LUISS

Dipartimento di Impresa e Management

Cattedra di Economia Industriale

Il dynamic pricing nell’e-commerce

Matr. 205351 Prof. Umberto Monarca Giulia Vella

RELATORE CANDIDATA

Anno accademico 2018/2019

2

A nonna Rosa

3

INDICE

INTRODUZIONE……………………………………………………………………........... pag. 5

CAPITOLO 1

DISCRIMINAZIONE DI PREZZO IN REGIME CONCORRENZIALE

1.1. Definizione e tipologie di discriminazione di prezzo…………………..…………….... pag. 7

1.1.1 Discriminazione di prezzo di primo grado……………………………..………. pag. 7

1.1.2 Discriminazione di prezzo di secondo grado……………………………..……. pag. 8

1.1.3 Discriminazione di prezzo di terzo grado………………………………….…... pag. 10

1.2. Nascita ed evoluzione di queste tecniche…………………..………………………...... pag. 12

1.2.1 Storia della teoria della discriminazione di prezzi……………………………… pag. 12

1.2.2 Discriminazione di prezzo in integrazione economica…………………………. pag. 14

1.2.3 Il Revenue Management: passaggio da discriminazione di prezzo

a dynamic pricing………………………………………………………………. pag. 16

CAPITOLO 2

UTILIZZO DISCRIMINAZIONE DI PREZZO NELL’E-COMMERCE

2.1 Esperienze di acquisto sul web……………………………………….……………....... pag. 18

2.1.1 Il ruolo di internet nel commercio……………………………………….…....... pag. 18

2.1.2 Determinazione dei prezzi su internet……………………..………………........ pag. 19

2.1.3 Comparazione dei prezzi online e offline……………………...……………...... pag. 21

2.2 Algoritmi e intelligenza artificiale per la determinazione dei prezzi ………….…......... pag. 24

2.2.1 Algoritmi dynamic pricing e implementazione…………………………...……. pag. 24

2.2.2 Altri algoritmi, non concernenti il prezzo: di raccomandazione………….......... pag. 26

2.3 Tariffazione dinamica nell’e-commerce e potere dei venditori online……………........ pag. 28

2.3.1 Dai prezzi fissi ai prezzi flessibili……………………………...……………….. pag. 28

2.3.2 Modelli di dynamic pricing…………………………………...………………... pag. 31

2.3.3 I cookie…………………………………………………...…………………….. pag. 33

2.4 Caso Amazon………………………………………………...…………..…………….. pag. 35

2.4.1 Possibili cause dei prezzi bassi di Amazon…………………………………….. pag. 35

2.4.2 Determinazione dei prezzi da parte di Amazon………………………...……… pag. 36

2.4.3 Determinazione dei prezzi delle istanze spot di Amazon……………………… pag. 38

CAPITOLO 3

WELFARE CONSUMATORE E FORME DI TUTELA

3.1 Potere contrattuale dei consumatori: confronto tra la old e la Internet economy……… pag. 40

3.1.1 La debolezza della posizione del consumatore nella old economy…………….. pag. 40

3.1.2 Il potere del consumatore via Internet…………………………….……..……… pag. 41

3.1.3 Misura del cambiamento del prezzo: dispersione o omogeneità?....................... pag. 42

4

3.2 Interazione tra discriminazione di prezzo e personalizzazione di massa………………. pag. 44

3.2.1 La personalizzazione di massa…………………………………..………………. pag. 44

3.2.2 La tecnologia: strumento di personalizzazione e di dynamic pricing…………… pag. 45

3.3 La risposta dei clienti e gli impatti sul benessere del consumatore……………………. pag. 47

3.3.1 Impatto sul rapporto con i clienti……………………………………………….. pag. 47

3.3.2 Impatto sul benessere dei consumatori…………………………………………. pag. 49

3.4 La tutela per l’intrusione di privacy ……………………………………………….…... pag. 52

3.4.1 Il motivo della necessità di una regolamentazione……………………………... pag. 52

3.4.2 Regolamentazione e-commerce………………………………………………… pag. 53

CONCLUSIONE……………………………………………………………...…………….. pag. 55

BIBLIOGRAFIA & SITOGRAFIA…………………………………………...……..…….. pag. 58

5

INTRODUZIONE

Il presente elaborato si pone il fine di analizzare le pratiche di discriminazione di prezzo in un

nuovo mercato, quello online, che facilita l’acquisizione e lo scambio delle informazioni tra

gli operatori economici.

