La gestione dinamica delle tariffe - aipark.org · Immagine e percezione del prezzo Armonizzazione...

www.simon-kucher.com

Presentazione di Simon-Kucher & Partners

La gestione dinamica delle tariffe

12 Aprile 2016

Ufficio di Milano

Corso Europa 13

I-20122 Milano, Italia

Tel. +39 02 289951 111

[email protected]

Agenda

� Breve introduzione a Simon-Kucher & Partners

� La tariffazione dinamica

20170412_Presentazione Simon-Kucher & Partners 2

Simon-Kucher & Partners in breve

Mission

Società di consulenza leader che aiuta i propri clienti

a crescere con successo, massimizzando i profitti

Focus

Marketing, Pricing, Vendite, Customer Strategy

Raggio d’azione

Globale: i consulenti Simon-Kucher & Partners

vantano competenze in ogni settore

Esperienza

Fondata nel 1985, vantiamo circa 30 anni di

esperienza sul mercato


Simon-Kucher & Partners nel mondo

Strategy

Sales

Marketing

Pricing

� Strategia di crescita e

competitiva

� Strategia e design del

portafoglio prodotti

� Pricing excellence

� Customer relationship e

customer value management

� Strategia commerciale e

ottimizzazione dei canali di

vendita

Presenza globale:

La migliore società in Marketing & Sales:

Più di 3.000 progetti nelle seguenti aree:

Leader mondiale nel

consigliare alle aziende in

merito alle strategie di prezzo

Specialisti nelle strategie

di prezzo

La società leader nella

consulenza di pricing

Offrono un esperienza nel

pricing senza eguali

BusinessWeek The Economist

Professor Peter DruckerThe Wall Street Journal

Leader mondiale nel Pricing:

Source: manager magazin survey of top managers in Germany,

August 2007 and 2011/IMB

Source: brand eins Thema/Statista survey of approx. 1,500 partners and project leaders from consulting firms and approx. 1,500 C-level

managers from German companies, May 2014 and 2015

Marketing & sales Marketing & pricing Sales & CRM

brand eins Themamanager magazin

Simon-Kucher& Partners

Boston Consulting

Group

McKinsey &

Company

12

3


Boston Consulting

Group

McKinsey & Company...


Boston Consulting

Group

.

.

.

McKinsey & Company

Amsterdam Atlanta BarcelonaBeijingBonn BostonBrusselsCologneCopenhagenDubai FrankfurtGeneva Hamburg Istanbul LondonLuxembourg

Madrid MilanMountain ViewMunichNew York Paris San Francisco Santiago de Chile São PauloSingapore Sydney TokyoTorontoViennaWarsawZurich

32 uffici nel mondo, +1.000 consulenti


Una panoramica del portafoglio di consulenza di Simon-Kucher & Partners

Immagine e percezione del prezzo

Armonizzazione delle strutturedi sconto

Ottimizzazione del livello e delle regole per l’aggiornamento dei prezzi

Modelli e architettura di pricing

Product bundling/bundle pricing

Sistemi di controllo delle vendite

Modelli di incentivazione

Value-selling

Ottimizzazione dei processi e aumento dell’efficacia della forza di vendita

Gestione del canale

Segmentazione dei clienti

Loyalty Programs

Gestione del portafoglio dei prodotti & strategie d’innovazione

Segmentazione del mercato e posizionamento

Strategy & Marketing Pricing ExcellenceSales Excellence

Strategia ed espansione dell’area commerciale


Selezione di referenze

Consumer & Retail

Pharma & Life Sciences

Software & Technology

Telecommunication

Media & Entertainment

Automotive

Energy

Financial Services

Industrial Goods & Services

Transport, Logistics & Travel

Audi

Continental

Daimler

Maserati

Mercedes-

Benz

Porsche

Renault

Toyota

Volvo

VW

Würth

Beiersdorf

Coca-Cola

Dr. Oetker

Ferrero

Henkel

Nestlé

Nikon

PepsiCo

Citrix

Fujitsu

Intel

Microsoft

Novell

Panasonic

SAP

Semikron

SunGard

24 of the top 25 pharma companies

BP/Aral

Enel

E.ON

Edison

RWE

Shell

Sunways

Tank & Rast

Yello

Allianz

American

Express

DB

Generali

Western Union

AXA

Barclays

BNP Paribas

Bosch

Carl Zeiss

Caterpillar

Demag

MTU

Schaeffler

Siemens

Tetra-Pak

Thyssen Krupp

Accor

Air France

DHL

Germanwings

Hermes

Lufthansa

Thomas Cook

TNT

TUI

1&1

DTAG

KPN

Orange

Ooredoo

Skype

Swisscom

Telefónica

Vodafone

Bertelsmann

Eur. Directories

Harcourt

Scholastic

The Economist Gr.

