavia, pur disponendo di una quantità significativa di dati relativi alle attività di vendita, non sono ancora in grado di trasformare tali informazioni in leve operative concrete per gestire il pricing in modo efficace. In assenza di sistemi capaci di valorizzare questi dati in tempo reale, si finisce spesso per applicare strategie di prezzo statiche, scollegate dal comportamento effettivo dei clienti o dalle variazioni della domanda nei diversi mercati.

La conseguenza è una gestione poco efficiente del margine, una rotazione di magazzino non ottimale e, in molti casi, un posizionamento commerciale che non riflette le reali potenzialità del brand. In questo scenario, diventa fondamentale dotarsi di soluzioni che permettano di costruire una strategia di pricing dinamico, personalizzata per canale, mercato e obiettivo di business.

Il dynamic pricing non rappresenta una strategia esclusiva del commercio B2C, poiché le stesse logiche e tecnologie possono essere applicate anche nei contesti B2B e wholesale, adattandosi alle specifiche dinamiche che caratterizzano questi mercati. Negli ultimi anni, la digitalizzazione dei processi di acquisto e l’aumento della trasparenza sui prezzi hanno infatti trasformato anche il panorama B2B, favorendo un incremento significativo delle transazioni online e una maggiore frequenza nel cambiamento dei fornitori.

Mentre nel B2C i prezzi sono generalmente influenzati da fattori quali la domanda in tempo reale, la stagionalità e la concorrenza diretta online, nel B2B si devono considerare variabili di natura più complessa, quali i costi delle materie prime, le quantità ordinate, le condizioni di pagamento e la solidità delle relazioni commerciali. In tale contesto, l’impiego di piattaforme di pricing analytics e di algoritmi predittivi consente di aggiornare i listini in modo dinamico, in risposta alle oscillazioni di costi (materie prime, logistica, energia) senza dover attendere il rinnovo contrattuale, permettendo di incentivare gli ordini in periodi di bassa domanda, di ridurre i costi di stoccaggio attraverso un più rapido turn-over e di rispondere tempestivamente alle strategie della concorrenza.

Per rispondere a queste esigenze, Orbyta Tech sviluppa applicativi pensati per offrire un supporto concreto agli e-commerce nella gestione integrata del pricing su più canali e in più mercati. Mediante algoritmi di machine learning queste piattaforme sono in grado di elaborare lo storico delle vendite, incrociandolo con dati relativi ai costi, ai canali di vendita, ai mercati di riferimento e ai periodi stagionali per costruire modelli previsionali capaci di restituire, per ciascun prodotto, un intervallo di prezzo ottimale. In funzione degli obiettivi configurabili dall’utente, ad esempio massimizzare il profitto, aumentare il volume di vendita o svuotare il magazzino, il sistema propone strategie differenziate, sempre fondate su logiche oggettive e verificabili.

Il modello di predictive analytics alla base della soluzione consente di simulare la curva della domanda in relazione a diversi livelli di prezzo, generando scenari alternativi e fornendo indicazioni su quale prezzo applicare in funzione del contesto commerciale. Questo approccio consente di passare da una gestione reattiva del prezzo a una strategia anticipatoria, in cui il pricing diventa uno strumento attivo per il raggiungimento degli obiettivi di business, come la massimizzazione del margine di profitto, l’incremento dei ricavi complessivi e la gestione strategica dell’inventario.

Un ulteriore vantaggio risiede nella possibilità di differenziare le strategie di pricing per mercato. Il sistema tiene conto del comportamento dei consumatori in ciascuna area geografica, consentendo di adottare politiche di pricing differenti a seconda dei Paesi senza sacrificare la coerenza complessiva del posizionamento commerciale.

L’integrazione di un motore di analisi predittiva all’interno della piattaforma consente di compiere valutazioni strategiche in tempi estremamente ridotti, eliminando la necessità di analisi manuali complesse e riducendo l’errore umano. Attraverso l’interfaccia, gli utenti possono impostare i parametri della simulazione e ottenere risultati leggibili, traducibili in azioni commerciali concrete.

Il sistema restituisce suggerimenti dinamici e contestualizzati, offrendo scenari basati su dati aggiornati e adattabili a campagne promozionali, periodi di bassa stagione o picchi di domanda. Questo consente non solo di ottimizzare le performance delle singole promozioni, ma anche di migliorare la gestione complessiva del magazzino, riducendo le giacenze e migliorando i flussi di cassa.

La piattaforma è inoltre dotata di un assistente virtuale integrato con modelli di Intelligenza Artificiale in grado di interpretare le richieste dell’utente e fornire risposte puntuali utilizzando la documentazione interna del sistema. Questa funzionalità, completamente gestita in locale, garantisce riservatezza e sicurezza nell’elaborazione delle informazioni aziendali.