A dinamikus árképzés ma már nem csak légitársaságok és technológiai óriások játéka. A vásárlók gyakran nem is tudják, hogy egy ár éppen azért változik, mert a rendszer figyeli a keresletet, a készletet és a valós idejű piaci aktivitást. A módszer alapjait először a légitársaságok tökéletesítették, majd az Uber és az Amazon tette széles körben ismertté. A Harvard Business School kutatásai szerint a dinamikusan árazó cégek akár 25 százalékos bevételnövekedést is elérhetnek, mert az ár mindig alkalmazkodik a fizetési hajlandósághoz.
Dinamikus árazás esetén nem az ár a fix pont, hanem a vásárlói viselkedés az, amelyhez az ár igazodik.
A modell lényege, hogy az ár emelkedik, amikor nő a kereslet vagy csökken a készlet, és csökken, amikor a kereslet alacsony vagy nagyobb a készlet. Az airline pricing például több száz változót vesz figyelembe: időpont, útvonal népszerűsége, szezon, üléseloszlás, előzetes foglalások ritmusa. Az Uber surge pricing rendszere pedig valós időben reagál a városi mobilitási adatokra. Ezek a modellek az emberi viselkedés előrejelezhető mintázataira épülnek, ahogy azt Dan Ariely is bemutatja viselkedési közgazdaságtani kutatásaiban.
A dinamikus árazás a webshopokban is működik, ha az árak mögött logikus algoritmus áll.
Webáruházakban a keresletalapú árazás leggyakoribb bemeneti változói: a készlet szintje, a szezonális kereslet, a termékkategória népszerűsége, a kosárba tételi arányok változása, a versenytársak ármozgása, a promóciókhoz kapcsolódó érdeklődési kiugrások. Ha a készlet gyorsan fogy, az ár felfelé igazítható, ha stagnál, akkor lefelé. Ha egy ünnepi időszakban drámai a kereslet növekedése, a rendszer előre emelhet. Ha azonban a rebound hatás miatt a vásárlók túl gyors ármozgást érzékelnek, az visszavetheti a bizalmat.
A dinamikus árazás igazi ereje akkor bontakozik ki, amikor mesterséges intelligencia kezeli az adatokat.
Az AI képes előre jelezni, hogy mikor csökken a fizetési hajlandóság, mikor érdemes emelni, milyen árak generálnak több kosárba tételt és melyik ponton esik szét a konverzió. Az automatizált árkezelő rendszerek folyamatosan optimalizálnak: tanulják a vásárlók reakcióit, elemzik a versenytársak mozgását, figyelik az időszaki trendeket. Az MIT kutatásai kimutatták, hogy az AI által optimalizált dinamikus árak 15-30 %-kal növelik a vásárlói aktivitást, mert pontosabban illeszkednek a pszichológiai árküszöbökhöz.
A dinamikus ár azonban veszélyes is lehet, ha a vásárló követhetetlennek érzi.
Az árazás akkor működik, ha átlátható marad. Ha az ár „randomnak” tűnik, az erősíti a manipuláció érzetét és gyorsan rombolja a márka bizalmát. A Journal of Retailing szerint az átláthatatlan ármozgás a vásárlók 42 %-kal csökkenti a vásárlási hajlandóságot, még akkor is, ha az ár objektíve kedvező lenne. A dinamikus ár ezért csak akkor működik, ha a vásárló érti, miért változik. A kommunikáció tehát legalább annyira fontos, mint maga az algoritmus.
A dinamikus árazás jövője egyre inkább az intelligens rendszerekben lesz, amelyek képesek emberi szinten értelmezni a keresletet és az értékérzetet. A vállalkozások számára ez nem pusztán technológiai lépés, hanem stratégiai döntés: hogyan lehet úgy növelni a bevételt, hogy közben ne vesszen el a márka iránti bizalom.
Mit vigyél magaddal?
- A dinamikus árképzés akkor működik jól, ha az ár logikusan követi a kereslet, a készlet és a vásárlói viselkedés változását.
- AI és automatizált rendszerek jelentős bevételnövekedést hozhatnak, mert folyamatosan optimalizálnak a valós adatok alapján.
- A vásárló bizalma csak akkor marad meg, ha az ármozgás érthető, következetes és nem tűnik manipuláltnak.
Kérdések a cikk gyakorlati felhasználásához:
Mely termékeidnél ingadozik leginkább a kereslet és hogyan tudnád ezeknél bevezetni a dinamikus árképzés egyszerű formáit?
Mennyire átlátható a vásárló számára, hogy miért változik az ár? Ez határozza meg, hogy a dinamikus modell bizalmat épít vagy rombol.
Készen állsz-e AI vagy automatizált árkezelő rendszer bevezetésére, amely folyamatosan optimalizálja a profitot és a keresletet? Ha nem, akkor érdemes elgondolkodnod ezeknek az implementálásán, különben könnyen hátrányba kerülhetsz.