PREZZI

Le insidie degli algoritmi di calcolo dei prezzi

Siate consapevoli dei danni che possono provocare al vostro marchio.

Marco Bertini, Oded Koenigsberg

Novembre 2021

Le insidie degli algoritmi di calcolo dei prezzi

Il 3 giugno 2017 le luci blu lampeggiavano in direzione del London Bridge mentre le auto della polizia rispondevano alle segnalazioni di un attentato terroristico. Sfrecciavano davanti alle migliaia di persone che si godevano il sabato sera nei ristoranti e nei pub della zona. Molti di coloro che si trovavano per strada, intuendo il pericolo, tentarono di prenotare una corsa Uber per tornare a casa e mettersi in salvo. Ma nei 43 minuti successivi alla prima chiamata di emergenza, giunta alle 22:07, l’algoritmo di tariffazione dinamica di Uber fece salire di oltre il 200% le tariffe in quella zona della città.

 

L’episodio londinese è soltanto uno dei tanti esempi preoccupanti di impennate dei prezzi di Uber nei momenti di panico collettivo. Picchi simili si sono verificati nel 2016, durante un attentato a New York, nel 2017, a causa di uno sciopero dei tassisti che protestavano contro la politica anti-immigrazione degli Stati Uniti, e nel 2020 durante una sparatoria di massa a Seattle; in quest’ultima occasione le tariffe salirono fino al 500%. L’algoritmo di calcolo dei prezzi di Uber ha ripetutamente suscitato le critiche dei 93 milioni di utenti attivi della società di ride-sharing. Anche la notte dell’attentato al London Bridge, dopo l’intervento manuale per bloccare l’aumento dei prezzi nei dintorni del ponte, il sistema continuò a funzionare nelle zone limitrofe del centro di Londra per altri cinquanta minuti.

Un economista potrebbe plaudire al sistema di determinazione dei prezzi di Uber: con l’aumento della domanda rispetto all’offerta, il prezzo di una corsa sale. Per i clienti, invece, il costo di utilizzo del servizio può sembrare imprevedibile come la ruota della roulette.

Uber non è l’unica azienda alle prese con questo problema. Le imprese hanno impiegato i prezzi dinamici in molti settori — tra cui pubblicità, commercio elettronico, intrattenimento, assicurazioni, sport, viaggi e servizi pubblici — con livelli variabili di successo. Un classico e noto esempio è la Coca-Cola: verso la fine degli anni ’90 sperimentò i distributori automatici sensibili alla temperatura che aumentavano il prezzo di una bibita nelle giornate calde. L’azienda abbandonò rapidamente il progetto di fronte alla levata di scudi dell’opinione pubblica.

Lo scopo degli algoritmi di calcolo dei prezzi è aiutare le aziende a determinare il prezzo ottimale quasi in tempo reale. Questi sistemi usano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per ponderare variabili quali la domanda e l’offerta, i prezzi dei concorrenti e i tempi di consegna. Purtroppo gli algoritmi di tanto in tanto vanno fuori controllo e producono cifre che nessuno pagherebbe mai: da 14.000 dollari per un mobiletto offerto su Wayfair a quasi 24 milioni di dollari per un manuale scolastico in vendita su Amazon. Ma questi intoppi sono soltanto uno dei rischi che corrono le aziende affidando il processo decisionale ai computer.

Le continue variazioni dei prezzi di vendita trasmettono ai clienti forti segnali che devono essere adeguatamente gestiti. Eppure molte organizzazioni non se ne rendono conto. Sanno che i prezzi influenzano le decisioni relative a quando e che cosa acquistare, ma non tengono conto del fatto che i continui alti e bassi possono suscitare percezioni sfavorevoli riguardo alle loro offerte e, soprattutto, all’azienda stessa.

I marchi, pertanto, non devono prestare attenzione soltanto alla matematica quando usano sistemi basati sugli algoritmi. Questi sistemi possono creare un conflitto spinoso tra l’esigenza di guadagnare la fedeltà dei clienti e la necessità di realizzare profitti. Ma se vengono implementati correttamente, possono massimizzare i ricavi e al tempo stesso far sì che i clienti ritengano di avere pagato il giusto prezzo per un prodotto o un servizio.