WMG

John Wiley

Pearson

Reed Elsevier


Simon-Kucher ha pubblicato molti best seller sul pricing in Italia ed è regolarmente presente con articoli e

interviste tra gli altri su Harvard Business Review Italia, L’Impresa o Il Sole 24 Ore.

Simon-Kucher & Partners: pubblicazioni in italiano

Ultima pubblicazione

in italiano:


Abbiamo condotto numerosi progetti di ottimizzazione del pricing

con un filo conduttore comune.

Selezione di esperienze progettuali in ambito parking

>100 progetto per parcheggi

� Apcoa

� Best in parking

� Easy Park

� Gesac Parking

� Londra-Gatwick

� Bergen lufthavn

Flesland

� Berliner Flughäfen

� Deutsche Bahn

� Düsseldorf Intl

� Euro Tunnel

� Flughafen Graz

� Fraport

� Hamburg Airport

� Köln Bonn Airport

� Oslo lufthavn

� Stuttgart Airport

� Trondheim lufthavn

Værnes

� Vienna

International Airport

� Virgin trains

� Obiettivo:Ottimizzare l’offerta in base alle

condizioni del mercato e alla

misura della disponibilità a

pagare del cliente,

salvaguardando la customer

satisfaction

� Razionale:Attuare cambiamenti tariffari

mirati limitando la percezione

degli aumenti, anziché

incrementare i prezzi su tutta la

linea

� Risultato:Soddisfazione dell’azienda e degli

operatori, cambiamenti

largamente accettati dai clienti


La nostra esperienza “cross-industry” nei progetti di Revenue Management

Diverse Industry presentano delle sfide simili in termini di Strategia di Pricing e Revenue Management.

13

Trasporti Tour Operator/GDS/Hotelerie

20170412_Presentazione Simon-Kucher & Partners

9

Agenda

� Breve introduzione a Simon-Kucher & Partners

� La tariffazione dinamica


Il livello di differenziazione dei prodotti e il "customer mix" sono due fattori chiave per l’identificazione

dell’approccio di Revenue Management più appropriato per un’azienda

Modelli di Revenue Management

Pricing DinamicoPricing stagionale &

promozionale

Pricing & Yield Mgmt. Strategici

50% Business/

50% Leisure

100% Leisure

Tipologia di clientela

Standard Specifico

ProdottoDomanda naturale

Comparazioni di prezzi

Forte impatto delle mosse della

concorrenza

Necessità di stimolare la domanda

Ridotta comparazione di prezzi

Limitato impatto della concorrenza

Importanza di campagne di marketing

Possibilità limitata di

direzionare la domanda

Possibilità di

segmentazione della

clientela

Possibilità di direzionare

la domanda in funzione

del prezzo

Il livello di prezzo serve

ad adeguare la

domanda all’offerta

Qual è il modello di pricing ideale?


Quanto è applicabile il Revenue Management al settore dei parcheggi e con quali modelli prevalenti?

Requisito

Inventario "deperibile"

Difficile oimpossibile da rivendere

Durata prefissata

Domanda prevedibile

Cliente che si aspetta volatilità di prezzo

Jun Jul Aug

Price level

Full fare

Promotional offer

Feb. 1st

Jun Jul Aug

Price level

Full fare

Offer notavailable

June 1st

Pricing stagionale e promozionale

� Stagionalità predefinita con

offerte promozionali attraenti in

«off-peak»

� Tariffe differenziate nell’arco della

settimana, ad esempio week-end

� Obiettivo di «value extraction» nei

periodi «on-peak» previa stima

dell’elasticità della domanda

Jun Jul Aug

Price level

P2

P5P4P3

P1

Jun Jul Aug

Price level

P2

P5P4P3

P1

June 1st

Feb. 1st

Pricing Dinamico

� Politica attraente per le

prenotazioni anticipate per attrarre

i «price seekers»

� Adeguamento dei prezzo (di solito

incrementali) nel tempo, sulla

base della curva di prenotazione e

dei prezzi della concorrenza

� Possibilità di offerte «last minute»

� I diversi parcheggi hanno un tipo di

competizione differente (diretta vs.

altre soluzioni di trasporto)

L’approccio può essere differenziato per categoria di parcheggio e canale di vendita (ad es. online).


