E anche quest’anno l’Italia parteciperà…ai prossimi mondiali di calcio (si spera…), ma almeno ci siamo risparmiati il problema di decidere se spendere 30.000 dollari per un biglietto.

La battuta viene facile, un po’ meno quando si scopre che, nonostante prezzi capaci di superare questa cifra, alcuni posti sono rimasti invenduti.

A questo punto la domanda nasce spontanea: è davvero questo il Dynamic Pricing?

La risposta, secondo me, è no.

O meglio: non basta affidare i prezzi a un software capace di aumentarli automaticamente per poter dire di applicare correttamente una strategia di dynamic pricing.

Quello che stiamo osservando sembra piuttosto il risultato di algoritmi lasciati lavorare senza un controllo adeguato, senza una reale interpretazione del mercato e, soprattutto, senza l’intervento di persone dotate delle competenze necessarie.

Aumentare i prezzi non significa fare dynamic pricing

Esiste ancora una grande confusione su questo punto.

Molti pensano che il dynamic pricing consista semplicemente nell’aumentare il prezzo quando la disponibilità diminuisce o quando si avvicina la data dell’evento.

Ma non funziona così.

Una tariffazione dinamica corretta deve tenere conto della domanda reale, della velocità di vendita, della disponibilità residua e della risposta del mercato alle variazioni di prezzo.

E deve soprattutto individuare le cosiddette “tariffe di resistenza”.

Ogni mercato ha un limite oltre il quale la domanda rallenta, si blocca o cambia comportamento.

Un revenue manager competente deve essere in grado di riconoscere questi segnali e intervenire prima che il prezzo diventi un ostacolo alla vendita.

Se i biglietti vengono proposti a cifre molto elevate e poi rimangono invenduti, significa che qualcosa non ha funzionato.

Non perché sia sbagliato vendere un biglietto a 30.000 dollari in assoluto.

Gli ultimi posti disponibili per una finale particolarmente richiesta potrebbero anche raggiungere cifre straordinarie. I

l problema nasce quando si applicano prezzi così alti troppo presto, su una quantità eccessiva di disponibilità, senza verificare se il mercato sia realmente disposto ad assorbirli.

Il prezzo massimo non rappresenta necessariamente il massimo risultato.

Il problema non è il software, ma come viene utilizzato

Lo stesso errore avviene frequentemente nel settore alberghiero.

Si acquista un software, lo si collega ai sistemi di vendita e si pensa che da quel momento la strategia tariffaria possa procedere automaticamente.

Il software analizza i dati, rileva alcuni segnali, osserva l’occupazione e modifica le tariffe.

Tutto apparentemente perfetto.

Poi, però, ci si accorge che le camere non vengono vendute, che la domanda rallenta o che l’hotel raggiunge una buona occupazione ma con risultati economici inferiori alle aspettative.

Gli algoritmi possono essere molto utili, ma lavorano sulla base dei dati, delle regole e degli obiettivi che ricevono.

Se questi elementi sono incompleti o impostati male, il software non corregge l’errore, lo moltiplica.

Può aumentare il prezzo nel momento sbagliato, interpretare una riduzione della disponibilità come un’accelerazione della domanda o non comprendere che il mercato ha raggiunto un punto di resistenza.

Un sistema automatico non conosce necessariamente tutte le dinamiche della destinazione, le caratteristiche del prodotto, le motivazioni del cliente o i fattori che possono modificare improvvisamente il comportamento della domanda.

L’intelligenza artificiale non può ancora sostituire il Revenue Manager

L’intelligenza artificiale sta facendo passi enormi e avrà un ruolo sempre più importante nel Revenue Management.

Può analizzare grandi quantità di informazioni, individuare correlazioni, supportare le previsioni e rendere molto più veloce il lavoro.

Ma siamo ancora in una fase di transizione.

Pensare che oggi un sistema di intelligenza artificiale possa elaborare in completa autonomia una strategia di dynamic  pricing sempre corretta è molto rischioso.

Il mercato non è composto soltanto da numeri.

È fatto di persone, percezioni, comportamenti, reputazione e cambiamenti improvvisi.

Un revenue manager esperto osserva quando le prenotazioni rallentano, interpreta il motivo per cui una tariffa non viene accettata e comprende se sia necessario aspettare, aumentare, diminuire o modificare le condizioni di vendita.

