Promomedia Engineering presenta il tool che supporta il retail nella strategia di definizione dei prezzi

Ok il prezzo è giusto! Ma questo prezzo, chi lo decide? É questo il grande dilemma della grande distribuzione che, oggi, combatte una battaglia all’ultimo centesimo per guadagnare la più alta delle ricompense: la fedeltà del consumatore. D’altra parte, il pricing, ovvero la definizione dei prezzi delle singole referenze, è anche la più complessa delle responsabilità dei retailer, perché le variabili in gioco sono infinite. A darci una dimensione del problema è Giovanni Bruno, CEO di Promomedia Engineering, la società del Gruppo Promomedia specializzata in innovazione tecnologica che, proprio in questi mesi, sta lanciando sul mercato ‘Pricing’, il tool che supporta i retailer nella definizione dei prezzi delle singole referenze. “Il primo fattore da considerare è la riduzione della capacità di spesa dei consumatori”, esordisce Giovanni Bruno, “le famiglie italiane sono, come tutti sappiamo, oppresse dagli aumenti generalizzati dei costi e dalla conseguente necessità di contrarre le uscite. Se fino a qualche anno fa, i consumatori potevano largheggiare e concedersi qualche sfizio, oggi le stesse persone si trovano a fare economia e a confrontare i prezzi dei volantini per individuare il punto vendita che garantisce le migliori condizioni di acquisto dei prodotti necessari. La scelta del punto di vendita, che prima era frutto di innumerevoli fattori come l’esperienza di acquisto, oggi sta convergendo verso un fattore unico, ovvero la convenienza dei prodotti di uso comune.

Lo scenario e le analisi di NIQ & Gfk

Scenario confermato anche dalle analisi di NIQ & Gfk che, nell’indagine Consumer Outlook 2024, dedicata alle prospettive dei consumatori, alla percezione e alle intenzioni di spesa degli italiani per il 2024, evidenziano come il 30% degli italiani dichiari di vivere in una condizione economica peggiore del 2023, mentre per il 62% la difficoltà è uguale a quella dell’anno appena concluso. A livello europeo, è il 41% a sperimentare oggi il calo del potere d’acquisto mentre le capacità economiche restano immutate per il 46% degli europei. Sempre restando nel panorama italiano, la categoria più penalizzata è quella delle famiglie con figli che devono fronteggiare spese più ingenti. E la preoccupazione più forte, sempre stando ai dati forniti da NIQ & Gfk, è proprio l’aumento del costo dei prodotti alimentari, che riguarda il 33% delle persone. A seguire, con il 32%, la salita del prezzo delle utenze domestiche come gas ed elettricità, rispetto ad un valore europeo del 25%. Infine, la preoccupazione causata dai conflitti in corso ed il possibile incremento del clima di incertezza che coinvolge il 21% degli italiani e il 18% degli europei. Sempre secondo l’indagine Customer Outlook 2024, per gestire al meglio le spese, il 96% delle famiglie italiane ha progressivamente e radicalmente modificato le modalità di acquisto nel settore dei beni di largo consumo. Il 50% degli italiani segue puntualmente la lista dei prodotti necessari ed il 63% presta maggiore attenzione agli sprechi (vs 58% degli europei). Il 50% dei consumatori del Bel Paese sceglie di acquistare prodotti in promozioni e fare scorte oppure comprare all’ingrosso quando la marca prediletta è soggetta a sconto. Vi è inoltre, una maggiore attenzione alla disponibilità del proprio portafoglio con il 31% dei consumatori che verifica l’ammontare del costo di ogni spesa. In termini di dove le famiglie acquistano i prodotti, il 61% intende diversificare i canali in virtù di un miglior equilibrio tra varietà di scelta, pezzo e offerte. Infine, per tutto il 2024 e in un’ottica di risparmio, il 68% delle famiglie italiane limita le occasioni di svago e tempo libero, trascorrendo più tempo tra le mura domestiche. In questo contesto appare chiaro quanto sia rilevante il tema del giusto prezzo e, di conseguenza, quale sia la responsabilità dei retailer nel definirlo.