In questo articolo esaminiamo la psicologia in gioco quando le aziende chiedono soldi ai clienti. Analizziamo esempi reali di calcolo algoritmico dei prezzi e il modo in cui ha favorito o danneggiato il marchio interessato. Descriviamo inoltre i vantaggi di opportune misure di controllo e gestione, compresa la determinazione dell’unità aziendale responsabile e dei parametri da impostare per limitare il potenziale uso improprio.

 

L’impatto psicologico dei prezzi determinati da un algoritmo

Iniziamo dal caso della Root Insurance, società che vende polizze assicurative automobilistiche in 30 stati degli Stati Uniti. Per educare gli assicurati e promuovere migliori relazioni con la clientela, l’azienda ha ideato un programma di tariffazione dinamica che tratta ogni guidatore in modo personalizzato e trasparente. A differenza dei concorrenti, la Root non segmenta i prezzi basandosi su una mutualizzazione del rischio relativamente anonima, generata partendo da dati demografici. Offre invece ai guidatori una app per smartphone che valuta il loro comportamento quotidiano al volante. Questi dati vengono immessi in un algoritmo che calcola i punteggi individuali relativi alla sicurezza. La Root basa poi i propri premi assicurativi principalmente sui risultati ottenuti dai guidatori, pur attribuendo un certo peso a fattori tradizionali quali l’affidabilità creditizia e le statistiche sulle frodi assicurative. Per ridurre la discriminazione a danno dei clienti dotati di scarse risorse, la Root non tiene conto del livello di istruzione o della professione (altri fattori comunemente utilizzati nel settore) e si è impegnata a escludere l’affidabilità creditizia dal calcolo delle tariffe entro il 2025. La società, inoltre, assicura soltanto le persone che superano il test sulla sicurezza. Scartando a priori i cattivi guidatori, la Root sostiene di essere in grado di ridurre le spese associate agli incidenti e abbassare il prezzo dell’assicurazione per tutti i suoi clienti.

Il modello della Root è un esempio efficace di come gli algoritmi di calcolo dei prezzi, e la trasparenza al riguardo, possono migliorare le relazioni con i clienti. Innanzitutto, prima ancora di vedere il prezzo di una polizza Root, il cliente sa quali elementi la società prenderà e non prenderà in considerazione. In secondo luogo, sa perché gli è stato offerto un determinato prezzo, che si differenzia da quello che potrebbe pagare un’altra persona. In terzo luogo, sa che cosa ha fatto la Root al fine di minimizzare il costo finale dell’assicurazione per lui.

Far comprendere ai clienti la natura reciprocamente vantaggiosa della tariffazione algoritmica è un elemento fondamentale per garantirne il successo. Perché pagare un prezzo eccessivo per qualcosa può essere doloroso, in senso letterale. Studi condotti da neuroscienziati alla Carnegie Mellon, a Stanford e al MIT hanno dimostrato che vedere un prodotto con un prezzo eccessivo attiva i centri del dolore nel cervello umano.

Il semplice atto di chiedere denaro, a prescindere da quando o come, sposta immediatamente il fulcro della relazione con il cliente dal perseguimento di interessi comuni alla conciliazione di interessi opposti. Nei casi peggiori, chiedere soldi può significare alienarsi i clienti. Per un’organizzazione incentrata sul cliente, la sfida è ridurre al minimo i rischi e limitare i danni che si verificano quando le regole di mercato spingono i prezzi verso l’alto e interferiscono in una relazione altrimenti ben coltivata.

Prima che l’uso degli algoritmi di calcolo dei prezzi si diffondesse, i prezzi erano più vischiosi e non differivano molto da un venditore a un altro. I clienti avevano aspettative relativamente stabili e non consideravano il prezzo una questione personale. Quando le variazioni creavano discrepanze tra costo effettivo e atteso, per i clienti era più facile razionalizzare gli aumenti, in quanto credevano fossero applicati a livello universale nell’ambito di una strategia aziendale attentamente studiata.