Una strategia e un modello di Revenue Management ottimali hanno un impatto «trasversale» su diverse

funzioni aziendali (Commerciale, Marketing, Finance, Pianificazione, …), richiedono un accurato e graduale

lavoro di preparazione supportato da analisi quantitative, ma generalmente un’implementazione graduale.

Le componenti di un modello di Revenue Management

Evoluzione del portafoglio di offerta, mappata sui segmenti identificati, regole per differenziare e rendere dinamico il prezzo, ottimizzazione del piano promozionale e di campagne per incentivare la domanda, strutturazione delle survey e dei dati sui competitor, calcolo di correlazioni ed elasticità da utilizzare nelle simulazioni «what-if» e nei modelli di forecasting sono le priorità per un RM per i parcheggi

Segmenti di clienti (soste)/domanda

target

Strategia di offerta

Competitor intelligence

Dynamic demand and capacity management

1

2

Processi

Funzioni

KPI

Incentivi

Soluzioni IT

SkillSales channel management

Gestione di promozioni e

campagne

4

Demand forecasting

75

8 6

Architettura e livelli di prezzo

3

9

Ottimizzazione (real-time)

Clienti

Domanda effettiva

Supporto di un modello decisionale

Componenti di base Dynamic pricing


Il pricing può essere ottimizzato partendo dalla definizione del listino ed offerte promozionali…

Definizione di tariffe ad-hoc che rispondono alle necessità di uno specifico segmento…

Tariffe/Offerte Obiettivo

Tariffa settimana / vacanza lunga

� Attirare i clienti Leisure, senza

perdere fatturato dai clienti

Business

� Bilanciare la tariffa standard

settimanale

Tariffa weekend

� Aumentare l’occupazione nei

weekend

� Migliorare l’immagine di prezzo

Promozione estate

� Contrastare la stagionalità

aumentando l’occupazione ad

agosto

Sconto acquisto online

� Ottimizzare l’occupazione tenendo conto della stagionalità

� Migliorare la visibilità online

� Ottenere pagamenti anticipati

Dopo aver compreso le necessità di ciascun segmento sarà

possibile definire tariffe «ad hoc» piuttosto che agire sul fronte

promozionale o sul posizionamento di canale.

…senza cannibalizzare i ricavi già esistenti, utilizzando logiche di fencing

E’ però necessario fissare barriere e vincoli alle tariffe speciali

al fine di evitare fenomeni di cannibalizzazione, diminuzione

del valore o minore soddisfazione da parte di altri segmenti.

Offerta speciale vacanze:

Sosta 3 giorni per €20 o 1 settimana per €50

Io avrei pagato fino a €60

per 3 giorni

Questo è il tipo di offerta

che stavamo cercando

Viaggiatori d’affari Vacanze brevi o sosta lunga

Le offerte sono valide solo per…

…fine settimana

…con ingresso il VEN o

SAB

…con prenotazione anticipata

(almeno 4 settimane)

Business viaggiano LUN-VEN

Business viaggiano con poco

preavviso

Business viaggiano LUN-VEN

Fencing

Listino AbbonamentiConvenzioniSconti Carnet Bi-dimensionalePromozioni Dinamico

Complessità


…fino ad arrivare a modelli più complessi come il pricing bi-dimensionale…

Pricing bidimensionale: di che cosa si tratta?Il pricing bidimensionale si basa sulla composizione del prezzo/tariffa tramite la combinazione di una

componente fissa e una variabile. Questo tipo di formula (spesso implementata tramite abbonamenti /

carte fedeltà / …) mira a una differenziazione di prezzo fondata sulla self-selection.

La costruzione di una tariffa non lineare basata sull’autoselezione del cliente si può basare su diverse

componenti: i due più frequenti sono la qualità del servizio (es.: “carta premium”, “servizio gold” …) o la

quantità consumata (es.: carta fedeltà, ecc.).

