6 errori comuni quando si implementano strumenti di pricing con IA (e come evitarli)

1) Sottostimare l’importanza dei dati di qualità

Perché il “garbage in, garbage out” si applica anche al pricing

L’IA, essenzialmente, si alimenta di dati. La sua capacità di generare insight precisi e consigli efficaci dipende direttamente dalla qualità delle informazioni che riceve. Se i dati introdotti nel sistema sono incompleti, inesatti, inconsistenti o irrilevanti, i risultati ottenuti saranno inevitabilmente scarsi. Questo principio, conosciuto come “garbage in, garbage out” (GIGO), è fondamentale nel contesto del pricing con IA.

Immagina di cercare di prevedere la domanda di un prodotto basandoti su dati di vendite che contengono errori o che non riflettono la realtà del mercato. L’IA, pur se sofisticata, non potrà compensare queste carenze e le decisioni di pricing risultanti potrebbero essere controproducenti. Per questo, poter contare su un provider di dati di alta qualità, come Minderest, specializzato nel monitoraggio di dati su prezzi, cataloghi e stock del settore retail, diventa essenziale per il successo dell’implementazione di strumenti di pricing con IA.

Come preparare il tuo database per una IA efficiente

Per garantire l’esito del tuo progetto di pricing con IA è essenziale implementare una strategia di gestione dei dati solida. Questo significa:

• La centralizzazione dei dati: raccogli tutte le informazioni rilevanti in un unico repository, eliminando i silos e semplificando l'accesso e l'analisi.
• Far pulizia delle inconsistenze: identifica e correggi errori, valori atipici e dati mancanti. Standardizza formati e unità di misura.
• L’arricchimento di fonti esterne: complementa i tuoi dati interni con le informazioni sul mercato, sulla concorrenza, con le tendenze economiche e altri fattori rilevanti.
• La segmentazione per analisi precise: dividi i tuoi dati in segmenti significativi (per prodotto, cliente, località, ecc.) per ottenere insight più dettagliati e personalizzati.

Se vuoi approfondire il rapporto tra dati e strategia dei prezzi, ti consigliamo di leggere come impostare una strategia dei prezzi basata sui dati.

2) Implementare senza definire obiettivi aziendali chiari

Quali metriche devono guidare il tuo progetto di pricing con IA:

Prima di imbarcarti nell’implementazione di uno strumento di pricing con IA, è essenziale definire in modo chiaro gli obiettivi aziendali che vuoi ottenere. Cerchi di massimizzare i margini di profitto, di aumentare il volume delle vendite, di guadagnare una quota di mercato o migliorare l’elasticità della domanda? La scelta dei KPI deve essere direttamente allineata con questi obiettivi.

Alcuni KPI comuni nel contesto del pricing con IA includono:

• Margine di profitto: la differenza tra il prezzo di vendita e il costo dei prodotti.
• Volume di vendite: la quantità di prodotti venduti in un determinato periodo.
• Quota di mercato: la percentuale di vendite totali del mercato che corrispondono alla tua azienda.
• Elasticità della domanda: la sensibilità della domanda ai cambiamenti nei prezzi.

Come allineare obiettivi tecnici con risultati finanziari

Una volta definiti i KPI, è essenziale tradurre gli obiettivi aziendali in obiettivi specifici per l’IA. Per esempio, se l’obiettivo è massimizzare il margine di profitto, l’obiettivo della IA potrebbe essere identificare i prezzi ottimali che permettano di ottenere quel margine senza influenzare negativamente il volume di vendite.

È importante stabilire un sistema di monitoraggio che permetta di valutare l’impatto dell’IA nei risultati finanziari. Questo comporta un seguimento regolare dei KPI e l’aggiustamento dei modelli di IA secondo quanto necessario.

3) Pensare che l’IA è una soluzione autonoma al 100%

Il ruolo imprescindibile del team umano

Anche se la IA può automatizzare molti compiti relativi all’analisi e alla regolazione dei prezzi, non è una soluzione autonoma al 100%. Un team di persone continua a essere determinante per interpretare i risultati, prendere decisioni strategiche e regolare i modelli di IA quando necessario.

L’esperienza e le conoscenze del team di pricing apportano un valore incalcolabile all’interpretazione degli insight generati dalla IA. La loro capacità per comprendere il contesto del mercato, le dinamiche competitive e le esigenze dei clienti è fondamentale per prendere le giuste decisioni di pricing.

Supervisione, apprendimento e regolamento continuo

L’intelligenza artificiale ha bisogno di supervisione e di un apprendimento continuo per mantenere la sua efficacia. I feedback umani sono essenziali per allenare l’IA, correggere gli errori e adattarla ai cambiamenti nel mercato e nel comportamento dei clienti.