Il tool e i retailer

Ma quali sono gli elementi che influiscono sulla definizione del prezzo di vendita delle singole referenze? E come un tool può supportare i retailer? Le informazioni su cui si basa la definizione del prezzo sono molteplici e complesse da gestire a livello manuale se applicate ad un numero significativo di referenze”, continua Giovanni Bruno. “II primo elemento da considerare è la Forecast Analysis, ovvero la previsione delle vendite in funzione dello storico acquisito. In questo caso il tool può supportare il retailer individuando eventuali picchi dovuti a fattori estemporanei (localismi) che possono influenzare negativamente il processo di pricing. Il secondo fattore è rappresentato dalla gestione del magazzino. Il tool può monitorare la gestione delle code, ovvero l’individuazione di quelle referenze caratterizzate da una rotazione bassa e che devono essere escluse da una logica di massificazione dei ricavi per essere inserite nella fascia di referenze di commodity, ovvero aventi la funzione di trattenere il consumatore che, se non le trovasse, andrebbe in un altro punto di vendita. Allo stesso modo il tool può identificare i prodotti più venduti in assoluto allo scopo di utilizzarli come referenze civetta, massimizzando i ricavi delle referenze collegate. Un’altra informazione di grande importanza è rappresentata dalla scadenza dei prodotti. Il tool può individuare le referenze in scadenza sulle quali applicare politiche di prezzo incentivanti per i consumatori. In questo modo si riduce l’invenduto e si massimizzano i ricavi. Un ulteriore dato è rappresentato dal costo di acquisto di ogni referenza che, aumentato del costo di gestione, rappresenta il valore al di sotto del quale non si deve scendere, indipendentemente dai risultati ottenuti dai modelli predittivi. Mentre la conoscenza del costo di vendita aiuta il retailer nella definizione del prezzo massimo applicabile, che non deve mai superare quello definito in convenzione con l’industria produttrice. Tutte queste informazioni generano una quantità di dati impossibile da gestire manualmente. Come detto poc’anzi, la gestione manuale di un volume di dati di questo tipo è oggi impensabile, per questo i tools come ‘Pricing’ sono diventati indispensabili per i retailer. E la quantità di informazioni sino ad ora rappresentata non è esaustiva perché vi sono altre variabili, di grande rilevanza, che influiscono significativamente sulle politiche di definizione dei prezzi. Per esempio, i calendari locali come se sagre o fiere, o le manifestazioni nazionali o in generale tutti gli eventi che influiscono sull’andamento delle vendite di particolari categorie di prodotti e che devono essere considerate per una corretta valutazione del prezzo. Altri fattori sono l’analisi dell’andamento delle vendite per singola referenza, per categoria di prodotto o per paniere virtuale o l’analisi della tipologia di clienti. 

Pricing e CRM

In questo il ‘Pricing’ si interfaccia con il CRM? “Assolutamente si”, continua Gianni Bruno, “la classificazione e la storicità degli utenti serve per valutare l’affezione degli stessi nei confronti di un punto vendita. Se i clienti sono fedeli nel tempo e comprano diverse categorie merceologiche costantemente allora si può sfruttare meglio la logica del paniere secondo cui il risparmio sull’intera spesa è più importante rispetto al risparmio di ogni singolo prodotto. Tutti questi dati derivano dai sistemi di CRM che analizzano appunto il comportamento di acquisto dei singoli consumatori fornendo informazioni di grande rilevanza”. Un’ultima domanda, considerando tutti questi dati o informazioni di ingresso, qual è l’output fornito dal tool ‘Pricing’ sviluppato da Promomedia? A valle dell’elaborazione e della manipolazione di tutte le fasi e le informazioni che il sistema è in grado di automatizzare, vengono prodotti i costi da applicare ed esporre ai clienti finali. Il tool è predisposto per inviare al gestionale del cliente i dati dei prezzi definiti, trasferendo allo stesso tempo le informazioni necessarie ad ogni punto vendita per stampare gli stopperini di prezzo da esporre a scaffale. Un sistema completo, in grado di affiancare analizzare quantità enormi di dati e di restituire un output semplice, gestibile in autonomia dai singoli punti vendita, senza margine di errore.