Secondo un recente studio, i consumatori sono oggi più sensibili ai prezzi che mai: oltre tre quarti di loro (75%) temono che l'inflazione faccia aumentare i prezzi dei prodotti di prima necessità e degli articoli costosi, costringendoli a ridurre le loro spese complessive. Le pressioni sulla catena di approvvigionamento e le tensioni geopolitiche accentuano questa sfida, sia per i consumatori che per i commercianti, mentre il 73% degli acquirenti europei teme un aumento dei prezzi volto a compensare l'aumento dei furti e della criminalità.
Gli sconti, le riduzioni, le offerte speciali e l'allineamento ai prezzi dei concorrenti sono metodi ben noti per fidelizzare i consumatori. Tuttavia, la loro gestione rappresenta un compito colossale che richiede ancora troppe interventi manuali e l'utilizzo di software obsoleti per elaborare i dati. Troppo spesso, le decisioni sui prezzi, durante tutto il ciclo di vita dei prodotti, si basano su dati storici incompleti o metodi semplificati.
È per questo che ora è necessario per i commercianti adottare l'intelligenza artificiale (IA) per ottimizzare e orientare la loro strategia di pricing. L'IA presenta vantaggi finanziari concreti grazie a tre funzionalità chiave che sono la previsione dettagliata della domanda, la modellazione avanzata dell'elasticità dei prezzi e l'ottimizzazione delle riduzioni in tempo reale. Tre compiti che potrebbero essere realizzati da un umano ma che richiederebbero infinitamente più tempo e denaro.
L'IA offre opportunità significative di migliorare i margini e i ricavi dei commercianti. Infatti, mentre i modelli di pricing tradizionali rendono difficile realizzare guadagni concreti, l'integrazione dei modelli di IA nei sistemi esistenti consente di superare il tempo necessario per la formazione e la crescita delle competenze di un individuo per fornire raccomandazioni sui prezzi illuminate. Grazie all'IA, i responsabili delle categorie di prodotti e gli analisti dei prezzi beneficiano di una visibilità completa dei dati del settore retail.
Un'insegna di prêt-à-porter ha implementato una soluzione di pricing basata su IA in sole 16 settimane, integrandola perfettamente nel suo ERP esistente. Il modulo di IA ha automaticamente integrato le raccomandazioni sui prezzi nel sistema di pianificazione del commerciante, consentendo alle squadre di analizzarle e convalidarle rapidamente. Questo approccio ha portato a un aumento del 5% dei margini in tre mesi, senza influire sulle attività in corso.
Questo esempio illustra quanto l'IA possa diventare un vero e proprio strumento di ottimizzazione per le squadre. E questo è solo l'inizio. Allora, come possono le insegne collaborare con l'IA per affinare la loro strategia di pricing e migliorare i loro margini?
Tre modelli di IA indispensabili
Tre modelli di IA possono contribuire a definire e implementare strategie di pricing efficaci: i modelli generativi (GenAI), gli algoritmi di machine learning e i modelli cognitivi. I modelli GenAI ben addestrati si sono rivelati performanti per anticipare le tendenze dei prezzi, proporre strategie di pricing alternative e simulare l'impatto delle diverse campagne promozionali sul comportamento dei consumatori. Hanno anche convinto molti commercianti grazie alla loro capacità di generare e testare scenari tariffari alternativi prima delle decisioni, evitando così di impegnare le squadre su strategie senza prove tangibili della loro efficacia sulle decisioni di acquisto. Ad esempio, un'azienda di prêt-à-porter ha utilizzato l'IA generativa per progettare sconti personalizzati durante il Black Friday, aumentando così il suo fatturato del 12% e i suoi margini del 9%.
Alcuni commercianti utilizzano gli algoritmi di machine learning per ottimizzare continuamente i loro modelli di pricing, tenendo conto delle vendite storiche, delle promozioni passate e dell'evoluzione della domanda dei consumatori. Uno dei principali vantaggi dei modelli di pricing basati sul machine learning risiede nella loro capacità di migliorarsi nel tempo, grazie all'analisi continua di vasti insiemi di dati per affinare le decisioni sui prezzi. Un marchio di scarpe da ginnastica ha così regolato in tempo reale i prezzi dei suoi prodotti più richiesti e in edizione limitata, aumentando le sue vendite del 15% e il suo fatturato totale del 10% grazie a riduzioni di prezzo progressive.
Infine, l'uso dell'IA cognitiva diventa imprescindibile a causa della sua capacità di integrare fattori esterni, come le condizioni economiche, i prezzi dei concorrenti, gli eventi locali e le tendenze di consumo, per ottimizzare le decisioni sui prezzi. In assenza di IA cognitiva, questi fattori esterni, essenziali per comprendere i comportamenti d'acquisto, non possono essere integrati efficacemente nella strategia di pricing. Un commerciante di cappotti invernali ha utilizzato l'IA cognitiva per regolare i suoi prezzi in base alle previsioni meteo, prolungando così le vendite a prezzo pieno di tre settimane e migliorando il suo margine lordo del 7%.
I commercianti dispongono di una quantità significativa di dati a forte valore aggiunto, che un modello di IA adeguato può trasformare in leve di crescita commerciale. La visibilità dei dati è migliorata, e l'automazione intelligente si concretizza grazie a una strategia di pricing perfettamente allineata agli obiettivi di ricavi e alle esigenze dei clienti.