{"id":44621,"date":"2024-03-04T06:19:44","date_gmt":"2024-03-04T06:19:44","guid":{"rendered":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/?p=44621"},"modified":"2026-02-05T10:28:04","modified_gmt":"2026-02-05T10:28:04","slug":"algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/blog\/algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/","title":{"rendered":"Panoramica dell&#8217;algoritmo di Dynamic Pricing di Pricelabs (Parte 2)"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Indice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/blog\/algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#perche-i-prezzi-dovrebbero-cambiare-con-il-lead-time\" data-wpel-link=\"internal\">Perch\u00e9 i prezzi dovrebbero cambiare con il lead time?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/blog\/algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#sblocca-7-evoluzione-del-tasso\" data-wpel-link=\"internal\">Sblocca 7: Evoluzione del tasso<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/blog\/algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#aumentare-i-prezzi-allultimo-minuto\" data-wpel-link=\"internal\">Aumentare i prezzi all&#8217;ultimo minuto?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/blog\/algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#perche-le-compagnie-aeree-lo-fanno-in-modo-diverso\" data-wpel-link=\"internal\">Perch\u00e9 le compagnie aeree lo fanno in modo diverso?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/blog\/algoritmo-dynamic-pricing-pricelabs\/#nota-finale\" data-wpel-link=\"internal\">Nota finale:<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p><em>Scopri i segreti dell&#8217;algoritmo di Dynamic Pricing all&#8217;avanguardia di Pricelabs. Tuffatevi nelle profondit\u00e0: un&#8217;avventura tecnica vi aspetta!<\/em><\/p>\n\n<p>Nella <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/panoramica-dell-algoritmo-di-dynamic-pricing-di-pricelabs-parte-1\/\" data-wpel-link=\"internal\">Parte 1 della Panoramica del nostro Algoritmo di Dynamic Pricing<\/a>, riveliamo come calcoliamo i prezzi ottimali per qualsiasi data futura prevedendone l&#8217;occupazione, stimando la probabilit\u00e0 di prenotazione e trovando il prezzo che massimizza le entrate previste. <\/p>\n\n<p>La prima parte spiega perch\u00e9 i prezzi dovrebbero essere diversi in base alla stagione, al giorno della settimana, al ritmo del mercato e se c&#8217;\u00e8 un picco di domanda a causa di una festivit\u00e0 o di un evento.\nSe non hai ancora letto la<a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/panoramica-dell-algoritmo-di-dynamic-pricing-di-pricelabs-parte-1\/\" data-wpel-link=\"internal\"> Parte 1<\/a> , ti consigliamo di leggerla prima di approfondire questo articolo. <\/p>\n\n<p>Veniamo ora all&#8217;ultima parte del nostro algoritmo: <strong>l&#8217;evoluzione del tasso<\/strong>, ovvero il modo in cui i prezzi di una data futura cambiano nel tempo.\nCi sono due motivi principali per cui i nostri consigli sui prezzi cambiano nel tempo. <\/p>\n\n<p><strong>Previsioni in evoluzione<\/strong>: la nostra previsione per una data futura pu\u00f2 cambiare ogni giorno man mano che riceviamo nuove informazioni.\nIl grafico seguente mostra come si sono evolute le nostre previsioni per il 14 aprile 2023 nel mercato Phoenix nei mesi precedenti.\nVediamo un improvviso balzo delle previsioni dopo novembre 2022.\nTaylor Swift ha annunciato le date del suo Eras Tour per Phoenix, AZ.\nNel periodo agosto-ottobre 2022, le nostre previsioni di mercato si sono ridotte perch\u00e9 l&#8217;area stava tornando indietro rispetto alle tendenze dell&#8217;anno precedente, cogliendo i primi segnali di rallentamento dell&#8217;economia.\nMa subito dopo l&#8217;annuncio dell&#8217;Eras Tour, la tendenza al ritmo si \u00e8 invertita e la nostra previsione \u00e8 aumentata di circa il 25%.     <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"854\" height=\"385\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Phoenix-Market.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-23076\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Phoenix-Market.png 854w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Phoenix-Market-300x135.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Phoenix-Market-768x346.png 768w\" sizes=\"(max-width: 854px) 100vw, 854px\" \/><\/figure>\n\n<p>Nota: il grafico che mostra l&#8217;evoluzione mensile della previsione \u00e8 solo a scopo illustrativo.