� Fee fissa: 200 € per il primo anno,

100 € per gli anni seguenti

� Componente variabile: invece

dello sconto, le tariffe sono

premium a partire dalla quarta ora

Aeroporto di Boston

€ Tariffa annuale

ore

Carta Interparking Pcard+La carta serve tutti i parcheggi

del gruppo

� Fee fissa: 12.39 € per anno

� Componente variabile: sconto

sulla tariffa proposta (10%) o

indicazione tariffa massima per la

sera (5€). ore

€ Tariffa annuale

ore


Complessità

Alcuni esempi di pricing bi-dimensionale…

…

a

b

c

d

x


…o quello dinamico


Complessità

# stalli occupati

Forecasted budget/ capacità

massima

90 gg

20 gg

40 gg

70 gg

La booking curve permette di controllare il raggiungimento del target progressivamente e con anticipo rispetto all’inizio della sosta

Giorni primadella sosta

Pre

zzo

1

Pre

zzo

2

Pre

zzo

3

Pre

zzo

4

La domanda cresce con l’avvicinarsi della data di inizio della sosta: il prezzo aumenta contestualmente

Value Extraction

A seguito di un aumento

della domanda (determinato

per esempio dal periodo),

un aumento di prezzo

permette di privilegiare la

domanda a maggiore

willingness-to-pay e

massimizzare i ricavi e l'utile

On-peak

La domanda è minore tanto più è distante la data dell’inizio della sosta: il prezzo è basso

Off-peak

Demand Generation

Un calo dei prezzi stimola la

domanda, rendendo

l’offerta appetibile per gli

early-bookers

Prezzo

Domanda

Tempo

Il Dynamic Pricing prevede un approccio sistematico alla variazione progressiva del prezzo in base alla domanda e al momento della prenotazione, per sfruttare al massimo la willingness-to-pay della clientela.


Scontistiche guidate solo dal

lead time ma non differenziate

per segmento/durata sosta

Scontistiche guidate solo

dall’occupancy*ma non

differenziate per

segmento/durata o lead time

Assenza di scontistiche

Regole di differenziazione tra

parcheggi non chiare(P1 è più vicino, con capacità inferiore

ma offre lo stesso sconto del P2)

*Si assume un occupancy costante per soste che iniziano lo stesso giorno.

Un test svolto presso un nostro cliente mostrava questi risultati:

Giorni Anticipo

A B C D 1 2 3 4 5 6 7 8

Base(1 giorno)

1gg 25% 0% 0% 0% 25% 25% 0% 5% 5% 5% 5% 5%

7gg 25% 0% 0% 0% 25% 25% 0% 8% 8% 8% 8% 5%

30gg 25% 25% 0% 7% 25% 25% 0% 12% 12% 12% 12% 25%

Weekend(3 giorni)

1gg 25% 0% 0% 0% 25% 25% 0% 5% 5% 5% 5% 5%

7gg 25% 0% 0% 0% 25% 25% 0% 8% 8% 8% 8% 5%

30gg 25% 25% 0% 7% 25% 25% 0% 12% 12% 12% 12% 25%

Business(5 giorni)

1gg 25% 0% 0% 0% 25% 25% 0% 5% 5% 5% 5% 5%

7gg 25% 0% 0% 0% 25% 25% 0% 8% 8% 8% 8% 5%

30gg 25% 25% 0% 7% 25% 28% 0% 12% 12% 18% 12% 25%

Leisure(7 giorni)

1gg 25% 0% 0% 0% 25% 25% 0% 5% 5% 5% 5% 5%

7gg 25% 0% 0% 0% 25% 25% 0% 8% 8% 8% 8% 5%

30gg 25% 25% 0% 7% 25% 25% 0% 12% 12% 12% 12% 25%122 33

1 2 3 4

4

Dalla tabella delle attuali scontistiche emergono 4 evidenze chiave:

Spesso la gestione del prezzi online non segue una logica strutturata

Sedime 1

Sedime 2


Il processo di gestione del dynamic pricing prevede la creazione mensile di booking curves (BC) e tabelle di

sconto, unitamente ad un sistema in grado di settare i prezzi sulla base dell’occupancy raggiunta.

