Come vendere di più con una strategia di prezzi iper-personalizzati
04/17/2023 - Strategia di prezzo
I prezzi iper-personalizzati sono quelli diretti in modo esclusivo a un cliente in base al suo comportamento online, ai suoi acquisti e ai suoi gusti. Di solito funzionano meglio di altre strategie dei prezzi visto che si basano su caratteristiche importanti degli utenti, come la loro willingness to pay o il prezzo massimo che sono disposti a pagare per un prodotto. Per ottenere questa iper-personalizzazione dei prezzi gli eCommerce devono contare sulla tecnologia e le strutture necessarie per la raccolta e l’analisi di un gran volume di dati, che costituiscono la base di questa e di qualsiasi strategia dei prezzi efficace. Qui di seguito ti spieghiamo come mettere in pratica l’hyper-personalization pricing nella tua azienda.
La chiave dell’iper-personalizzazione dei prezzi: l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale
Per conoscere di cosa hanno bisogno, cosa desiderano e quali prezzi attraggono maggiormente i tuoi consumatori devi prima raccogliere una grande quantità di dati demografici e sulle loro attività online. L’elaborazione di questi dati tramite un software con algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, o machine learning, ti permetterà di scoprire modelli significativi nelle abitudini di consumo dei clienti partendo dai quali trarre conclusioni di valore con cui rendere più agile il processo decisionale. Questi algoritmi non sono altro che regole con cui riusciamo ad associare ogni tipo di utente con il prezzo che più gli conviene in ogni momento.
L’applicazione dei Big Data nell’eCommerce funziona sia per fissare prezzi iper-personalizzati che per l’ottimizzazione di altre strategie di pricing, come i prezzi dinamici. L’obiettivo principale è approfittare del vantaggio competitivo che offrono i dati per perfezionare i prezzi il più possibile, e con essi potenziare le vendite. Inoltre, riuscirai anche ad aumentare il volume di clienti fidelizzati, visto che i consumatori potranno percepire che il brand o il retailer li conosce e si adatta a loro.
Volume e tipologia dei dati
Affinché sia efficace, l’analisi dei dati deve essere effettuata su un volume sufficientemente grande da trovare correlazioni statistiche. Puoi pensare a un campione rappresentativo di un sondaggio nazionale, per esempio. Il numero deve essere tale da poter trarre le conclusioni sui cittadini di una determinata località.
Allo stesso modo questi dati devono essere variati, da differenti popolazioni, gruppi di età, paesi, ecc; e secondo gli indicatori chiave più coerenti con i tuoi obiettivi di crescita, come la già citata willingness to pay, che può anche variare da un momento all'altro a seconda delle condizioni personali e di mercato.
A questo si aggiunge un altro fattore essenziale per poter trarre il più grande vantaggio dall’applicazione dei Big Data al pricing e ai prezzi personalizzati: la velocità. Questa raccolta dei dati deve essere effettuata più velocemente possibile per avvicinarsi a uno studio in tempo reale che permetta di reagire ai cambiamenti di mercato prima delle aziende concorrenti. Inoltre deve essere fatta in modo continuo nel tempo, in quanto non sarebbe sufficiente realizzare uno studio quantitativo una tantum, come può essere uno studio di mercato.
Implementazione di un software di pricing avanzato
La forma più veloce e semplice di ottenere tutto questo è tramite un software di pricing come Reactev. Questo tipo di piattaforme possono raccogliere milioni di dati per poi elaborarli in base ad avanzate regole di pricing coerenti con i tuoi obiettivi. Inoltre, nel caso concreto di Reactev, una delle sue funzionalità principali è quella di poter raccomandare le variazioni dei prezzi secondo ogni determinato momento, il tipo di target e di prodotto. Questo repricing è automatico e migliora via via che il software apprende dalle informazioni che raccoglie. Una tecnologia che ha un impatto diretto sulla soddisfazione dei tuoi clienti e sulle tue vendite.
Categoria: Strategia di prezzo
