Nel mercato attuale, la capacità di rivedere i prezzi in tempo reale e su larga scala sta diventando un fattore decisivo per le aziende che vogliono rimanere competitive. Diventa quindi fondamentale sfruttare al massimo le opportunità offerte dalla IA per costruire modelli di pricing in tempo reale, che considerino non solo i prezzi dei propri competitor ma anche i prodotti, la loro disponibilità, e il comportamento dei clienti.  

Ma come utilizzare al meglio IA e machine learning per ottimizzare le strategie di pricing? Come scegliere (e raggiungere) i propri obiettivi di ricavi e/o profitti?  

L’obiettivo di questo incontro è quello di offrire ai partecipanti la possibilità di approfondire le sfide e le opportunità del dynamic pricing, con particolare attenzione a come trarre il massimo dalle possibilità offerte dalle nuove disruption tecnologiche. Grazie al confronto con Santiago Gallino, professore presso la Wharton School e punto di riferimento globale sul tema, i partecipanti potranno approfondire come impostare o raffinare una strategia di dynamic pricing capace di creare vantaggi competitivi a prescindere del settore di appartenenza. 

In particolare, si approfondiranno:

• costruire un modello di pricing di successo: integrare analisi dei dati, modelli decisionali dei consumatori ed elasticità dei prezzi
• scegliere il proprio focus (profitti o revenues) e la strategia più indicata per raggiungerlo (sofisticazione Vs scalabilità)
• applicazioni di successo nei mercati di tutto il mondo.