Un approccio strutturato:Dynamic pricing process

Operazione mensile

GENERAZIONE DELLE BC

Per ogni combinazione possibile creare una booking

curve di riferimento

Generazione delle BC di

riferimento

Algoritmo di aggregazione

Operazione dinamica

GENERAZIONE DEI PREZZI E REPORTISTICA

COMPILAZIONE DELLE TABELLE DI SCONTO

Operazione mensile

Compilare le tabelle di sconto al livello di dettaglio prestabilito

Setting della dimensione

«temporale»

Generazione automatica delle

tabelle di sconto (dimensione

«occupancy»)

Impostazione dei livelli standard di

sconto in base alle strategie

commerciali

Forzature dei livelli di sconto per

gestioni straordinarie

Per ogni combinazione generare il nuovo prezzo

Calcolo dei livello di occupancy

per ogni parcheggio a livello di

giorno

Rilevazione del relativo livello di

sconto sulle tabelle di sconto

Pubblicazione del prezzo scontato

I livelli di sconto che popoleranno le tabelle di sconto andranno ridefiniti

mensilmente

Reportistica per il monitoraggio e

la corretta gestione dei prezzi

dinamici

Eventuali parcheggi o periodi che prevedono gestioni straordinarie possono essere incentivati

(o sfruttati) forzando occupancy e/o livelli di prezzo delle relative tabelle di sconto

Report ad hoc devono presentare sia le occasioni di value extraction che i casi in cui la domanda è più

debole del previsto e dev’essere incentivata

Cliente genera richiesta di preventivo


Per la corretta gestione delle booking curve (e quindi dell’intero dynamic pricing) è necessaria una profonda

comprensione dei comportamenti dei clienti SAVE con analisi dedicate.

Booking curve – la durata della sosta sembra guidare un comportamento di booking anticipato

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

13579111315171921

Durata: 15 gg Durata: 8 ggDurata: 4 gg Durata: 2 gg

� I clienti che sostano per un periodo maggiore tendono a

prenotare più in anticipo rispetto a chi sosta pochi giorni.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

13579111315171921

Partenza: settimanale Partenza: weekend

� Si registra una leggera tendenza a prenotare con

maggior anticipo da parte di coloro che partono nei

weekend.

Il principale driver che guida un comportamento di booking anticipato è la durata.

Comportamento di booking vs durata della sosta Comportamento di booking vs partenza weekend

Parcheggio: P1

Anno: 2014

Parcheggio: P1

Anno: 2014

Giorni prima della sostaGiorni prima della sosta

Illustrativo

STEP 1 - Generazione delle Booking curves


Il dynamic pricing può essere gestito con un sistema di sconti (o

maggiorazioni) sui prezzi di listino in dipendenza di occupazione e anticipo

dell’acquisto.

*Per es. metodologia Van Westendorp.Fonte: Simon-Kucher.

Matrice di sconti –strumento chiave per la gestione del dynamic pricing

Occupazione

<15% <50% <75% <90% >90%

Tempo di prenota-zione inanticipo

> 14

giorni-35% -30% -25% -20% -15%

7 – 14

giorni-30% -25% -20% -15% -10%

3 - 7

giorni-25% -20% -15% -10% -5%

1 - 3

giorni-20% -15% -10% -5% -5%

<1

giorno-15% -10% -5% -5% -5%

Lo sconto applicato dipende da due fattori

1. L’occupazione: minore è

l’occupazione e più

elevato è lo sconto

2. Il momento di acquisto:

prima si acquista e

maggiore è lo sconto (al

netto di livelli di

occupazione bassi)

L’occupazione è calcolata

dinamicamente sulla booking

curve di riferimento.

Queste matrici consentono di

poter gestire sconti solo per

livello di occupazione o solo

per tempo prima dell’arrivo

forzando gli sconti per riga o

per colonna.

Nota: l’occupazione realizzata

deve essere nettata

dall’incidenza del no-show

20% Acquisto non rimborsabile

Illustrativo

L’occupazione è calcolata come l’occupazione max del periodo di sosta (es. Se la sosta dura 3 giorni, la max occupazione rilevata nei 3 giorni di sosta è l’occupazione che guida lo sconto)

Decisione commerciale a carico di SAVE

Partendo dagli sconti dello scorso anno e dagli obiettivi commerciali del periodo in analisi settare e modulare gli sconti: sulla base del comportamento della base clienti evidenziato dalle booking curves è possibile decidere dove stimolare la domanda con sconti più alti e dove fare value extraction con sconti inferiori o, al limite, nulli.

STEP 2 – Compilazione delle tabelle di sconto


Analizzando le prenotazioni storiche sui parcheggi sarà possibile identificare punti chiave su cui costruire la

matrice di sconti dal punto di vista dei «giorni prima della sosta».

