Algorithmic Pricing

Gli algoritmi di pricing rappresentano una delle innovazioni più significative nel campo della gestione dei prezzi, sfruttando le potenzialità dei big data e dell’intelligenza artificiale per ottimizzare le strategie di prezzo. Questi algoritmi permettono alle aziende di adattare i prezzi in tempo reale, basandosi su una vasta gamma di dati, tra cui le abitudini di acquisto dei consumatori, la domanda e l’offerta di mercato, e le strategie dei concorrenti. La tesi si articola in tre capitoli principali, ciascuno dei quali esplora un aspetto specifico degli algoritmi di pricing e delle loro applicazioni. Il primo capitolo introduce il concetto di prezzi personalizzati, analizzando come le aziende utilizzano i big data per raccogliere informazioni sui consumatori e implementare strategie di discriminazione di prezzo. Viene discusso l’impatto della tecnologia e dei big data sulla capacità delle aziende di personalizzare i prezzi in base alle abitudini di spesa e alla sensibilità al prezzo dei consumatori. Inoltre, vengono esaminati i diversi metodi di acquisizione dei dati, sia volontari che involontari, e le implicazioni etiche e legali della discriminazione di prezzo. Il secondo capitolo si concentra sugli algoritmi di pricing, con particolare attenzione all’intelligenza artificiale e al machine learning. Viene esplorato come questi algoritmi possono ottimizzare i prezzi in tempo reale, tenendo conto di variabili come la domanda, l’offerta e le preferenze dei clienti. Il capitolo include anche una discussione sulle sfide e i rischi associati all’implementazione di algoritmi di pricing, come la possibilità di comportamenti collusivi e l’impatto sulla concorrenza. Viene inoltre analizzato il funzionamento degli algoritmi di pricing dinamico e il loro utilizzo in diversi settori economici. Il terzo capitolo esamina l’applicazione degli algoritmi di pricing nel settore alberghiero, un contesto caratterizzato da una forte variabilità della domanda e dalla necessità di ottimizzare i ricavi. Viene analizzato come gli strumenti di rate shopping e i dati on-the-books influenzano le strategie di prezzo degli hotel, con un focus particolare sui rischi di fissazione dei prezzi e sulle implicazioni normative. Il capitolo si conclude con un caso di studio su Smartpricing, una startup italiana che ha sviluppato un algoritmo per ottimizzare i prezzi delle strutture ricettive, evidenziando i benefici e le sfide dell’adozione di tali tecnologie.