È importante che il team di pricing stabilisca un processo di revisione regolare dei risultati dell’IA e delle impostazioni realizzate. Questo permetterà di identificare aree di miglioramento e di ottimizzare il rendimento dello strumento.

4) Ignorare l’impatto del cambiamento nei team di pricing

Come gestire la resistenza interna all’uso di IA

L’implementazione di uno strumento di pricing con IA può generare resistenza interna tra i membri del team di pricing. La paura dell’automatizzazione e l’incertezza sul futuro dei loro ruoli possono essere ostacoli importanti.

Per gestire questa resistenza, è essenziale coinvolgere il team fin dall’inizio nel progetto, comunicare in modo chiaro i vantaggi dell’IA e offrire formazione e assistenza durante il processo di transizione.

Formazione e comunicazione come leve chiave

La formazione è essenziale affinché il team di pricing possa utilizzare efficacemente il nuovo strumento di IA. È importante spiegare come funziona l’IA, che compiti automatizza e come fa risparmiare tempo per le attività di maggior valore strategico, come l’analisi dei dati e la pianificazione delle strategie di pricing.

La comunicazione aperta e trasparente è fondamentale per generare fiducia e ridurre l’ansia. È importante mantenere il team informato sul progresso del progetto, sui risultati ottenuti e sui piani futuri.

5) Non adattare il modello al tuo settore o tipo di prodotto

Non tutti gli algoritmi funzionano allo stesso modo nel retail: moda, alimentazione…

Ogni settore e tipo di prodotto ha dinamiche e sensibilità dei prezzi differenziati. Un modello di IA che funziona bene per un retailer di elettronica può non essere giusto per un negozio di moda o un supermercato.

È di cruciale importanza scegliere uno strumento di pricing con IA che possa adattarsi alle esigenze specifiche del tuo settore e tipo di prodotto. Questo implica considerare fattori come la stagionalità, le tendenze, l’elasticità della domanda, la concorrenza e i costi, tra gli altri.

Esempi di personalizzazione per settore:

• Moda: nel settore della moda è fondamentale considerare le tendenze, la stagionalità, i cicli di vita dei prodotti e la sensibilità dei clienti alle promozioni.
• Alimentazione: nel settore dell’alimentazione, i prodotti che scadono, la domanda quotidiana, le promozioni e la concorrenza locale sono fattori essenziali da tenere in considerazione.
• Elettronica: nel settore dell’elettronica, la rapida evoluzione della tecnologia, la concorrenza dei prezzi e la sensibilità dei clienti alle caratteristiche e specifiche dei prodotti sono fattori importanti.

6) Valutare il ROI troppo presto (o con i KPI sbagliati)

Quando e come misurare l’impatto reale di uno strumento di IA

Bisogna avere pazienza e stabilire un obiettivo temporale realista per valutare il ritorno dell’investimento (ROI) di uno strumento di pricing con IA. I risultati possono tardare nel mostrarsi completamente, visto che l’IA ha bisogno di tempo per apprendere e ottimizzare il suo rendimento.

Inoltre è essenziale misurare l’impatto dell’IA utilizzando i KPI giusti. Non basta concentrarsi in un solo indicatore, ma è necessario considerare un insieme di metriche che riflettono l’impatto globale dello strumento sull’attività.

KPI consigliati secondo la fase dell’implementazione:

• Fase iniziale: nella fase iniziale dell’implementazione, devi concentrarti nella qualità dei dati e nella precisione dei modelli di IA. I KPI rilevanti in questa fase possono includere il tasso di errore nei dati, la precisione delle previsioni della IA e il tasso di adozione dello strumento da parte del team di pricing.
• Fase intermedia: via via che l’IA si ottimizza, devi misurare il suo impatto sulle decisioni di pricing. I KPI rilevanti in questa fase possono includere la frequenza delle regolazioni nei prezzi, l’allineazione dei prezzi con gli obiettivi aziendali e la soddisfazione del team di pricing con lo strumento.
• Fase avanzata: nella fase avanzata di implementazione, è fondamentale valutare l’impatto dell’IA nei risultati finanziari dell’attività. I KPI rilevanti in questa fase possono includere il margine di profitto, il volume delle vendite, le quote di mercato e l’elasticità della domanda.

Come assicurarsi l’esito nel tuo progetto di AI Pricing

Il successo dell’implementazione dell’IA nella strategia di pricing dipende da una preparazione approfondita, dalla definizione di obiettivi chiari, dalla collaborazione tra umani e macchine, dall’adattamento alle esigenze specifiche dell’attività e dalla misurazione continua dell’impatto.

Con Reactev e il suo Dynamic Pricing Software con AI, retailer, venditori e brand Direct to Consumer possono superare queste sfide e sbloccare tutto il potenziale dell’IA per ottimizzare le proprie strategie dei prezzi, aumentare la redditività e migliorare la competitività.

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