\nIl motore di previsione che alimenta i dynamic pricing funziona quotidianamente. <\/p>\n\n<p><strong>Opportunit\u00e0 di prenotazione rimanenti: <\/strong>Nell&#8217;esempio sopra, \u00e8 chiaro a chiunque guardi che come le previsioni sono aumentate dopo l&#8217;annuncio delle date del tour Eras, anche i prezzi ottimali dovrebbero aumentare.\nMa \u00e8 meno chiaro come dovrebbero evolvere i tassi se la nostra previsione della domanda per una data non cambia.   <\/p>\n\n<p>Le prossime sezioni aiutano a costruire l&#8217;intuizione sul perch\u00e9 e sul come dovrebbero evolvere le tariffe man mano che ci avviciniamo alla data del soggiorno.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-why-should-prices-change-with-lead-time\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"perche-i-prezzi-dovrebbero-cambiare-con-il-lead-time\"><\/span>Perch\u00e9 i prezzi dovrebbero cambiare con il lead time?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>I nostri clienti ci chiedono spesso perch\u00e9 le nostre raccomandazioni sui prezzi sono solitamente alte per una data lontana e ridotte nel tempo.\nAbbiamo appreso nell&#8217;articolo precedente che la probabilit\u00e0 di prenotare per una data futura \u00e8 legata all&#8217;occupazione prevista. <br\/><br\/>Ad esempio, se l&#8217;occupazione prevista \u00e8 del 90% e non sono state effettuate prenotazioni.\nCi aspettiamo che 90 strutture su 100 simili vengano prenotate.\nIn quel momento, possiamo scegliere un prezzo elevato, dato che la maggior parte delle propriet\u00e0 sul mercato dovrebbe essere prenotata.    <\/p>\n\n<p>Andiamo avanti veloce a 3 mesi e diciamo che 80 propriet\u00e0 sono ora prenotate.\nIl mercato sta procedendo come previsto e prevediamo ancora un&#8217;occupazione del 90%.\nCi\u00f2 significa che delle restanti 20 propriet\u00e0, solo 10 dovrebbero essere prenotate, con una probabilit\u00e0 del 50% di prenotare.    <\/p>\n\n<p>Sebbene le prospettive generali del mercato non siano cambiate (ci aspettiamo ancora un&#8217;occupazione del 90%), se la propriet\u00e0 non \u00e8 stata ancora prenotata, le possibilit\u00e0 che venga prenotata ora mantenendo lo stesso prezzo sono diminuite.\nQuindi, potremmo voler abbassare le tariffe per aumentare le entrate previste. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"sblocca-7-evoluzione-del-tasso\"><\/span>Sblocca 7: Evoluzione del tasso<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Pertanto, dobbiamo introdurre il &#8220;lead time&#8221; nel calcolo della probabilit\u00e0 di prenotazione a diversi punti di prezzo.  <\/p>\n\n<p>Usiamo un altro esempio per capirlo meglio.\nSi consideri uno scenario in cui: <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Possiamo modificare i prezzi 3 volte nelle seguenti finestre di prenotazione: 360, 240 e 120 giorni.  <\/li>\n\n\n\n<li>I prezzi possono essere di 200, 400, 600, 800 o 1000.<\/li>\n\n\n\n<li>Nessuno prenota con pi\u00f9 di 360 giorni di anticipo.  <\/li>\n\n\n\n<li>Le probabilit\u00e0 di prenotazione ad ogni finestra di prenotazione sono riportate nella tabella sottostante.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"923\" height=\"224\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-at-booking-windows.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-23071\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-at-booking-windows.png 923w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-at-booking-windows-300x73.png 300w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Probability-at-booking-windows-768x186.png 768w\" sizes=\"(max-width: 923px) 100vw, 923px\" \/><\/figure>\n\n<p>Come noteremo, ora abbiamo accesso a quella che \u00e8 la probabilit\u00e0 di prenotazione in diverse finestre di prenotazione.\nLa probabilit\u00e0 totale di prenotare a un prezzo pu\u00f2 essere derivata dalle probabilit\u00e0 della finestra di prenotazione individuale.   <\/p>\n\n<p>Ad esempio, per un prezzo di 200 -&gt; la probabilit\u00e0 totale di prenotazione pu\u00f2 essere calcolata utilizzando la formula seguente<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"714\" height=\"44\" src=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Total-probability-of-booking.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-23111\" srcset=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Total-probability-of-booking.png 714w, https:\/\/hello.pricelabs.co\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Total-probability-of-booking-300x18.png 300w\" sizes=\"(max-width: 714px) 100vw, 714px\" \/><\/figure>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Scenario 1: possiamo impostare i prezzi solo una volta  <\/h3>\n\n<p>Calcoliamo ora il ricavo massimo previsto nei due scenari seguenti.