Sebbene la discriminazione di prezzo a livello individuale non rappresenti una novità in

campo economico, nell’era di Internet essa è diventata più di una possibilità teorica. È

indubbio, infatti, che la tecnologia abbia influito fortemente al passaggio da un prezzo fisso,

determinato da regole di mercato, ad un prezzo variabile, definito ‘più giusto’ o ‘più

intelligente’, che si adatta ad ogni singolo cliente in tempo reale.

Lo scenario di riferimento è quindi totalmente cambiato. È questo un tema caldo della Internet

economy e delle nuove tecnologie.

L’attualità dell’argomento è stata la leva principali che ha destato il mio interesse. Con

l’approfondimento dell’argomento ho cercato di individuare le dinamiche che hanno reso

possibile, o anche solo più efficiente, la applicazione delle nuove politiche di prezzo e delle

nuove strategie di impresa.

Cambiati le regole degli scambi ed il mercato di riferimento, non più fisico, è necessario

comprendere e confrontarsi con un nuovo modo di concepire l’economia. Da un lato, è un

tempo in cui il cliente diventa ‘consumer maker’ e dall’altro lato, la capacità di mirare a

consumatori specifici offre alle aziende che utilizzano prezzi dinamici un vantaggio enorme

rispetto alla concorrenza, perché permette loro di essere più flessibili.

Mi spaventa e mi meraviglia allo stesso tempo, però, determinando quasi un senso di

“sublime” - citando la poetica del Romanticismo - l’idea che con la semplice navigazione sul

web ogni giorno ciascuno di noi fornisca continue informazioni sulle proprie abitudini al

consumo e che queste siano poi accumulate in database che costruiscono, in maniera sempre

più attendibile, il profilo di ogni singolo consumatore.

È come se nello shopping quotidiano fossimo perennemente spiati da un “grande fratello” che

registra i nostri spostamenti, le nostre abitudini d’acquisto e non solo, parametrizzandoli e

sviluppandoli in algoritmi che interpreteranno/influenzeranno i nostri consumi futuri

definendo articoli e prezzi perfettamente in linea con i nostri desiderata.

Tutto è reso possibile con un semplice ‘click’, un gesto volontario ed apparentemente neutro.

Il focus di questo elaborato parte quindi dall’analisi del fenomeno, cercando poi di chiarire a

noi consumatori ed a me per prima le dinamiche e i vantaggi, ancora non del tutto chiari,

6

rendendoci comunque consapevoli del cambiamento in atto e fornendo in ultimo le

contromisure, come gli shopbots, per proteggerci da un eventuale abuso di queste pratiche.

In quest’ottica l’elaborato affronta inizialmente i concetti base della discriminazione di prezzo

e quindi analizza la sua evoluzione conseguente al suo impiego nel web.

Ci si è quindi proposti di analizzare il compromesso che si è venuto a determinare: se quindi

l’aumento dei margini realizzati con l’utilizzo di questa strategia sia sufficiente a compensare

la perdita di fiducia che nel lungo termine potrebbe determinarsi sui consumatori.

Chiude l’elaborato una riflessione sulle implicazioni che la sua pratica comporti per il

consumatore.

7

CAPITOLO 1

DISCRIMINAZIONE DI PREZZO IN REGIME CONCORRENZIALE

1.1 Definizione e tipologie di discriminazione di prezzo

Per discriminazione di prezzo si intende la strategia delle imprese monopoliste di far pagare

prezzi diversi per lo stesso bene con l’obiettivo di aumentare il proprio profitto. Questa

tecnica è applicabile poiché, tipicamente, i consumatori sono caratterizzati da diverse

disponibilità a pagare. Se il monopolista fissasse un unico prezzo elevato otterrebbe ricavi

maggiori da unità vendute, ma perderebbe alcuni dei suoi clienti.

Le condizioni affinché il produttore possa applicare la discriminazione di prezzo sono tre:

l’impresa deve essere in grado di influenzare il prezzo di mercato, deve poter riconoscere il

tipo di consumatore che ha di fronte e i consumatori non devono essere in grado di effettuare

operazioni di arbitraggio.1

Esistono tre tipi di discriminazione di prezzo che si differenziano dal grado con cui il

monopolista si appropria del surplus del consumatore2 e pertanto dal quantitativo di

informazioni possedute dal venditore sul prezzo di riserva dei clienti: le prime due sono non

lineari 3e il terzo è lineare.