La tecnologia ha reso le discordanze più frequenti, apparentemente più arbitrarie e di entità più allarmante, e questo sconvolge i clienti e rende loro più difficile che mai conciliare ciò che vedono con ciò che si aspettano. Al tempo stesso, oggi molte aziende ritengono che, quando le aspettative dei clienti in tema di prezzi sono stabili e le perturbazioni sono minime, forse stanno spendendo male le proprie risorse. In linea con le regole di mercato, le imprese si sono orientate sempre più verso gli algoritmi per massimizzare i profitti. Oggi persino i settori B2B più lenti a introdurre cambiamenti stanno sostituendo i fogli di calcolo Excel con potenti strumenti di determinazione dei prezzi basati sugli algoritmi.

La tecnologia ha permesso alle imprese di approfondire le relazioni con i clienti e, parallelamente, di diventare più efficienti e competenti nell’estrarre denaro dai consumatori. Questa combinazione, tuttavia, spesso induce i clienti a chiedersi che cosa dovrebbero pensare e di quali aziende dovrebbero fidarsi. Con l’acuirsi della loro sensibilità ai prezzi, fanno enormi sforzi per cercare di dare un senso alle variazioni dei prezzi. Che cosa dicono le fluttuazioni riguardo alla qualità o desiderabilità del prodotto o servizio che stanno acquistando? Delle motivazioni e dei valori del venditore? Che cosa pensa veramente quell’azienda della loro fedeltà?

Se le variazioni dei prezzi raggiungono un equilibrio, questi interrogativi possono diventare meno pressanti. Ma se la frequenza e l’entità delle interferenze resta incerta, perdureranno e alla fine costringeranno i clienti a trarre le loro conclusioni, senza orientamenti espliciti da parte del venditore. Questo è il momento in cui i clienti iniziano a reagire ai messaggi trasmessi dall’algoritmo, non dall’azienda: una situazione rischiosa per qualsiasi impresa.

Per controllare meglio i messaggi trasmessi ai clienti dalla determinazione algoritmica dei prezzi e il modo in cui incide sulle relazioni con la clientela, proponiamo quattro raccomandazioni, accompagnate da esempi illustrativi che contribuiscono a chiarire come ciascuna di esse può essere applicata.

 

1 Definire una narrazione e un caso d’uso appropriati

Nel 2020 l’IKEA, la nota azienda svedese, ha lanciato un’iniziativa insolita nel suo punto vendita di Dubai. Per un periodo limitato, l’azienda ha permesso ai clienti di pagare per i prodotti prezzi differenziati in funzione del tempo impiegato per raggiungere il negozio. Ogni articolo — da un panino al ristorante all’arredamento completo per la camera da letto — aveva un prezzo espresso in due unità: la moneta locale e una quantità di tempo. Una famiglia che impiegava, per esempio, 45 minuti in auto per raggiungere il negozio IKEA guadagnava un determinato valore legato alla distanza percorsa. Alla cassa, la famiglia poteva mostrare la cronologia degli spostamenti su Google Maps (utilizzando una funzione della app telefonica che traccia e registra tutti i tragitti percorsi). Il cassiere eseguiva un algoritmo che, tenendo conto del tempo trascorso, della distanza percorsa e dello stipendio orario medio di un lavoratore di Dubai, calcolava il valore monetario del viaggio. Il negozio offriva poi tale valore sotto forma di moneta corrente. Quanto più lungo era il viaggio, tanti più crediti temporali la famiglia otteneva e tanto meno denaro doveva sborsare.

La chiara conclusione che gli acquirenti traevano dal programma dell’IKEA era che l’azienda voleva incentivarli a percorrere lunghe distanze per raggiungere i suoi negozi. Anche se i diversi clienti pagavano prezzi diversi per lo stesso articolo, e i singoli clienti potevano osservare differenze di prezzo ogni volta che visitavano il negozio (a seconda del luogo da cui provenivano), avevano comunque l’impressione di contribuire a determinare l’importo che avrebbero pagato. È una sensazione ben diversa dall’impotenza che spesso si prova davanti a un forte aumento dei prezzi. Soprattutto, dato che l’importo sborsato dai clienti poteva soltanto diminuire — in funzione della distanza percorsa — anziché aumentare a causa della crescita della domanda, nessuno pagava mai un prezzo superiore a quello pubblicizzato sul sito internet dell’azienda. In altre parole, l’IKEA ha utilizzato l’algoritmo basato sulla distanza per premiare i clienti invece di penalizzarli. Nell’immediato, può avere registrato un calo delle entrate: gli acquirenti che percorrevano lunghe distanze potevano beneficiare di sconti sostanziosi o addirittura ottenere gratuitamente alcuni prodotti. Ma scegliendo un caso d’uso appropriato, con incentivi integrati per incoraggiare le persone a visitare il negozio, l’azienda probabilmente ha attirato un maggior numero di clienti distanti e rafforzato la fedeltà della clientela in generale (e il suo lifetime value teorico).