<\/p>\n\n<p>In questo caso, il prezzo che massimizza i ricavi sarebbe quello in cui la moltiplicazione delle prime due colonne (prezzo e probabilit\u00e0 di prenotazione al prezzo) \u00e8 la pi\u00f9 alta.\nIl prezzo di $ 600 fornisce il ricavo previsto pi\u00f9 alto di <strong>$ 300<\/strong> ($ 600 * 50%).\nSe ci fosse permesso di fissare un prezzo solo una volta, 600 dollari \u00e8 quello che sceglieremmo!    <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Scenario 2: possiamo modificare i prezzi 3 volte<\/h3>\n\n<p>Trovare l&#8217;insieme ottimale di prezzi pu\u00f2 essere impegnativo dal punto di vista computazionale, data la sequenza di decisioni con molteplici possibilit\u00e0 e probabilit\u00e0 condizionata.\nCi sono 5 prezzi possibili per ciascuna delle tre finestre di prenotazione.\nCi\u00f2 rende il numero totale di possibilit\u00e0 da esplorare 5*5*5 = 125 possibilit\u00e0.    <\/p>\n\n<p><br\/>Ora immagina se avessimo gli stessi 5 e i prezzi per la data futura che \u00e8 a 360 giorni di distanza.\nMa ora possiamo cambiare il prezzo ogni giorno.\nIl numero di possibilit\u00e0 ora \u00e8 5^360.\nUn numero molto grande che \u00e8 difficile da risolvere anche per i computer pi\u00f9 veloci!   <\/p>\n\n<p>La decisione pi\u00f9 semplice da spiegare \u00e8 la finestra di prenotazione di 120 giorni.\nA 120 giorni, il prezzo che massimizza le entrate pu\u00f2 essere calcolato moltiplicando i prezzi per la probabilit\u00e0 di essere prenotati con 120 giorni di anticipo.\nIn questo caso, 400 \u00e8 il prezzo che massimizza le entrate per questa finestra.  <\/p>\n\n<p>Per una finestra di prenotazione di 240 giorni, non solo dobbiamo considerare la massimizzazione delle entrate che possono essere realizzate vendendo in quella finestra, ma anche la possibilit\u00e0 di non vendere e vendere nella finestra di 0-120 giorni.\nNon vogliamo vendere a un prezzo troppo basso ora quando possiamo vendere a $ 400 in futuro.\nL&#8217;ottimizzazione di questo pu\u00f2 essere un esercizio complesso, ma per fortuna si tratta di un&#8217;area ben studiata dell&#8217;ottimizzazione matematica.\nRisolviamo questo problema di calcolo utilizzando <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Bellman_equation\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">l&#8217;equazione di Bellman<\/a>.     <\/p>\n\n<p>Stiamo fornendo una soluzione ottimale per dimostrare che le entrate previste sono superiori a quelle che troveremmo nello scenario 1.  <\/p>\n\n<p>L&#8217;insieme ottimale di prezzi di seguito fornisce un ricavo previsto di <strong>$ 303<\/strong>:  <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>360 giorni in anticipo: impostato su $ 800<\/li>\n\n\n\n<li>240 giorni in anticipo: impostato su $ 600<\/li>\n\n\n\n<li>120 giorni in anticipo: impostato su $ 400<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Lo scenario 2 fornisce un fatturato previsto di $ 303 rispetto allo scenario 1 con un fatturato previsto di $ 300.\nPertanto, lo scenario 2 ha prestazioni migliori dell&#8217;1%.   <\/p>\n\n<p>Mentre l&#8217;esempio precedente ha mostrato un aumento dei ricavi piuttosto modesto dell&#8217;1% derivante dalla modifica dei prezzi, i nostri esperimenti con dati reali mostrano che i guadagni derivanti dall&#8217;utilizzo corretto degli sconti dell&#8217;ultimo minuto sono di circa il 9%.\nLa differenza sta nel fatto che i nostri algoritmi non cambiano solo i prezzi 3 volte all&#8217;anno, ma lo fanno ogni giorno.   <\/p>\n\n<p>Nota: noteremo che il prezzo per la finestra 0-120 giorni ha uno sconto sul prezzo ottimale dello scenario 1, mentre il prezzo per la finestra 240-360 giorni ha un premio sul prezzo ottimale dello scenario 1.\nIl nostro algoritmo li calcola automaticamente al variare del lead time.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-increase-prices-at-the-last-minute\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"aumentare-i-prezzi-allultimo-minuto\"><\/span>Aumentare i prezzi all&#8217;ultimo minuto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>S\u00ec!\nL&#8217;esempio precedente presuppone che la nostra previsione della domanda sia nota all&#8217;inizio e non cambi.\nIn realt\u00e0, come abbiamo visto con il concerto dell&#8217;era di Taylor Swift, o con il rallentamento delle economie, possono succedere molte cose man mano che una data si avvicina.    <\/p>\n\n<p>I prezzi possono aumentare man mano che una data si avvicina se il mercato si prenota pi\u00f9 velocemente delle nostre previsioni.