A seguire, analizziamo in modo rapido e schematico in cosa consiste ognuno dei tre gradi e in

cosa si differenziano tra di loro.

1.1.1 Discriminazione di prezzo di primo grado

La discriminazione di prezzo di primo grado è anche conosciuta come perfetta, poiché il

produttore è capace di far pagare ad ogni consumatore il suo prezzo di riserva, in modo da

appropriarsi, pertanto, di tutto il suo surplus. Tale possibilità implica dunque il massimo

grado di informazioni disponibili in mano al monopolista. Il produttore discriminante vende

più di quello non discriminante perché ottiene profitti incrementali su ogni vendita aggiuntiva.

Facendo pagare a ciascun cliente un prezzo diverso, evita la componente negativa dei ricavi

marginali, cioè non diminuisce i ricavi sulle unità vendute quando vende unità aggiuntive ad

un prezzo inferiore. L’effetto dell’eliminazione della componente negativa dei ricavi è

rappresentata dalla coincidenza della curva dei ricavi marginali con la curva di domanda. Ciò

diventa un incentivo per il monopolista ad aumentare la produzione fino al punto in cui la

1 I clienti a cui sono stati concessi prezzi bassi non devono poter rivedere i beni a coloro che avrebbero accettato prezzi più alti. 2 La differenza positiva fra il prezzo che un individuo è disposto a pagare per un determinato bene e il prezzo di mercato dello

stesso bene 3 Il prezzo cresce meno che proporzionalmente delle quantità acquistate; al contrario, se lineare, prezzo e quantità sono

direttamente proporzionali.

8

disponibilità a pagare dell’ultimo consumatore è esattamente pari al costo marginale. 4

L’output prodotto è quindi di una quantità pari a quella di concorrenza perfetta, ovvero quella

socialmente efficiente. Sebbene il benessere sociale sia massimizzato5, poiché il punto di

equilibrio è quello del mercato perfettamente concorrenziale, di esso ne benefica solo il

produttore. Il surplus totale del mercato monopolista discriminante eguaglia quello del

mercato concorrenziale ma, mentre in quest'ultimo caso è suddiviso tra consumatori e

produttori, nel caso del mercato monopolista discriminante il surplus è interamente goduto dal

produttore.

Nel mercato reale è quasi impossibile applicare questo tipo di discriminazione per due ordini

di ragioni: non è facile per l’impresa stabilire un prezzo diverso per ogni consumatore, a meno

che non si tratti di un numero ridotto di clienti, e inoltre qualora l’azienda, incapace di

stabilire i prezzi di riserva6, richiedesse questi esplicitamente ai consumatori, sarebbe

un’indicazione erronea, poiché l’intervistato tenderebbe a dichiarare sempre un prezzo

inferiore.

1.1.2 Discriminazione di prezzo di secondo grado

La discriminazione di secondo grado è utile quando l’azienda, non disponendo di nessun

metodo pratico per distinguere tra i diversi consumatori, lascia che gli stessi si auto-

selezionino e rivelino le loro preferenze attraverso la scelta su un listino proposto. Questa è

una strategia per la quale il prezzo varia in funzione della quantità di acquisto del bene. Il

produttore non ha sufficienti informazioni, e pertanto, può solo analizzare le decisioni di

acquisto del consumatore per formulare ipotesi sulla sua disponibilità a pagare.

Un esempio di questa strategia sono ‘gli sconti a scaglioni’, in base ai quali coloro che

acquistano maggiori unità del bene pagano un prezzo unitario più basso.

Un altro metodo è la tariffa in due parti, con la quale l’impresa suddivide il prezzo in due

componenti: una parte fissa e una variabile in funzione delle quantità acquistate. Per

massimizzare i suoi profitti il monopolista deve fissare il prezzo per unità pari al costo

marginale e il prezzo fisso pari al surplus del consumatore. L’impresa monopolista offre la

possibilità di scegliere tra due tariffe in modo da dividere i consumatori in due gruppi.

L’utente che domanda una quantità minore del bene ed è meno sensibile alle variazioni di

prezzo7 preferirà l’offerta con il canone fisso più basso sebbene dovrà pagare di più per ogni

4 Okpedia.it 5 Efficienza economica 6 Il massimo prezzo che un consumatore è disposto a pagare. 7 Domanda rigida

9

unità marginale acquistata. Si verifica quindi un’autoselezione degli acquirenti, che scelgono

il piano di offerta più adeguato alle loro esigenze.

