Quando Levi’s ha annunciato nella sua chiamata sugli utili del primo trimestre di aver aumentato del 10% la sua unità di vendita al dettaglio media (AUR) senza avere un impatto negativo sulla domanda, gli analisti di Wall Street erano ansiosi di sapere come avevano realizzato questa impresa. Come ogni altro rivenditore, l’inflazione e le pressioni sulla catena di approvvigionamento hanno avuto un impatto sugli input globali e sulla logistica di Levi’s. Il CEO Chip Bergh ha spiegato [abbonamento richiesto] che la società aveva aumentato i margini applicando “l’analisi, inclusa l’intelligenza artificiale e l’analisi metodologica dell’elasticità dei prezzi”.
Sebbene la tecnologia di determinazione dei prezzi basata sull’intelligenza artificiale acquisisca maturità e ottenga conversioni in un’ampia gamma di settori di vendita al dettaglio, il pubblico rimane in gran parte all’oscuro di come sono cambiati gli approcci ai prezzi e perché. I prezzi basati sull’intelligenza artificiale hanno raggiunto la maggiore età in mezzo a una litania di pressioni sui prezzi significative come la carenza di prodotti indotta dalla pandemia, le difficoltà della catena di approvvigionamento e l’inflazione elevata che interrompe i margini e i prezzi.
I consumatori avvertono la crisi dell’inflazione al supermercato e durante il rifornimento di veicoli alimentati a gas. Fino a marzo, i dati dell’indice dei prezzi al consumo hanno tracciato un aumento dell’8,5% su base annua dei prezzi dei generi alimentari. Di conseguenza, il sentimento dei consumatori, o la misura della fiducia dei consumatori (e della volontà di spendere soldi) sta calando drasticamente, in calo del 32% anno su anno fino a marzo. Nonostante le significative pressioni sui costi al dettaglio, questi dati suggeriscono che è un momento difficile per trasferire gli aumenti dei costi direttamente ai consumatori.
Oggi, il 44% dei rivenditori utilizza strumenti di ottimizzazione dei prezzi, secondo uno studio di marzo di RSR Research.(Sebbene questa percentuale sia un po’ distorta perché la maggior parte dei grandi rivenditori la utilizza.) I rivenditori adottano i prezzi basati sull’intelligenza artificiale perché consentono loro di aumentare le entrate, migliorare i margini complessivi e migliorare il mix di prezzi nonostante l’inflazione, secondo lo studio RSR.
Pochi clienti si rendono conto della portata dell’adozione dei prezzi basata sull’intelligenza artificiale o sanno come si applica ai loro acquisti. Per molte persone, la loro prima e forse unica esperienza negativa ha comportato un “aumento” dei prezzi tramite applicazioni di ride-hailing, intrattenimento o viaggi. A parte questo, i prezzi dell’IA non sono né positivamente né negativamente etichettati nella mente dei consumatori. Potrebbero non rendersi conto di come ne tragga vantaggio così come per i rivenditori o cosa può fare la tecnologia.
L’etica dell’IA
Alcuni osservatori temono che l’ IA abbia il potenziale per danneggiare i consumatori. Senza citare esempi specifici, un articolo dell’Harvard Business Review lo scorso anno ha avvertito che “strategie di prezzo sovraccaricate possono causare danni reali a individui, organizzazioni e società”. L’implementazione di questa tecnologia rischia di “danneggiare le persone e invitare le proteste dei clienti”, hanno affermato gli autori.
Naturalmente, il danno non è né una conseguenza intenzionale né non intenzionale dei prezzi basati sull’intelligenza artificiale. Gli algoritmi di determinazione dei prezzi dell’IA sono addestrati per ascoltare i clienti e determinare i prezzi più favorevoli per consentire gli acquisti. L’IA non cambia i fatti economici: un articolo troppo caro può comportare un acquisto perso. I prodotti costantemente sopravvalutati fanno perdere clienti ai negozi.
Fin dall’inizio della pandemia, i consumatori e le autorità di vigilanza del governo hanno espresso notevole preoccupazione per la possibilità di un aumento dei prezzi in mezzo alla carenza di prodotti legata alla pandemia. Molti prezzi sono aumentati costantemente, alcuni bruscamente, soprattutto all’inizio. I prezzi basati sull’intelligenza artificiale non hanno esacerbato questo problema. Sebbene i sistemi di determinazione dei prezzi basati sull’intelligenza artificiale possano, in teoria, accelerare la contraffazione dei prezzi; in pratica, impediscono che accada su larga scala. Gli algoritmi, come i merchandiser, devono seguire le regole stabilite dai rivenditori. La truffe sui prezzi non era etica prima dell’avvento dell’intelligenza artificiale e rimane soggetta ad azioni criminali sia in contesti fisici che di e-commerce.
