Scegliere quali
referenze spingere
e su quali correlati recuperare il margine, evitando promozioni
che si cannibalizzano.
Il modulo di Delphi che consente di adattare dinamicamente i prezzi di vendita,
proteggendo i margini e mantenendo la competitività rispetto alla concorrenza
e al comportamento del consumatore
Lo Smart Pricing di Tuidi combina il controllo strategico delle regole di prezzi
di business con la potenza di calcolo del Deep Learning.
Il processo si basa su due fasi integrate:
Regole che determinano il prezzo
di ogni prodotto nel paniere, semplificando
i processi tradizionali (revisione, competitor, posizionamento) a supporto della strategia di pricing.
Le regole bilanciano competitività e margini e si calibrano costantemente
sulle direttive di Marketing, Acquisti e analisi di mercato.
Filtrati per geografia, merceologia o caratteristiche definite dal cliente
Tra regole ereditarie o manuali
Prevenendo errori tra prezzi standard e promo
Intervalli e criteri personalizzati, coerenti con il pricing psicologico
Qui entra in gioco il Deep Learning.
Per ogni prodotto in promo, il sistema trova i correlati poco sensibili al prezzo e ne ricalibra il prezzo, recuperando il margine ceduto.
Vuoi sapere come la previsione della domanda può ottimizzare i prezzi?
Scopri di piùObiettivo: ottimizzare il margine complessivo del paniere,
con strategie di pricing basate sul fabbisogno reale del consumatore.
Modelli di Double Machine Learning eliminano le correlazioni deboli o spurie
e fanno emergere solo i legami reali.
Successivamente il Deep Learning ricostruisce una mappa delle relazioni
tra referenze (un grafo) che permette di:
Scoprire associazioni d'acquisto meno intuitive
Valorizzare le relazioni trasversali tra categorie
Intercettare trascinamento e cannibalizzazione tra prodotti correlati
A cosa serve conoscere le correlazioni tra prodotti
Scegliere quali
referenze spingere
e su quali correlati recuperare il margine, evitando promozioni
che si cannibalizzano.
Calibrare i prezzi sulla
sensibilità della domanda
restando competitivi
e convenienti sulle referenze
che il cliente confronta.
Valutare ogni variazione
per l'effetto che produce
sulla spesa complessiva
del cliente, non sul singolo
articolo.
Il sistema genera una simulazione di fatturato desiderato con previsioni giornaliere e prezzi ottimizzati per prodotto.
Non è più il prezzo a guidare la domanda, ma la vendibilità prevista del prodotto a definire il prezzo.
Con QBerg, il sistema monitora prezzi e volantini dei competitor per adattare la strategia in tempo reale e non perdere quote di mercato.
QBerg è la società italiana di market intelligence che rileva prezzi, promozioni e volantini della distribuzione — qberg.com
Monitoraggio continuo della sensibilità al prezzo del consumatore, sul singolo prodotto e sulle correlazioni tra categorie merceologiche diverse.
Configurazione su misura per listini differenziati per cluster geografici, prevenendo incoerenze di prezzo tra realtà della stessa insegna.
Pricing sul campo in tempo reale: l'app suggerisce come compensare un prezzo aggressivo sui correlati, segnala anomalie e raccoglie verifiche e notifiche in un'unica vista.
Chiedi in linguaggio naturale dati, procedure o il perché di una proposta di prezzo.
L'impatto di una strategia di prezzo dinamica e data-driven:
Per il Retail
Il prezzo è una leva potente, ma funziona solo se hai il prodotto giusto. Scopri gli altri moduli.
Per il Retail
Ottimizza la gestione dello stock riducendo le rotture e gli sprechi, migliorando disponibilità prodotto e marginalità.
Scopri di più →Alloca il personale in modo efficiente in base alla domanda reale, riducendo i costi operativi.
Scopri di più →Per l'Industria
Anticipa i volumi di vendita e sincronizza la pianificazione produttiva.
Scopri di più →Il deep learning, legge le relazioni tra prodotti e l'elasticità di ognuno, simula gli scenari e propone dove recuperare margine, prima che l'operatore lo chieda.
Sì. Ogni variazione si simula, si controlla nel riepilogo con l'effetto su categoria e margine e, se serve, la approva un supervisore.
Sì. I prodotti a prezzo bloccato restano esclusi dal ricalcolo e il sistema lavora sulle referenze dove c'è spazio di manovra.
No: le promozioni le decide il cliente. Il sistema parte da quelle e calcola come proteggere il margine sui prodotti collegati.
Il Deep Learning di Delphi ti permette di aggiornare i listini, simulando l'impatto sul fatturato prima di applicare i prezzi.
Piattaforma, team e risorse per chi vuole capire meglio come funziona Delphi.