Un’altra tecnica è quella delle vendite abbinate sotto forma di: vendita abbinata vincolata (tie-

in sales), che consiste nella vendita di un bene principale8, consumato in quantità fissa,

insieme ad un bene correlato, fornito da un impresa in concorrenza e che può essere

consumato in quantità variabili; e la vendita a pacchetto (bundling), che consiste nell’unire in

un unico pacchetto due o più beni/servizi vendibili separatamente. Relativamente a

quest’ultimo esistono due tipi: puro, qualora i beni fossero disponibili solo sotto forma di

pacchetto e misto, se possono essere trovati e venduti sul mercato anche separatamente. Da un

confronto dei due metodi è evidente come il bundling misto permette al monopolista di

aumentare le sue vendite9. L’impatto del raggruppamento sui profitti dipenderà dai costi di

produzione e dalla distribuzione di preferenze dei consumatori. Nel tying10, invece, il

monopolista riduce il prezzo del bene principale e vincola il cliente all’acquisto del bene

correlato ad un prezzo maggiore di quello concorrenziale. Coloro che fanno un uso intenso

del bene principale quindi useranno maggiormente il prodotto correlato, e di conseguenza

pagheranno di più per l’abbinamento.11

Importante è anche la discriminazione intertemporale, che permette di segmentare i

consumatori in base al momento in cui decidono di acquistare. Con questo tipo di

discriminazione in un primo momento alcuni beni appena lanciati sul mercato presentano

prezzi alti. In questo modo coloro che sono impazienti e ritengono importante il prodotto

appena uscito sul mercato compreranno subito il bene, nonostante siano consapevoli del fatto

che successivamente i prezzi diminuiranno. Un altro esempio di ciò sono i biglietti dell’aereo,

il cui prezzo aumenta quanto più vicini sono comprati alla data del viaggio. Ciò dipende dalla

certezza che coloro che acquisteranno un biglietto con il solo anticipo di un giorno saranno gli

uomini d’affari: il vantaggio di discriminare su di loro deriva dal fatto che avranno una

domanda più rigida dei turisti.

Una rilevanza significativa è assunta anche da un caso particolare di discriminazione

intertemporale: la peak-load pricing. In alcuni mercati infatti la domanda varia in base alle ore

del giorno e ai giorni dell’anno. Alcuni esempi di questi sono: gas ed elettricità, servizi di

trasporto pubblico, palestre e fitness e pacchetti turistici e parchi dei divertimenti.

È possibile distinguere una domanda nelle ore di punta e una nelle ore non di punta, ma

contemporaneamente è improbabile che il fornitore possa aggiustare la capacità produttiva per

8 Monopolizzato 9 Che non implica necessariamente un incremento dei profitti 10 La prima forma di vendita abbinata citata 11 Lipczynski John, Wilson John O. S, Goddard John A., Solimene Laura, 2016

10

soddisfare il maggior livello di domanda nei periodi di picco o ridurre la capacità in risposta

nei periodi in cui questa è meno intensa. Questo andamento della domanda impone

comunque alle aziende elettriche di mantenere una capacità produttiva tale da soddisfare il

primo tipo di domanda citata. Un altro ordine di problema da considerare è il fatto che questi

tipi di beni non sono immagazzinabili dai consumatori, ovvero non è possibile per questi

accumulare scorte da utilizzare nei periodi di picco.12 E pertanto avremmo capacità in eccesso

nelle ore non di punta, se non si ricorresse alla discriminazione intertemporale, la quale

permette di separare i consumatori in diverse classi e di far pagare prezzi diversi per diverse

fasce di orari. Attraverso questo tipo di discriminazione è possibile ridurre il consumo nelle

ore di punta e di avere una fornitura del prodotto con l’utilizzo di minori macchinari.

Non si possono a priori analizzare le ripercussioni sul benessere della discriminazione di

secondo grado. Infatti, al gruppo con una domanda più elevata viene certamente offerta una

quantità tendente a quella socialmente efficiente, ma contemporaneamente al venditore

conviene limitare o quasi del tutto annullare la quantità fornita ai gruppi con domanda più

bassa. E pertanto l’impatto netto sull’output prodotto dipende da caso a caso, ma in generale

se la quantità fornita in entrambi i mercati attraverso questa strategia aumenta, allora anche il

benessere sociale sarà superiore.