Matrice di sconti – Impostazione della dimensione «giorni prima della sosta» (occup. sulla capacità totale online)

Giorni prima della

sosta

Trx BOL

Trx % BOL

Trx % cum BOL

1-Trx % cum BOL

0 3535 2% 2% 23%

1 11095 6% 9% 16%

2 5077 3% 12% 13%

3 3623 2% 14% 11%

4 2664 2% 15% 10%

5 1897 1% 16% 9%

6 1525 1% 17% 8%

7 1328 1% 18% 7%

8 1005 1% 19% 6%

9 910 1% 19% 6%

10 717 0% 19% 6%

11 687 0% 20% 5%

12 572 0% 20% 5%

13 502 0% 21% 4%

14 496 0% 21% 4%

15 479 0% 21% 4%

16 399 0% 21% 4%

17 385 0% 22% 3%

18 366 0% 22% 3%

19 316 0% 22% 3%

20 279 0% 22% 3%

21 236 0% 22% 3%

22 284 0% 22% 3%

23 256 0% 23% 2%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

0123456789101112131415161718192021

BOOKING CURVE LS (TOT 2014)

1

2

3

4

5

1

2

3

45

Queste soglie temporali saranno utilizzate in tutte le matrici degli sconti, e in corrispondenza di queste soglie saranno calcolate dinamicamente le relative percentuali di occupazione caso per caso utilizzando la booking curve di riferimento. Le soglie scelte rimarranno le stesse per tutte le matrici.

Valutare se inserire anche questo punto...

Replicare quest’analisi ogni 6-12 mesi per ricalibrare le dimensioni utilizzate nella matrice degli sconti

Occu

pazio

ne

(su

lla c

ap

acità

tota

le)

Illustrativo

Le occupancy sono calcolate sulla capacità disponibile dei parcheggi. Qualora la capacità venisse, per esempio, dimezzata a seguito di un un intervento operativo le relative occupazioni vengono

raddoppiate



I punti temporali da selezionare per le matrici di sconto si basano su due criteri: il punto di maggior frequenza

di ordini e i punti temporali tipicamente osservati (es. 1 settimana, 2 settimane,...).

Matrice di sconti – Scelta della dimensione «giorni prima della sosta»

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

01234567891011121314

% trx

� Il punto con maggiori vendite in questo caso è il

giorno precedente (con più del 25% delle vendite

totali nel canale BOL).

� Altri punti da prendere in considerazione sono le 2

settimane prima dell’arrivo e 1 settimana prima

dell’arrivo.

� Infine scegliamo un punto intermedio tra «1 giorno

prima» e «7 giorni prima», tra 3, 4 o 5 giorni prima

dell’arrivo (in questo caso 3 giorni poiché hanno

maggior numerosità).

� Abbiamo previsto le matrici basate su 4 punti

temporali, in caso si voglia migliorare la precisione

della gestione è sufficiente aumentare questi punti.

Analisi sulla frequenza delle trx per giorni prima dell’inizio sosta



I valori di occupancy saranno fissati dinamicamente sulla base della curva di booking di riferimento in

corrispondenza dei «giorni prima della sosta» prestabiliti.

Matrice di sconti –Impostazione della dimensione «occupazione»

# stalli occupati

3 gg

7gg

Dimensione: giorni prima della sosta

14 gg

Esempio illustrativo

1 gg

15%

50%

75%

90%

Occupazione

<15% <50% <75% <90% >90%


> 14

giorni-35% -30% -25% -20% -15%

7 – 14

giorni-30% 25% -20% -15% -10%

3 - 7

giorni-25% -20% -15% -10% -5%

1 - 3

giorni-20% -15% -10% -5% -5%

<1

giorno-15% -10% -5% -5% -5%

STEP 1 – selezione delle soglie prestabilite

� La diagonale della tabella corrisponde a una velocità di

vendita in linea con la booking curve di riferimento.

� Questa gestione dinamica permette quindi di gestire in

modo «automatico» una maggior velocità di vendita

(sconti sopra la diagonale) e una minore velocità di

vendita (sconti sotto la diagonale).

