da TTG del 22/7/2017 – Meliá: un prezzo diverso per ogni singolo cliente

Fino ad ora, i big data nel turismo sono stati utilizzati più che altro a scopo di ricerca. Ma ora potrebbe cambiare tutto. Per chi compra e, soprattutto, per chi vende. I big data potrebbero essere utilizzati per creare prezzi su misura sulla base del singolo cliente. Uno scenario nel quale, estremizzando, non esisterebbero due tariffe uguali.

Non solo pricing dinamico
Il prezzo dinamico, ormai, è una realtà per la maggior parte delle imprese turistiche. Ma in questo caso ci si troverebbe in uno scenario completamente diverso rispetto alle semplici ‘tariffe a riempimento’.

In questo caso si tratterebbe di incrociare le abitudini, le ricerche online, gli acquisti sul web e tutto quanto possa essere rivelato dal comportamento dei singoli clienti su internet per massimizzare il profitto e creare la tariffa più appetibile.

La rivoluzione, per Meliá, dovrebbe iniziare già dal prossimo anno, con una profonda profilazione delle singole tariffe.

Alla ricerca del prezzo
Se per il turismo si tratterebbe di una novità, in altri settori il fenomeno è già conosciuto. Ed è stato anche oggetto di studi. In un articolo di qualche tempo fa, lastampa.it presentava un testo realizzato da due professori dell’Università di Oxford (Ariel Ezrachi e Maurice E. Stucke) che analizzava proprio il fenomeno dei prezzi personalizzati.

Si tratta, in sintesi, di incrociare i dati per trovare il ‘prezzo di riserva’, ovvero la tariffa massima che un determinato consumatore è disposto a pagare per un bene. Non si tratta più, dunque, della classica ‘corsa al ribasso’, dove ogni soggetto si impegna per proporre il prezzo minimo (concezione cara a una certa visione della teoria economica classica), bensì di una gara al rialzo, dove il prezzo viene elevato fino a quella che è considerata la soglia massima tollerabile dal consumatore. Con il risultato di ottenere il maggior profitto possibile da ogni singola transazione.

Per fare questo è necessario raccogliere grandi moli di dati, elaborarli e soprattutto avere a disposizione algoritmi in grado di imparare ed evolversi sulla base dei comportamenti. Con un aggiustamento automatico dei prezzi in tempo reale. Per ogni singolo utente, o quasi.