1.1.3 Discriminazione di prezzo di terzo grado

Infine, con la discriminazione di prezzo di terzo grado, il produttore ha sufficienti

informazioni per suddividere la domanda di mercato in gruppi a cui assegnare prezzi

differenti. Le variabili secondo le quali vengono identificati i vari segmenti di consumatori

sono caratteristiche facilmente identificabili, come per esempio l’età, il sesso, lo status, il

luogo e il canale di distribuzione.

Questo tipo di discriminazione di prezzo è strettamente legato all’elasticità della domanda: ai

consumatori per cui questa risulta maggiore è necessario applicare un prezzo più basso. Ciò è

spiegabile analiticamente nel modo seguente. In ogni segmento di mercato i costi marginali di

produzione sono uguali, perché è lo stesso bene/servizio ad essere fornito. Quando entrambi

sono in equilibrio i ricavi marginali anche si eguagliano. Per massimizzare il profitto è

necessario inoltre che MC=RM in entrambi i segmenti di mercato. Da ciò si evince che,

poiché è uguale il costo marginale, il ricavo marginale è uguale nelle due situazioni di

equilibrio. In questa situazione il ricavo marginale dei due segmenti di mercato è uguale. E

12 Lipczynski John, Wilson John O. S, Goddard John A., Solimene Laura, 2016

11

quindi, dal momento che il prezzo di vendita è diverso13, ne consegue che l'elasticità della

curva di domanda nel segmento a prezzo più basso è maggiore rispetto all'altro14.

Affinché questa strategia sia efficace è necessario che gli individui siano identificati

inequivocabilmente nel proprio gruppo di appartenenza. Ma tra i tre gradi di discriminazione

di prezzo, il terzo è certamente il più semplice da utilizzare e il più diffuso.

Non è possibile trarre una conclusione sugli effetti in termine di benessere di questo livello di

discriminazione di prezzo: la somma di surplus del produttore e consumatore può essere più

alta, più bassa o uguale, a seconda della precisa posizione delle funzioni di domanda nelle

diverse frazioni di mercato. Tuttavia possono trarsi due affermazioni: l’extraprofitto del

monopolista sarà sempre maggiore rispetto all’ipotesi di assenza di discriminazione, perché

non sarebbero applicati prezzi differenti se non fosse redditizio farlo; e inoltre i consumatori,

ai quali viene applicato un prezzo maggiore di quello uniforme, vedono il benessere ridotto

rispetto al caso di semplice monopolio. Al contrario, il segmento di clienti, a cui è posto un

prezzo inferiore gode di un surplus accresciuto.15

13 P1>P2 14 Okpedia.it 15 Lipczynski John, Wilson John O. S, Goddard John A., Solimene Laura, 2016

12

1.2 Nascita ed evoluzione di queste pratiche

1.2.1 Storia della teoria della discriminazione di prezzi

Il primo autore che sembra essersi interessato a questo argomento è Dupuit16. Egli partì da

una critica mossa contro Say17, il quale misurava l’utilità di un bene tramite il prezzo

effettivamente pagato per comprare un’unità dello stesso. Al contrario, per Dupuit l’utilità del

prodotto doveva essere misurata dall’ammontare di denaro che un individuo sarebbe disposto

a pagare per ottenere un’unità di esso. La determinazione di un prezzo medio, specifica

l’autore, comporta una perdita sia per coloro che valutano il bene con un’utilità minore,

poiché dovranno rinunciare a questo, sia per i venditori che ne trarranno profitti per un valore

minore di quello che molti compratori ne attribuirebbero.

L’argomento della discriminazione è presente inoltre nell’opera ‘Elementi’ di Walras18. Egli

critica la teoria dell’utilità di Dupuit, ritenendo che il massimo sacrificio economico che il

cliente è disposto ad affrontare per acquistare un bene dipende anche in parte dal diminuire o

dal crescere dell’utilità che attribuisce ad altri beni e dalla quantità di ricchezza posseduta.