I modelli come quello dell’IKEA sono rari. Le aziende di solito impiegano i prezzi dinamici per promuovere i propri obiettivi finanziari a breve termine, prestando scarsa attenzione alle percezioni dei clienti. Eppure la quantità e l’intensità delle variazioni dei prezzi prodotte dagli algoritmi trasmettono agli acquirenti segnali inequivocabili su tutto, dalla missione e dai valori di un’azienda alla qualità delle sue offerte. Questi segnali possono vanificare altri sforzi finalizzati a sviluppare una narrazione nella relazione di un marchio con la sua clientela. Nei casi peggiori, gli algoritmi trasformano il compito già delicato di chiedere soldi in un’esperienza che allontana i clienti. Per questo motivo, le aziende non possono affidare la gestione della tecnologia di calcolo dei prezzi ai soli data scientist.

Il percorso verso il miglioramento non è soltanto tecnico, è anche organizzativo e psicologico. Per quanto paradossale possa sembrare, un algoritmo migliore può peggiorare le cose, sfruttando le circostanze e fomentando risentimento, come è accaduto a Uber durante l’attentato al London Bridge.

La sfida organizzativa si vince partendo dal riconoscimento che la tariffazione algoritmica non è un semplice strumento per generare prezzi che producano un equilibrio tra domanda e offerta. È di fatto un principio che deve allinearsi all’organizzazione da cima a fondo.

Quando i clienti hanno l’impressione che un’azienda basi i propri prezzi esclusivamente sulla domanda e l’offerta, le conclusioni che traggono possono essere pregiudizievoli. Pensate a un’azienda innovativa con offerte estremamente differenziate. Quando quell’azienda dà risalto alla domanda e all’offerta nel suo algoritmo di calcolo dei prezzi, in sostanza dice ai clienti che il valore del suo prodotto dipende soprattutto dalla sua ampia o scarsa disponibilità, non dalla sua efficacia nel risolvere i problemi dei clienti o dalle sue prestazioni rispetto ai prodotti dei concorrenti. Per giunta, i clienti possono imparare a manipolare il sistema e programmare i propri acquisti in modo da farli coincidere con un momento in cui ritengono che il prezzo sia basso. Anche questo favorisce l’indifferenziazione. Per contro, il modello dei prezzi dinamici dell’IKEA puntava ad attrarre clienti improbabili, piuttosto che penalizzare quelli probabili a causa della scarsità dell’offerta.

 

2 Nominare un responsabile dell’algoritmo di calcolo dei prezzi

Nel 2019 la United Airlines eliminò le tabelle delle miglia sulle quali si basavano i viaggiatori abituali per riscattare i punti premio. Sostituì le tabelle con un modello di tariffazione algoritmica, spiegò perché era necessario collegare i viaggi premio alla domanda e all’offerta ed evidenziò i benefici che i clienti potevano trarne (spendendo meno miglia premio per i voli meno frequentati).

Il nuovo sistema, tuttavia, determinava prezzi premio più elevati per i voli molto richiesti. Di sicuro scontentava i fruitori dei premi, ma la compagnia aerea aveva comunicato tutte le modifiche in un linguaggio facilmente comprensibile e focalizzato i propri sforzi su una clientela specifica (e presumibilmente fedele). In tal modo, è riuscita a limitare danni gravi per la reputazione. Inoltre, affidando la gestione del nuovo algoritmo al team responsabile del programma fedeltà, ha attribuito la chiara responsabilità del sistema di tariffazione a un’unità molto attenta alle sensibilità dei clienti più assidui. Questa strategia le ha permesso di monitorare e rispondere prontamente alle anomalie dell’algoritmo o ai problemi nel rapporto con i clienti.

