Strutturare i dati per ottimizzare una strategia di pricing dinamico

Abbiamo spesso condiviso la nostra attenzione a lavorare sodo per aiutare i nostri partner a gestire le loro attività in modo più efficace, e come l’utilizzo delle tendenze dei dati in tutto il mercato possa aiutarci a capire e interpretare le prestazioni dei singoli partner, che si tratti di aree sciistiche o di attrazioni estive. Nel mercato dello sci, ad esempio, a novembre abbiamo presentato il nostro rapporto North American Ski Market Pulse.

Per molte aziende di biglietteria, ogni giorno di attività, sia esso invernale o estivo, è fondamentale per il rendimento complessivo, quindi garantire che ogni giorno sia prezzato in modo appropriato per massimizzare le entrate e il ritorno sugli investimenti di marketing è uno degli obiettivi principali del nostro team. Come parte del nostro prodotto di e-commerce a servizio completo, il nostro team di analisi passa gran parte del suo tempo ad analizzare le tendenze delle prestazioni dei singoli resort e il modo in cui ciascuno di essi si posiziona rispetto all’ampia rete di partner Liftopia. In particolare, il team dedica la maggior parte del suo tempo ad adeguare i prezzi per giorni specifici e prodotti che hanno un andamento migliore del previsto, per catturare la domanda aggiuntiva. Storicamente l’abbiamo chiamata “ottimizzazione”, ma in realtà è solo una parte fondamentale del ciclo di miglioramento continuo al centro del revenue management.

Quando un partner lancia la propria strategia di prezzo e il proprio mix di prodotti, utilizziamo il nostro modello globale di partner, 13 anni di intenzioni dei consumatori e dati sui prezzi per ottenere il prezzo di partenza e la quantità iniziale ottimali per i prodotti del partner, al fine di massimizzare i ricavi e le prestazioni dell’e-commerce. Con l’inizio della stagione e l’esposizione della strategia di prezzo alla domanda dei consumatori, raccogliamo milioni di dati dalle interazioni dei clienti con questi prezzi, che ci aiutano a capire quali modifiche potrebbero essere apportate alla strategia, se mai ce ne fossero. Abbiamo sviluppato un approccio metodico e basato sui dati per migliorare continuamente la strategia dei prezzi per i nostri partner e vogliamo fare luce sul nostro metodo.

Prima di addentrarci nella nostra strategia di approccio alla ricerca di maggiori entrate per i nostri partner, analizziamo alcuni aspetti che non sono parte integrante del nostro approccio:

  • Basarsi solo su un singolo dato, come la performance annuale. Non solo un singolo dato isolato non è sufficiente a segnalare se una modifica dei prezzi produrrà risultati migliori, ma i dati relativi all’anno in particolare possono essere fuorvianti, data l’influenza del tempo e delle condizioni sulle prestazioni annuali. Ci concentriamo maggiormente sull’andamento di un partner rispetto al suo potenziale, piuttosto che sul fatturato annuo, in quanto il fatturato annuo dovrebbe sempre aumentare e può portare a un problema di “da buono a ottimo“.
  • Guardare alle prestazioni dei resort in un unico contesto. Se il resort A registra un aumento del 15% su base annua, potrebbe sembrare un risultato forte, a meno che il suo concorrente in fondo alla strada, il resort B, non registri un aumento del 40% su base annua.
  • Modificare i prezzi solo in base alla disponibilità del terreno o al funzionamento degli impianti di risalita. Queste informazioni non ci dicono come i clienti rispondono ai punti di prezzo disponibili.
  • Usare le previsioni del tempo per prendere decisioni sui prezzi. Vedi punto precedente.

Quindi, come facciamo a determinare se esiste un’opportunità di trovare nuove entrate per i nostri partner? Il segreto è scavare nel set di dati di un partner e confrontarlo con il set di dati globali che abbiamo accumulato nel corso della nostra storia e in quel preciso momento. Standardizzando il modo in cui determiniamo l’esistenza di un’opportunità per un singolo resort e confrontandolo con la più ampia rete di resort sulla piattaforma Liftopia, siamo in grado di reinformare il nostro modello di pricing e di apportare miglioramenti in tempo reale a un ritmo molto più rapido rispetto a quello di un resort che attua una strategia di pricing da solo.

Una metrica chiave su cui ci concentriamo è il Revenue Per Search (RPS) – Fatturato totale del commercio elettronico / Ricerche totali.  L’RPS è un indicatore di conversione a livello di data del viaggio e ci permette di misurare più chiaramente il rendimento di una data in termini di dollari e centesimi. Se i clienti rispondono ai punti di prezzo disponibili per un determinato giorno, quel giorno avrà un RPS elevato e *potrebbe* indicare un’opportunità per migliorare la strategia sottostante. Ma non possiamo limitarci a considerare l’RPS di una singola località nel vuoto. In assenza di dati comparativi provenienti da altri resort, sarebbe difficile interpretare le prestazioni e capire se un singolo resort sta sotto o sovraperformando il suo potenziale. Normalizzando il modello di prezzo, l’approccio di ottimizzazione e il set di dati sull’intento del cliente, Liftopia è in una posizione unica per valutare e monitorare le prestazioni dei singoli partner e ridurre la probabilità di falsi positivi/negativi.

Con la maturazione della nostra attività, è maturato anche il nostro approccio ai prezzi e speriamo che questo post abbia condiviso alcune delle motivazioni alla base del nostro metodo. Volete saperne di più? Non esitate a contattarci all’indirizzo partners@liftopia.com.

Iscriviti alla nostra newsletter

Rimanete aggiornati sulle nostre nuove funzionalità, sugli ultimi post del blog e sulle tendenze del settore.