Walras riteneva che la confusione emersa nella teoria di Dupuit provenisse dalla difficoltà nel

distinguere curva di utilità e curva di domanda. In realtà in relazione al reddito, Dupuit aveva

sottolineato che la sua analisi dell’utilità fosse non in caratteri assoluti ma relativi, poiché era

conscio del fatto che il prezzo che si è disposti a pagare non è rappresentativo dell’intensità

del desiderio di quel bene.

Pigou19 dedicò attenzione al tema della discriminazione nell’articolo intitolato ‘Monopoly and

Consumers’ Surplus’ pubblicato sull’Economic Journal e in un capitolo di due famose opere

intitolate ‘Wealth and Welfare’ e ‘ The Economics of Welfare’. Anche lui distingue in tre

diversi tipi di discriminazione: il primo comporta l’applicazione di un prezzo diverso per ogni

unità del bene, il secondo prevedeva n prezzi diversi e infine il terzo grado determinava una

separazione dei consumatori per gruppi. Anche egli sosteneva che il primo grado, sebbene

fosse il meno applicabile, sarebbe stato il più vantaggioso. L’unico modo, pensava, che il

monopolista avesse per poter applicare questo grado di discriminazione era l’ ”intavolare

contrattazioni singolarmente con ogni consumatore”, ma ciò sarebbe stato presumibilmente

16 Arsène Jules-Étienne Juvénal Dupuit, ingegnere ed economista francese, legato alle teorie della scuola austriaca e difensore del

laissez-faire. 17 Jean-Baptiste Say, economista classico francese: famoso per la legge degli sbocchi 18 Marie Esprit Léon Walras, il padre della prima formulazione completa della teoria di equilibrio economico generale 19 Arthur Cecil Pigou, economista inglese, uno dei maggiori esponenti dell’economia del benessere

13

impedito dallo Stato per la potenzialità continua di concorrenza sleale.20 Pigou riteneva inoltre

che l’applicazione di questo livello di discriminazione renderebbe conveniente sempre per il

monopolista la realizzazione della quantità ideale di produzione, ma anche di investimenti,

socialmente desiderabili, che in regime di concorrenza semplice nessuno avrebbe avuto

incentivo a fare. Il secondo grado di discriminazione di prezzo si avvicina sempre più al

primo tanto maggiore sono gli n prezzi applicati. Per quanto riguarda un monopolio con

discriminazione di terzo grado, l’autore sostiene che esso probabilmente generi un output più

vicino a quello ideale di quello di monopolio semplice, ma non migliore di quello di

concorrenza.

Negli anni Trenta le sue opinioni non furono messe in discussione. Gran parte degli autori che

in questi anni si occuparono dell’argomento si dedicarono principalmente al terzo tipo di

discriminazione di prezzo. Scomparvero quasi completamente i riferimenti al primo e secondo

grado. Questo atteggiamento, probabilmente, è dovuto, oltre alla quasi impossibilità di

applicazione di queste pratiche, anche all’idea di irrealizzabilità del concetto di surplus del

consumatore. Unico maggior contributo apportato in questi anni fu da parte di J. Robinson21

nel suo lavoro su ‘The Economics of Imperfect Competition’ in cui lega il prezzo fissato dal

monopolista in ciascun sottomercato, in riferimento alla discriminazione di terzo grado,

all’elasticità della domanda22 del segmento di mercato corrispondente.

Scarsa attenzione è stata prestata anche alla discriminazione temporale. Solo Walras ha

analizzato ciò prendendo in considerazione i beni durevoli23, la cui domanda può variare nel

tempo in relazione alle aspettative di variazione del prezzo. I consumatori non speculerebbero

su questi, secondo lui, anche se consapevoli dei cambiamenti di prezzi. Potrebbero non

cambiare le decisioni sul periodo di acquisto, poiché attendere la riduzione del prezzo

comporterebbe rinunciare ai benefici immediati prodotti dal bene nell’attesa. In questo modo

gli stessi consumatori si auto-selezionano mostrando l’intensità con cui desiderano un bene e

discriminano tra le unità, acquistando, per esempio, una minima quantità quando il prezzo è

alto e unità addizionali man mano che questo si riduce. Questo è quindi il motivo per il quale

ritiene applicabile questo tipo di discriminazione, a differenza di ciò che potrebbe accadere

nell’utilizzo del primo e secondo grado di questa. L’autore crede, infatti, che sarebbe in quel

caso difficile impedire che i beni si spostino da un mercato all’altro o che la domanda vada da

un bene ad un altro.

