Machine learning è la tecnica alla base di qualsiasi algoritmo sofisticato di Pricing dinamico, capace di determinare decisioni ottimali in tempo reale.

Dietro l'algoritmo c’è un modello di regressione che stima l'impatto sui ricavi per ogni possibile configurazione di prezzo.

Sebbene esistano nuovi metodi di raccolta ed elaborazione dei dati, la maggior parte degli specialisti utilizza ancora tecniche di scansione manuale.

Gli aggiustamenti di prezzo in tempo reale in base all’andamento della domanda sono molto più efficaci rispetto agli interventi manuali, che hanno tempi più lunghi e rischi di errori umani. È qui che il Machine Learning entra in gioco, offrendo ai rivenditori la possibilità di ottimizzare non solo i prezzi, ma anche l’attività di marketing e i costi.

La prima cosa che un rivenditore deve gestire per avviare una strategia di prezzi sono i dati. Prima di poter prendere una decisione sui prezzi, è necessario raccogliere dati puliti e utili. Tutte le decisioni su profitti e perdite, infatti, dipendono dalla qualità dei dati.

La fase successiva nella gestione di un sistema di Pricing dinamico è l'analisi dei dati che dovrebbe portare i retailer a correggere le decisioni in base a suggerimenti o raccomandazioni sui prezzi. Per ottenere maggiori informazioni dai dati raccolti, è necessario visualizzarli bene: una corretta visualizzazione permette di individuare rapidamente tutte le criticità e agire di conseguenza.

L'analisi nel tempo di prezzi e vendite determina l'andamento delle vendite nell'indice dei prezzi. Con il machine learning è possibile lavorare sulle fluttuazioni periodiche di qualsiasi natura nell’arco di anni, mesi o settimane.

Quando un rivenditore lavora su una visualizzazione qualitativa, può scoprire qual è il momento migliore per il monitoraggio dei prezzi della concorrenza, analizzare e migliorare le prestazioni di vendita, studiare il comportamento dei clienti.

Il numero di variabili che devono essere prese in considerazione nella determinazione dei prezzi è molto ampio: l’approccio what-if può essere utile, ma è praticamente impossibile ottenere un risultato sensato in poco tempo senza l’uso di algoritmi di prezzo di tipo ML.

I rivenditori che non hanno una strategia di prezzi si muovono al buio, senza la possibilità di compiere azioni mirate per reagire a un trend individuato dall’analisi dei dati.

hypotheses before applying them to the whole inventory.