È facile dare la colpa agli algoritmi quando vanno in cortocircuito, ma le cause alla radice dei problemi di solito riguardano altri aspetti: scarsa attenzione da parte dell’organizzazione o incapacità di comprendere la psicologia dei clienti. Molte aziende capiscono solo in parte che cosa accade realmente quando chiedono soldi ai clienti. Si concentrano eccessivamente sui numeri e li vedono come poco più di risultati passivi delle forze di mercato che regolano la domanda e l’offerta. Per usare l’espressione di Adam Smith, è la “mano invisibile” che non funziona, non l’azienda stessa.

Questa miopia induce le imprese a trascurare tutte le altre informazioni veicolate dai prezzi. Anche quando le organizzazioni si rendono conto dell’influenza di queste informazioni e delle loro implicazioni, molte non sono in grado di gestirle in maniera efficace, perché i prezzi sono “orfani” nell’organizzazione, senza figure ben definite che forniscano indirizzi, assumano responsabilità e rendano conto delle loro decisioni.

Quando le aziende affidano avventatamente all’automazione forti aumenti dei prezzi, cedono agli algoritmi non solo il controllo della matematica ma anche quello della comunicazione. Mentre i data scientist, gli analisti di dati e gli specialisti dei prezzi si concentrano sull’ottimizzazione dei numeri, chi si accerta che i messaggi siano ottimali? In molte organizzazioni, la risposta è: nessuno.

Un algoritmo di calcolo dei prezzi, di per sé, ha due punti deboli. Primo, la mancanza dell’empatia necessaria per prevedere e capire gli effetti comportamentali e psicologici che le variazioni dei prezzi esercitano sui clienti. Secondo, la mancanza della prospettiva a lungo termine necessaria per assicurare l’aderenza a una strategia o uno scopo generale dell’azienda. Attribuendo importanza solo alle fluttuazioni della domanda e dell’offerta in tempo reale, l’algoritmo opera in contrasto con gli obiettivi dei team responsabili del marketing, che puntano sulla fedeltà e su relazioni di lunga durata. Questo conflitto tra riflessioni a lungo termine e variazioni dei prezzi in tempo reale non solo accentua il contrasto tra guadagnarsi il favore dei clienti e realizzare profitti, ma acuisce anche l’urgenza di trovare una soluzione prima che il marchio subisca danni irreversibili.

Se non gestisce il sistema di fissazione dei prezzi e la comunicazione in modo fattivo e strategico, un’azienda può innescare e persino accelerare l’indifferenziazione delle sue offerte accentuando la sensibilità ai prezzi, compromettendo il rapporto prezzo/valore e danneggiando la reputazione del marchio. Ma se mette un team in condizione di pianificare le proprie iniziative e prendere decisioni tempestive, può cambiare rapidamente strategia quando si ritrova in cattive acque.

 

3 Adottare e monitorare barriere di sicurezza

Pensate a una tipica esperienza deludente in un parco tematico. Gli ospiti devono sorbirsi lunghe file per le attrazioni, per consumare i pasti e usare le toilette, oltre a non ricevere attenzioni personali da parte degli addetti all’assistenza, perché sovraccarichi di lavoro o privi di una formazione adeguata. L’esperienza sgradevole induce molti visitatori a chiedersi se il cospicuo investimento in biglietti, parcheggio, pasti e pernottamenti valga davvero la pena. Per gli ospiti la visita sarebbe più piacevole se le file e i tempi di attesa fossero più brevi e le interazioni con il personale del parco migliori.

Per migliorare la soddisfazione dei clienti, Walt Disney World, a Orlando, in Florida, nel 2018 ha sostituito la struttura dei prezzi dinamici manuale con un sistema algoritmico. Il nuovo programma, che determinava un aumento generale dei prezzi dei biglietti plurigiornalieri ma faceva scendere quello dei biglietti per i periodi a bassa affluenza, ha incoraggiato i clienti a pianificare con buon anticipo i loro viaggi o a prenotarli in periodi di bassa stagione per approfittare dei prezzi inferiori.