Non si limita a leggere il dato, lo interpreta.

Ed è proprio questa capacità di interpretazione che oggi una macchina, da sola, non è sempre in grado di garantire.

Vendere al prezzo più alto o ottenere il miglior risultato?

Il vero obiettivo del Revenue Management non è vendere ogni singolo posto o ogni camera al prezzo più alto possibile.

L’obiettivo è ottenere il massimo risultato complessivo e son due molto diverse.

Se aumento eccessivamente i prezzi e vendo soltanto una parte della disponibilità, potrei incassare meno rispetto a una strategia più equilibrata.

Allo stesso modo, se abbasso troppo le tariffe e vendo tutto con largo anticipo, potrei riempire la struttura ma rinunciare a una parte importante dei ricavi.

Il Revenue Management lavora proprio su questo equilibrio.

Bisogna individuare il prezzo più corretto per ciascun momento, proteggere la disponibilità quando la domanda può crescere e intervenire quando il mercato invia segnali differenti da quelli previsti.

La tariffazione dinamica non è una corsa verso l’alto, è un processo continuo di osservazione, analisi e correzione.

L’automazione senza controllo può diventare pericolosa

Quando si affida completamente la strategia a un algoritmo, si corre il rischio di accorgersi troppo tardi che il mercato non sta rispondendo.

Il software può continuare a proporre prezzi elevati perché interpreta alcuni dati come segnali positivi, mentre le persone smettono semplicemente di acquistare.

A quel punto iniziano i ribassi tardivi, le promozioni improvvise e i tentativi di recuperare la domanda perduta.

Ma il tempo, nel revenue management, è una variabile decisiva.

Una camera non venduta questa notte non può essere conservata per domani. Lo stesso vale per il posto vuoto in uno stadio quando la partita è già iniziata.

Si tratta di prodotti deperibili.

Una volta superata la data di utilizzo, il valore della disponibilità diventa pari a zero,

Per questo non basta reagire, bisogna anticipare.

E per anticipare non sono sufficienti soltanto gli algoritmi: servono esperienza, metodo e conoscenza del mercato.

Tecnologia ed esperienza devono lavorare insieme

La strada non è rifiutare la tecnologia.

Al contrario, la tecnologia rappresenta una straordinaria opportunità per il revenue management.

La soluzione più efficace, almeno in questa fase, nasce però dalla collaborazione tra strumenti tecnologici e competenze umane.

Il software deve raccogliere e analizzare i dati, elaborare scenari, individuare anomalie e supportare il lavoro.

Il revenue manager deve interpretare le informazioni, definire la strategia, controllare i risultati e intervenire quando il comportamento della domanda cambia.

È proprio da questa integrazione che nascono gli strumenti più affidabili.

Software sviluppati partendo da una reale esperienza di Revenue Management, e non soltanto da modelli matematici astratti, possono offrire un supporto molto più concreto.

Il nostro Revolution Plus nasce da questa impostazione: integra tecnologia, automazione e machine learning con l’esperienza maturata nella gestione diretta delle strutture e con il controllo dei revenue manager.

Non rinunciamo all’automazione, la utilizziamo con consapevolezza.

Probabilmente arriveremo a sistemi in grado di gestire il Dynamic Pricing con un livello di autonomia molto più elevato.

Il machine learning continuerà a migliorare, i dati saranno sempre più completi e gli algoritmi saranno capaci di interpretare una quantità crescente di variabili.

Ma non siamo ancora nel momento in cui si può consegnare completamente la strategia a una macchina e smettere di controllare.

Affidarsi esclusivamente a un tool informatico, senza competenze interne e senza una supervisione professionale, può essere molto rischioso.

I posti invenduti nonostante prezzi da decine di migliaia di dollari non rappresentano quindi una sorpresa.

Sono il risultato prevedibile di una tariffazione che ha probabilmente inseguito il prezzo massimo, dimenticando il vero obiettivo del revenue management: massimizzare il risultato economico attraverso il miglior equilibrio possibile tra prezzo, domanda, disponibilità e tempo.

Perché il Dynamic Pricing non consiste nel chiedere sempre di più, consiste piuttosto nel capire quanto, quando e a chi vendere.

E questa, almeno per il momento, resta ancora una competenza profondamente umana.

Franco Grasso