Black Friday e Dynamic Pricing

Il Black Friday e il Cyber Monday sono oramai diventati due date evidenziate nei calendari dei commercianti e rivenditori di ogni settore, oltre che dei consumatori. Da singole giornate si sono trasformate in settimane di sfida a suon di offerte tra i protagonisti del mercato sia online sia offline, in grado di condizionare in positivo l’intera annata dei retailer.

Nei giorni compresi tra il Black Friday e il Cyber Monday 2022, si stima che gli italiani spenderanno online circa 2 miliardi di euro. Tra i settori maggiormente impattati da questa iniziativa commereciale ci sono abbigliamento, informatica ed elettronica, gioielli, profumi, prodotti per la cura del corpo, oggetti di arredamento e giocattoli.

Il Black Friday 2022 sarà inevitabilmente influenzato dall’inflazione e dal ritorno al negozio fisico rispetto all’anno scorso. È infatti prevista una crescita delle vendite online di solo 8 punti percentuali (il 2021 rispetto al 2020 aveva fatto registrare un +23%).

Black Friday, quando nasce?

La tradizione del Black Friday nasce oltre oceano, negli Usa. Il nome fa riferimento all’andamento delle vendite dei negozi che, dopo il giorno del Ringraziamento, passavano da avere conti in rosso (negativi) a nero (positivo). Si ritiene inoltre che il Black sia legato alle file di auto nere che riempivano le vie del centro nei pressi dei negozi per gli acquisti. Il primo Black Friday risale al 1924, quando un negozio del New Jersey decise che il venerdì successivo al Giorno del Ringraziamento avrebbe applicato considerevoli sconti sui propri prodotti e da allora, con crescente popolarità, ogni quarto venerdì del mese di novembre le vetrine degli store fisici e online sono tappezzate di offerte. Quest’anno il “venerdì nero” inizierà dunque ufficialmente alla mezzanotte del 24 novembre, ma come ci siamo resi conto tutti, nella maggior parte dei casi è già prepotentemente iniziato.

Black Friday e Cyber Monday

Con una tradizione meno longeva, ma ormai noto ai più è anche il Cyber Monday, lunedì successivo al Black Friday, le cui offerte sono però concentrate sui prodotti tecnologici ed elettronici. Data l’importanza di questo periodo dell’anno per i rivenditori, è fondamentale riuscire a massimizzare il potenziale delle vendite a partire da un’analisi del giusto prezzo a cui vendere i propri prodotti sui diversi canali.

Black Friday e Dynamic Pricing

In termini di strategie di prezzo e alla luce dei molteplici fattori da tenere in considerazione per rendere attraente l’offerta per i consumatori, il dynamic pricing risulta essere la soluzione più adatta per rispondere efficacemente rapide evoluzioni della domanda, per adeguare la propria offerta al mercato e per adattare il proprio prezzo all’andamento delle vendite. Per mantenere il proprio posizionamento competitivo, in soccorso ai venditori sono stati sviluppati sistemi di monitoraggio dei prezzi della concorrenza (anche detto di price scraping), che premettono al negoziante di identificare i concorrenti di riferimento e seguirne il comportamento in termini di pricing.

Black Friday, definire l’obiettivo principale

A livello generale, la prima decisione da prendere in merito alla propria strategia di prezzo è quella che riguarda la definizione del principale obiettivo commerciale, come, ad esempio:

  • Massimizzare le vendite: con l’aiuto di un software di pricing intelligence è possibile definire il prezzo minimo ottimo, in grado cioè di intercettare il numero massimo di acquirenti in ogni fase della vendita, in modo da essere più competitivi della concorrenza e guadagnare terreno in termini di volumi e quote di mercato. In tal caso è fondamentale però stabilire un prezzo minimo, un valore soglia entro il quale non scendere per riuscire a coprire almeno i costi, per non erodere completamente la propria marginalità. Spesso i rivenditori offrono alcuni prodotti al di sotto dei costi, che vengono però venduti insieme ad altri su cui il commerciante ha un margine di profitto maggiore.
  • Massimizzare il profitto: il primo passo è stimare il prezzo massimo che i consumatori potenziali sono disposti a pagare per il bene o servizio in questione e la corrispondente quantità attesa. Dopo di che, considerando anche il proprio posizionamento e il pricing della concorrenza, è possibile incrementare i propri profitti attraverso l’ottimizzazione del prezzo.

Black Friday, best practice

Nel caso specifico di eventi come il Black Friday, per calcolare il miglior prezzo di vendita è opportuno tenere in considerazione alcune best practice, come:

  • Settare il livello di sconto ottimo per i singoli prodotti. Spesso il consumatore non sceglie il prodotto da acquistare in base al prezzo finale, ma allo sconto associato al prodotto. Utilizzare uno strumento in grado di suggerire il valore della promozione da applicare è il modo più efficiente per rendere tale strategia profittevole.
  • Valutare l’impatto di una strategia di pricing attraverso la creazione di what-if scenarios. Prima di applicare una strategia è bene realizzare una previsione di vendita in funzione di diversi scenari di prezzo e valutare l’impatto sui ricavi in ciascuno dei casi individuati. Per fare ciò, soprattutto quando si hanno a disposizione grandi moli di dati storici, di mercato e dati esogeni, è l’intelligenza artificiale lo strumento più adatto per effettuare un forecasting con un elevato livello di accuratezza, grazie alla modellizzazione dell’impatto che ogni variabile, in correlazione con le altre, può avere sulle vendite.
  • Condurre campagne di marketing accattivanti in base alla strategia di prezzo che si intende applicare per massimizzare il tasso di conversione. Ad esempio, l’utilizzo di benefit come spedizione gratuita, reso gratuito, o piccoli regali aggiuntivi risultano essere molto apprezzati in occasioni come queste. In questi casi è anche importante coordinare le azioni di marketing alla strategia di pricing per mantenere credibilità sul mercato e tra i consumatori.

Black Friday, il valore aggiunto di un software di pricing

Quindi, l’utilizzo di avanzati algoritmi di pricing basati sul machine learning consente di cogliere rapidamente le evoluzioni della domanda e adattare il prezzo in un’ottica multicanale, sempre individuando l’obiettivo principale tra massimizzazione delle vendite o dei ricavi. Tali algoritmi possono essere arricchiti da variabili come l’elasticità della domanda rispetto al prezzo, il forecast di vendita, il comportamento dei competitor, la stagionalità storica e l’anticipo d’acquisto in modo da intercettare in maniera più accurata la domanda potenziale.  Risulta dunque evidente che, rispetto alle tradizionali regole di definizione del prezzo, il dynamic pricing offra la possibilità ai rivenditori di essere competitivi anche in uno scenario di mercato che vede sempre più player coinvolti.

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