I sistemi di determinazione dei prezzi basati sull’intelligenza artificiale tengono traccia delle preferenze dei consumatori, incluso il modo in cui i clienti guardano gli articoli e il prezzo in base a questi e altri fattori come promozioni, posizioni dei negozi o come i concorrenti valutano lo stesso articolo. Il modello valuta l’elasticità e formula raccomandazioni sui prezzi sulla base di queste proiezioni. L’algoritmo può anche prevedere l’impatto di una variazione di prezzo in sospeso, fornendo una tutela sia per i rivenditori che per i consumatori, per non parlare della catena di approvvigionamento a monte.
L’intimità con i clienti è uno degli obiettivi principali dei sistemi di determinazione dei prezzi basati sull’intelligenza artificiale. Come abbiamo visto con la “personalizzazione”, se un rivenditore sa che hai una preferenza per le squadre sportive della tua città, può suggerirti prodotti, biglietti o altri servizi pertinenti. Se un modello di prezzo basato sull’intelligenza artificiale sa che un consumatore acquista sempre determinati prodotti di marca, può offrire uno sconto o un coupon su un prodotto di marca per influenzare tali preferenze. In questo scenario, l’intento è quello di generare valore per il consumatore e incoraggiare gli acquisti ripetuti che portano a risultati aziendali migliori per il rivenditore.
Una strategia di prezzo sfumata
Oggi, i consumatori hanno una scarsa consapevolezza delle applicazioni AI, molto meno dei prezzi dell’IA. Uno studio su 1.000 consumatori statunitensi nel 2020 ha rilevato che il 43% non era sicuro di cosa sia l’IA o di come venga utilizzata e la maggior parte ne ha una tiepida accettazione, secondo Blue Fountain Media.
I consumatori, come molti rivenditori, stanno ancora formando le prime impressioni sulla tecnologia e su come viene implementata. Un’area in cui consumatori e rivenditori possono vedere le cose in modo diverso riguarda la semplice frequenza degli adeguamenti dei prezzi. Per i rivenditori, i prezzi basati sull’intelligenza artificiale consentono loro di adottare un approccio sfumato ai prezzi e ai margini.
La saggezza convenzionale insiste sul fatto che troppi cambiamenti possono erodere la fiducia dei consumatori.
Eppure, notoriamente, il principale rivenditore di e-commerce non aderisce a questa regola. Amazon cambia i prezzi dei prodotti in media 2,5 milioni di volte al giorno e il costo medio del prodotto cambierà circa ogni 10 minuti, secondo Business Insider .
Gli osservatori affermano che Amazon effettua frequenti adeguamenti dei prezzi per garantire che abbia sempre il prezzo più basso (o almeno altamente) competitivo sui beni di consumo di prima necessità. Ma poi “aumenterà effettivamente i prezzi di prodotti non comuni” secondo Business Insider, migliorando così i suoi margini. Amazon comunica costantemente con gli acquirenti per determinare le loro preferenze e comprendere le loro abitudini di acquisto. Il risultato? Maggiore intimità con i clienti, maggiore fedeltà dei clienti e margini di vendita più elevati.
L’intimità con il cliente costituisce il cuore dei prezzi etici basati sull’intelligenza artificiale.
Sebbene l’intimità con i clienti non garantisca che i commercianti effettuino azioni di determinazione dei prezzi empatiche o etiche, probabilmente è impossibile raggiungere tali obiettivi senza una solida base di conoscenza dei clienti. Questi concetti sono indissolubilmente legati perché la comprensione delle tendenze dei clienti è essenziale per qualsiasi approccio ai prezzi di successo, digitale o analogico. Commercianti, data scientist ed esperti di prezzi sanno che la customer intelligence porta a decisioni di prezzo più intelligenti, misurate da metriche di fidelizzazione e valore del cliente più elevate.
L’etica è una parte intrinseca di ogni azione sui prezzi dei clienti.
Fatto bene, i consumatori non ci penseranno due volte sugli algoritmi di determinazione dei prezzi e apprezzeranno invece offerte personalizzate e prezzi fissati esattamente nella loro zona di comfort. Fatto bene, i clienti saranno più felici e più fedeli ai rivenditori che ottengono l’equilibrio desiderato tra valore del cliente e margini redditizi.
