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I prezzi mutano con le stagioni e i mesi. Pare un concetto vago, ma secondo una ricerca svolta da Idealo, è soprattutto online che i prodotti vivono di cambiamenti di costo che dipendono da algoritmi definiti in base ai dati dei visitatori web.
Analizzando questo flusso, l’utente può comprendere quale sia il prodotto più conveniente in un dato momento, e i mesi favorevoli all'acquisto. Ad esempio a gennaio i termosifoni costano in media il 31,3% in meno rispetto a marzo, ad aprile l'acquisto di un tosaerba consente un risparmio che può giungere al 35,2% rispetto allo stesso acquisto effettuato a gennaio.
Per il periodo estivo, a giugno le piscine costano in media il 46,0% in meno rispetto che a novembre. Oppure i videogiochi per PS4 sono scontati del -27,2%, così come i caschi per le moto, il frigorifero, le macchine fotografiche reflex, i televisori, le lavatrici, gli zaini, gli smartwatch, i notebook, gli smartphone.
A settembre sono i mobili da bagno ad usufruire di un risparmio che arriva al 37,4% rispetto a giugno. A dicembre le casse audio costano 49,2% in meno rispetto ad ottobre.
Come l'emergenza Covid-19 ha modificato i prezzi
Ad esempio l’emergenza del COVID-19 ha interrotto la domanda e l'offerta di prodotti inerenti la salute e altri beni e servizi essenziali: di conseguenza in risposta all'aumento della domanda, i prezzi di molti di questi articoli sono aumentati drasticamente. Alcuni di questi aumenti dei venditori sono dettati dall’opportunità, altri possono essere invece automatizzati o algoritmici, nati dalla variazioni della domanda e prezzi dei competitor. Lo stesso Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti (DOJ) e la Federal Trade Commission (FTC) stanno prestando attenzione alle implicazioni degli strumenti di tariffazione assistita dalla tecnologia sui mercati online.
La teoria che ormai è divenuta anche una pratica, assodata da tale emergenza ha indicato che i nuovi prezzi dinamici si muovono in base ai risultati del monitoraggio dei prezzi della concorrenza , che possono essere di diverso tipo, nonché alla reazione degli utenti ad ogni cambiamento. Le tecniche che si basano sui big data consentono di svolgere la modifica del prezzo in modo automatizzato e preciso: con i dati aggregati è possibile eseguire la proiezione del prezzo di ogni singolo prodotto nel catalogo di un e-commerce in modo che possano optare per la massima redditività in ogni momento . Ad esempio l’algoritmo Minderest funziona con tutti i dati raccolti e, a seconda dei parametri stabiliti dall'e -commerce stesso , segna dei limiti che non si può superare per proteggere gli interessi e i margini di profitto di ciascun negozio.
E ciò ci manifesta anche nel modo reale. La grande catena americana Walmart ha dovuto "cambiare la propria religione" dei prezzi bassi tutti i giorni affinché i prezzi dinamici potessero competere con quelli di una famosa piattaforma e-commerce. Così ha deciso di specificare all'interno dell'app quali prezzi erano disponili online rispetto al punto vendita.