\nPu\u00f2 anche accadere quando c&#8217;\u00e8 una differenza significativa nella sensibilit\u00e0 al prezzo delle prenotazioni last minute e anticipate. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-why-do-airlines-do-it-differently\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"perche-le-compagnie-aeree-lo-fanno-in-modo-diverso\"><\/span>Perch\u00e9 le compagnie aeree lo fanno in modo diverso?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Sebbene sia le compagnie aeree che le case vacanze facciano parte dell&#8217;industria dei viaggi, le dinamiche di mercato sono molto diverse.  <\/p>\n\n<p>Le case vacanze sono vicine alla &#8220;concorrenza perfetta&#8221;: per un potenziale ospite, sono disponibili molte opzioni.\nInoltre, la propriet\u00e0 di queste opzioni tende ad essere piuttosto frammentata: anche nei mercati in cui un grande gestore gestisce la maggior parte dell&#8217;inventario, le entrate derivanti da una prenotazione su una casa non sono condivise con un altro proprietario di casa.   <\/p>\n\n<p>Le compagnie aeree sono un mercato oligopolistico.\nCi sono solo poche opzioni praticabili sulla maggior parte dei percorsi da una citt\u00e0 all&#8217;altra.\nInoltre, quando teniamo conto dei viaggi d&#8217;affari dell&#8217;ultimo minuto, tre fattori aggiuntivi intervengono: i programmi di fidelizzazione che significano che i viaggiatori sono pi\u00f9 propensi a scegliere la loro compagnia aerea preferita; contratti di vendita aziendali che significano che le grandi aziende prenotano esclusivamente i loro dipendenti per le loro compagnie aeree preferite; e la generalmente minore sensibilit\u00e0 ai prezzi dei viaggiatori d&#8217;affari.\nTutto ci\u00f2 significa che la decisione di massimizzare le entrate per le compagnie aeree \u00e8 spesso quella di mantenere i prezzi pi\u00f9 alti all&#8217;ultimo minuto, anche se ci\u00f2 significa alcuni posti vuoti.\nA differenza delle case, ci\u00f2 che conta \u00e8 il ricavo totale dell&#8217;aereo, non che ogni posto massimizzi le sue entrate.    <\/p>\n\n<p>I premi di gran lunga nelle case vacanze svolgono un&#8217;altra funzione importante: quando una data \u00e8 molto lontana e il volume delle prenotazioni \u00e8 basso, c&#8217;\u00e8 un margine di errore intrinseco nella previsione.\nPossiamo fare del nostro meglio in base ai dati disponibili, ma molti eventi possono influire sulla domanda per una data futura.\nI premi di gran lunga superiori fungono da copertura contro tali eventi, soprattutto quando le date sono abbastanza lontane da non far s\u00ec che gran parte della domanda fosse comunque prenotata.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-final-note\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"nota-finale\"><\/span>Nota finale:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Impostare i prezzi in modo che siano dinamici per ogni data futura non \u00e8 un esercizio una tantum.\nIl nostro team di data science ha scoperto che anche quando le previsioni sono stabili, i premi e gli sconti dell&#8217;ultimo minuto danno in media un aumento delle entrate dell&#8217;11%.   <\/p>\n\n<p>PS: Abbiamo alcuni spunti interessanti su come gli sconti dell&#8217;ultimo minuto dovrebbero variare in base al mercato e alla stagione &#8211; <a href=\"https:\/\/hello.pricelabs.co\/it\/prezzi-last-minute-e-prezzi-lontani-osservazioni-dai-nostri-esperimenti\/\" data-wpel-link=\"internal\">leggi questo blog<\/a>.<\/p>\n\n<p>Mentre concludiamo la nostra esplorazione dell&#8217;algoritmo di dynamic pricing , speriamo che questo articolo abbia fatto luce sull&#8217;intricato processo di ottimizzazione delle tariffe della tua propriet\u00e0.\nSe sei pronto a provare i vantaggi dei dynamic pricing, ti invitiamo a provare Pricelabs &#8211; <a href=\"https:\/\/pricelabs.co\/users\/sign_up\" data-wpel-link=\"external\" target=\"_blank\" rel=\"external noopener noreferrer\">Inizia la tua prova gratuita<\/a>.\nChe tu sia un gestore di propriet\u00e0 esperto o che abbia appena iniziato, il nostro algoritmo \u00e8 progettato per darti potere.    <br\/><br\/>Se hai domande su quanto sopra o su Pricelabs in generale, contatta il nostro team di supporto e ci coinvolgeranno!<\/p>\n\n<p>Torniamo all&#8217;edificio,<\/p>\n\n<p>Il team di scienza dei dati di Pricelabs<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Scopri l&#8217;approccio trasparente di Pricelabs alla dynamic pricing.<br \/>\nScopri la scienza alla base del nostro algoritmo nella Parte 2 della nostra serie di blog.  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