Underperforming Overperforming

Booking curve di riferimento

(ogni combinazione avrà una booking curve di riferimento)

STEP 2 – identificazione delle relative occupazioni %

STEP 3 – costruzione della matrice degli sconti sulla base delle occupancy trovate

Effetto var. volato

+10%

STEP 4 – effetto del volato (da sommare rispetto ai valori estratti dalla booking curve)



La strategia attuata da SAVE e/o gli obiettivi commerciali possono differire dallo scorso anno, per questo

deve essere possibile forzare la curva per accelerare o rallentare l’ingresso delle prenotazioni.

Le booking curve e le matrici di sconto devono poter essere forzate per poter riflettere la strategia aziendale

Occupazione

<15% <50% <75% <90% >90%


> 14

giorni-35% -30% -25% -20% -15%

7 – 14

giorni-30% -25% -20% -15% -10%

3 - 7

giorni-25% -20% -15% -10% -5%

1 - 3

giorni-20% -15% -10% -5% -5%

<1

giorno-15% 10% -5% -5% -5%

La strategia commerciale è il driver principale

del dynamic pricing.

Una strategia commerciale che vuole

incentivare fortemente il canale BOL può

essere facilmente implementata modificando

due leve delle tabelle di sconto:

- le soglie di occupazione:

- i livelli di sconto:

Ma si possono gestire anche occasioni di

value extraction:

(al limite sono possibili limitati casi di

sovrapprezzo rispetto al Walk-in – es: in caso

di occupancy elevata, da giustificare

all’utente come garanzia del posto)

Tabelle di sconti

Le tabelle di sconto possono essere calcolate a diversi livelli, in base alla precisione con

cui si vuole intervenire sulla domanda del canale BOL.

Ad esempio si possono creare delle tabelle di sconti per ogni combinazione di

parcheggio e mese.

Nota: gli sconti derivanti da campagne o promo hanno priorità rispetto agli sconti BOL

(l’utente che entra nel BOL si identifica ed inserire il codice sconto. Agli altri utenti si

applica il «dynamic pricing»).

+5%

+5%

+10%

<40% <80% >80%

-50%

-50%

In sede di setting dei livelli di sconto la booking curve di riferimento. Tuttavia, per una ottimizzazione degli sconti, è opportuno considerare anche l’andamento nei mesi precedenti al fine di individuare anche le variazioni di breve periodo (es. controllare l’andamento di Aprile nel setting di Maggio)



Il report dovrebbe permettere il drill-down e la possibilità di esplorare le evidenze dal livello più elevato a

quello di maggior dettaglio.

Un sistema di alert dovrebbe evidenziare le opportunità di pricing

Qualche esempio di indicatori necessari in questo report:

� Giorni che vendono più velocemente delle aspettative – i giorni che stanno vendendo più velocemente del previsto

devono essere immediatamente rilevati per sfruttare l’occasione di business (value extraction) valutando eventuali

forzature di prezzo o della matrice di sconti.

� Giorni che vendono più lentamente delle aspettative – anche in questo caso può essere chiave una repentina

variazione di prezzo per stimolare la domanda.

� Dovrebbe essere settato un sistema di alert che agisca sulla coerenza del portafoglio prezzi in grado di evidenziare

altre opportunità di pricing, ad esempio:

o Violazione di gerarchia – quando ad esempio il MP è più costoso del LS.

o Soglie vs competitor – casi in cui i prezzi sono più economici del competitor più vicino (con servizio simile).

Report con alert per i fast mover

Actual Target Diff Actual Target Diff Actual Target Diff Current Ultimo sconto applicato Data ultimo cambio prezzo

MP 01/07/2015 195 260 -50 40 7 33 167 165 2 60 -20% 3 giorni fa

MP 07/07/2015 132 160 -28 35 14 21 123 98 25 50 -10% 5 giorni fa

LS 28/06/2015 142 165 -23 33 11 22 122 77 45 40 -5% 2 giorni fa

LS 13/07/2015 130 190 -60 32 13 19 82 91 -9 45 -25% 1 giorno fa

LS 13/07/2015 162 210 -48 30 7 23 120 110 10 35 -10% 3 giorni fa

PrezzoParcheggio Data

Vendite di ieri Vendite dell'ultima settimanaVendite TOT


Diverse viste faciliteranno la visualizzazione dei «best seller» e dei «worst seller» rispetto al target

Parcheggio Data Durata

MP 01/07/2015 3

MP 07/07/2015 3

LS 28/06/2015 2

LS 13/07/2015 4

LS 13/07/2015 3

Target=Occ% (post-forzatura)*Capacità

STEP 3 – Un adeguato sistema di reportistica


Un sistema di reportistica dedicata al canale BOL dovrà offrire gli strumenti di controllo ex post dell’utilizzo

del dynamic pricing.