Il programma della Disney ha diversi meriti: innanzitutto, dimostra che la tariffazione dinamica può favorire altri obiettivi, oltre ad aumentare le entrate o il volume delle vendite. Anche se le entrate complessive e il numero totale di visitatori restano costanti nel tempo, la struttura dei prezzi rende il flusso di clienti più stabile e riduce quindi la volatilità delle esigenze della Disney in termini di personale e altre risorse. Questo può consentire un notevole risparmio di costi. In secondo luogo, migliora sensibilmente l’esperienza cliente perché gli ospiti possono godersi più giochi, visitare più attrazioni e sfruttare meglio il tempo trascorso nei parchi. Infine, il programma di tariffazione dinamica può essere pubblicizzato espressamente come un impegno per migliorare la soddisfazione a lungo termine dei clienti (nonostante l’aumento generale dei prezzi).

Quando la Disney World ha adottato il sistema algoritmico, ha anche deciso che era nel suo interesse rinunciare alla fissazione di prezzi dinamici per i biglietti di ingresso giornaliero ai singoli parchi tematici (Magic Kingdom, Epcot, Animal Kingdom e Hollywood Studios). I prezzi dei biglietti giornalieri sono stati fissati tra 109 e 129 dollari per tutte e quattro le sedi, indipendentemente dal periodo dell’anno scelto dal cliente e a prescindere dalla domanda. Questa misura ha limitato l’importo che la Disney può addebitare per un biglietto giornaliero, ma ha stabilito parametri chiari che aiutano i clienti a prevedere i costi e pianificare le visite. E osservando come selezionavano autonomamente i viaggi, la Disney ha potuto affinare la comunicazione riguardo all’esperienza nei parchi e ideare pacchetti di servizi complementari per soddisfare i diversi segmenti della clientela.

Altre aziende possono adottare barriere di sicurezza analoghe, non solo per proteggere i clienti dalle fluttuazioni incontrollate dei prezzi, ma anche per valutare come la determinazione dei prezzi si ripercuota su ogni ambito dell’organizzazione. Quando istituiscono barriere di sicurezza iniziali e continuano a utilizzarle, le imprese dovrebbero incoraggiare lo scambio di informazioni tra i diversi rami di attività. È il modo migliore di trarre insegnamenti fondamentali e utilizzarli a vantaggio dell’azienda. Abbiamo individuato tre principali ambiti in cui instaurare una stretta collaborazione tra le varie funzioni per trarre informazioni dagli algoritmi:

Sperimentazione. Le verifiche periodiche e controllate dei prezzi possono aiutare un’azienda a misurare il valore che i clienti attribuiscono a un prodotto o servizio, o a qualsiasi sua caratteristica, e a capire quando e come ricavano tale valore. In realtà, la sperimentazione dei prezzi può essere molto più efficace delle ricerche di mercato tradizionali, perché i clienti rispondono a offerte concrete e fanno acquisti reali. Le loro risposte alle variazioni dei prezzi aiutano le imprese a scoprire che cosa funziona, che cosa non funziona e in quale momento i consumatori prendono le loro decisioni di acquisto.

Monitoraggio. Le aziende possono sviluppare un nuovo indicatore chiave di prestazione o confrontare gli indicatori esistenti per accertare che la frequenza e l’ampiezza delle variazioni dei prezzi non erodano la fedeltà dei clienti o la reputazione del marchio. Nessuna impresa vuole dare l’impressione di essere iniqua, manipolatrice o avida. È quindi importante adottare misure per limitare e gestire il risultato degli algoritmi di calcolo dei prezzi ed è fondamentale pensare in anticipo ai messaggi e alle loro conseguenze. Le aziende possono così evitare prezzi eccessivi e soggetti a fluttuazioni estreme applicando limiti fissi, minimi e massimi, come ha fatto la Disney con i prezzi fissi dei biglietti giornalieri.

