Pricing Dinamico ML
Modello di pricing dinamico che ottimizza i prezzi in tempo reale basandosi su domanda, concorrenza e stagionalita.
Risultato principale
+25% margini
Pricing statico e revenue subottimale
Prezzi aggiornati manualmente, spesso in ritardo rispetto al mercato
Mancanza di reattivita a eventi e picchi di domanda
Difficolta nel competere con OTA sui prezzi
Revenue management affidato a intuizione piu che a dati
Il Cliente
Settore
Hospitality
Dimensione
25 strutture
Location
Italia
Sistema ML per dynamic pricing in tempo reale
Modello di machine learning che analizza domanda storica, prezzi competitor, eventi locali e stagionalita per suggerire il prezzo ottimale in ogni momento.
Cosa abbiamo implementato
Analisi predittiva della domanda
Monitoraggio real-time competitor
Ottimizzazione automatica per occupancy e revenue
Dashboard per revenue manager con insights
Stack Tecnologico
Impatto misurabile
+25%
Margini
+18%
RevPAR
92%
Occupancy
-90%
Tempo pricing
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