La reportistica dovrà offrire un chiaro quadro dei risultati ottenuti con l’utilizzo del DP

Occupancy: è fondamentale mantenere monitorata l’occupazione di ogni parcheggio ogni giorno, al fine di poter reagire a criticità come la saturazione o un’occupazione insufficiente

Parcheggio LS Durata 3

Settimana 28

Data odierna Parcheggio Data arrivo Durata (gg)Sconto

applicatoOccupancy Performance

19/06/2015 LS 06/07/2015 3 10% 45% Over

19/06/2015 LS 07/07/2015 3 30% 33% Under

19/06/2015 LS 08/07/2015 3 20% 41% On track

19/06/2015 LS 09/07/2015 3 20% 39% On track

19/06/2015 LS 10/07/2015 3 15% 49% Over

19/06/2015 LS 11/07/2015 3 15% 52% Over

19/06/2015 LS 12/07/2015 3 25% 26% Under

Questa colonna indica se siamo in linea rispetto al target o meno, ci permette di capire se stiamo stimolando il mercato con alti sconti, se si cuoviamo alla velocità obiettivo con gli sconti «medi» o se stiamo vendendo più del preventivato e stiamo applicando sconti bassi o addirittura negativi.

• «On track»: siamo nella diagonale della matrice di sconto

• «Over»: stiamo overperformando, siamo a destra della diagonale

• «Under»: stiamo sottoperformando, siamo a sinistra della diagonale.

Questo report permette di capire la velocità di vendita attraverso la performance mantenendo una chiara visione sull’occupazione raggiunta dal parcheggio



In mancanza si un approccio automatizzato alla gestione delle tariffe è possibile attuare alcune azioni mirate:

I primi passi nel mondo del dynamic pricing

1Ottimizzazione dell'allocazione di capacità al canale online per

minimizzare le situazioni di over/under-booking

2Ottimizzazione del percorso del cliente per guidarlo nella scelta del

parcheggio in ottica di distribuzione ottima dell'occupancy

4Aggiornamento delle politiche di cancellazione e modifica per

disincentivare ulteriormente il fenomeno e massimizzarne il ritorno

3Ottimizzazione dei livelli e dell'applicabilità degli sconti per far fronte

a diverse disponibilità a pagare e livelli di occupancy durante l'anno


Per comprendere la situazione attuale del BOL è necessario analizzare tutte le aree di interesse menzionate

in basso (sia a livello aggregato, che per ogni singolo parcheggio).

Il punto di partenza: una buona conoscenza del comportamento dei propri clienti nel canale BOL

Trend storico delle prenotazioni e trx

1 No-Show e cancellazioni

2Volumi prenotatiper parcheggio

3Distribuzione

tra Festivo e Feriale4

Distribuzione per durata delle soste

5 Booking Curves

6 Distribuzione delle scontistiche

7 Capacity BOL ed Occupancy8


È necessario partire da una strategia: una chiara definizione degli obiettivi di business e del percorso evolutivo atteso è un pre-requisito essenziale.

Il tool non basta per avere successo!

Estrarre valore extra

Favorire i canali selezionati

Rispondere alla concorrenza

Orientare il comportamento dei clienti

Il Pricing richiede innanzitutto di posizionarsi rispetto alla

disponibilità alla spesa dei segmenti tenendo conto della

competizione diretta e dei mezzi di trasporto alternativi (attuali e in

prospettiva) oltre che identificare la struttura di offerta ottimale.

Strategia di prezzo e di

posizionamento complessivo

Obiettivi di breve, medio e lungo

termine

Reazioni a nuove situazioni

competitive e trend emergenti

Definizione dell’organizzazione e

dei processi aziendali

Lettura e interpretazione delle

analisi e delle raccomandazioni

Innovazione: nuovi modelli di prezzo, di offerta, di servizio, …

Visione di insieme e conoscenza

del mercato

Ruolo chiave dell’utente dall’impostazione, all’interpretazione fino alla decisione


La gestione dinamica delle tariffe - aipark.org · Immagine e percezione del prezzo Armonizzazione...

Documents

Transcript of La gestione dinamica delle tariffe - aipark.org · Immagine e percezione del prezzo Armonizzazione...