Strategia. Si tratta essenzialmente di una visione integrata a lungo termine dei primi due elementi. Lo sviluppo, il branding, il posizionamento e la fissazione dei prezzi dei prodotti funzionano tutti in armonia (o con il minore attrito possibile) ai fini degli obiettivi strategici dell’azienda? L’impresa deve sforzarsi di accertare, direttamente o indirettamente, come i clienti percepiscono la sua missione e il suo scopo e se le azioni che intraprende in tema di prezzi rafforzino o danneggino la reputazione che cerca di costruirsi. I messaggi che i clienti traggono dai prezzi dovrebbero essere in sintonia con i messaggi espliciti che un’azienda comunica attraverso le attività estranee ai prezzi che svolge per promuovere sé stessa e i suoi prodotti.

Quando prestano attenzione a tutti i modi in cui le variazioni dei prezzi possono alterare le opinioni e i comportamenti dei clienti — al di là della decisione immediata di acquistare o no — le imprese possono migliorare le relazioni con la loro clientela anziché indebolirle, anche quando aumentano i prezzi. Le aziende possono sfruttare il potenziale delle variazioni dei prezzi per migliorare le loro attività operative e al tempo stesso creare un’esperienza generale migliore per i clienti.

 

4 Se necessario, eludere gli algoritmi

A differenza del metodo “fissa un prezzo e poi dimenticati del problema” diffuso in passato, le organizzazioni con una strategia dinamica devono adottare un atteggiamento più fattivo e creativo per ottenere i risultati desiderati. Per la Disney, l’IKEA e la United Airlines l’obiettivo era semplice: i marchi volevano far sì che per i clienti valesse la pena effettuare acquisti, anche in circostanze non ideali (in giorni meno comodi o nonostante la lunga distanza da percorrere per raggiungere i punti vendita). Volevano anche trarre vantaggio dalla possibilità di gestire come, quando e perché venivano comunicate le variazioni dei prezzi.

Gli algoritmi di calcolo dei prezzi più efficienti sono in grado di analizzare i dati relativi ai clienti e altre informazioni per generare prezzi ottimali per ogni cliente in ogni momento. Ma sotto quale punto di vista quei prezzi sono ottimali? Questa domanda riguarda il conflitto tra guadagnare il favore dei clienti e realizzare maggiori profitti: una sfida complicata per l’organizzazione, che dovrebbe essere seguita e se necessario gestita da un chiaro responsabile. In alcuni casi l’algoritmo può richiedere qualche aggiustamento, in altri casi può essere necessario sospenderne temporaneamente l’uso.

 

Il giorno dopo l’attentato al London Bridge, Uber annunciava di avere rimborsato i pagamenti effettuati da tutti gli utenti che avevano fruito di una corsa nella zona interessata. L’azienda californiana dava inoltre risalto al fatto che i suoi guidatori avevano aiutato decine di migliaia di persone ad allontanarsi dalla zona. Entrambi gli annunci avrebbero potuto rafforzare la reputazione dell’azienda, se non fosse appena stata compromessa dall’immediata reazione negativa all’impennata dei prezzi. Pur essendo difficile quantificarne l’impatto negativo duraturo sulla relazione di Uber con i suoi clienti, è chiaro che una risposta più rapida o un meccanismo più efficace per impedire ai prezzi di salire alle stelle avrebbero giovato al marchio e agli utenti serviti quella sera.

Tutte le aziende dovrebbero capire che cosa i loro algoritmi di calcolo dei prezzi comunicano ai clienti e il modo migliore con cui controllare tale messaggio. Per essere efficaci, devono mettere a punto una narrazione e un caso d’uso appropriati per l’applicazione dei prezzi algoritmici, designare un responsabile del monitoraggio delle barriere di sicurezza dei prezzi e metterlo in condizione di gestire o, se necessario, eludere l’automatismo. In tal modo, le imprese saranno in grado di ottimizzare i prezzi dinamici in tempo reale senza sacrificare la fedeltà dei clienti o danneggiare la propria reputazione.

 

Marco Bertini è professore di Marketing presso la Esade-Universitat Ramon Llull di Barcellona e professore ospite nel dipartimento di Marketing della Harvard Business School. Opera inoltre come consulente esperto in marketing, vendite e determinazione dei prezzi presso il Boston Consulting Group.

Oded Koenigsberg è professore di Marketing alla London Business School.

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