20 Carlo Beretta, 1983 21 Joan Robinson, un economista inglese di orientamento post-keynesiano 22 Misura che mette in relazione la variazione percentuale della quantità domandata con la variazione percentuale del prezzo 23 Beni che possono essere utilizzati più volte

14

1.2.2 Discriminazione di prezzo in integrazione economica

Caposaldo dell’integrazione economica, del mercato unico e quindi degli annessi obiettivi di

politica economica è la legge del prezzo unico, la quale asserisce che i beni commerciati a

livello internazionale sono soggetti ad arbitraggio ogni volta che si formano differenziali di

prezzo. Ciò porterà, pertanto, alla prevalenza di un unico prezzo nel mercato: questo implica

concorrenza perfetta, che nella realtà difficilmente è riscontrabile. Molti beni, infatti, sono

differenziati e le tecniche di marketing comportano, ove possibile, qualità e prezzi diversi per

lo stesso bene. Inoltre si pensa anche che i buyer rispondano con lentezza ai differenziali

internazionali di prezzo per carenza di informazione e di fiducia nei nuovi mezzi di

approvvigionamento, oltre che a causa della fedeltà nei rapporti commerciali precedenti.24

Assunto che nella realtà sussistano forme di concorrenza imperfetta, la domanda che ci si è

posti è se queste dispersioni internazionali di prezzo derivino da politiche di prezzi

discriminanti o da fattori esterni delle imprese, e quindi se dipenda da pratiche di vendita delle

stesse o da mancata armonizzazione delle politiche governative.

Certo è che essendo una realtà ancora in integrazione, ogni segmento di mercato è una realtà

separabile, un’economia semi-chiusa a sé stante.

I presupposti per l’applicazione di una discriminazione spaziale dei prezzi nella Cee25 sono,

oltre al potere degli oligopolisti di imporre il prezzo, la diversità delle condizioni micro o

macroeconomiche e la separabilità dei mercati. Questa politica di prezzo può essere applicata

in un’area integrata sfruttando la diversità dei livelli di reddito, dei gusti e dalla spazialità dei

mercati.

Ma se ogni impresa in un mercato sfrutta la specificità di questo, il livello dei prezzi si

uniformerà tendenzialmente, anche perché la dinamica concorrenziale inter brand li allinea

verso un prezzo equivalente.26 In presenza di interdipendenza oligopolistica nessun produttore

può adottare una politica commerciale senza considerare il comportamento degli altri.

Ogni segmento si differenzia non solo per il livello dei prezzi, ma anche in base a

caratteristiche particolari della domanda che i produttori cercano di sfruttare. Infatti in alcuni

mercati viene offerta un’ampia gamma di prodotti ricchi, mentre in altri vi è scarsa possibilità

di scelta.

Un oligopolio discriminante è quindi in contrasto con il libero flusso di beni all’interno

dell’area in fase di integrazione e rafforza sia le differenze che la separazione dei segmenti.

24 Richardson crede che l’arbitraggio sussista solo per un numero limitato di gruppi di beni 25 Comunità economica europea 26 Elena Bittante, 1984

15

Non si può affermare che la discriminazione spaziale dei prezzi riduca il benessere solo

poiché implica lo sfruttamento del potere monopolistico. Il confronto che deve essere

analizzato concerne l’allocazione nel caso di prezzo unico o di discriminazione. Se il

discriminatory pricing produce trade creation27, poiché aumentando l’output aumenta

l’efficienza allocativa, allora la discriminazione accresce il benessere. Questo caso si ha

quando la discriminazione di prezzo determina un prezzo medio dei segmenti di mercato

integrato inferiore al prezzo unico, in caso contrario si ha una trade diversion.28 Certo è che la

discriminatory pricing potrebbe essere una politica di prezzo desiderabile se permettesse la

fornitura di un bene che, senza discriminazione, non verrebbe fornito perché la sola domanda

inelastica non sarebbe sufficiente a rendere profittevole l’offerta. La discriminazione spaziale

ha anche effetti redistributivi: saranno avvantaggiati i produttori, e i consumatori dei Paesi

con alti prezzi saranno privati di parte delle risorse a favore dei consumatori dei mercati

nazionali convenienti. E pertanto, non si può definire se questa distribuzione del benessere sia

preferibile, ma è indubbio che il discriminatory pricing potrebbe risultare incompatibile con

gli obiettivi di ridistribuzione di questo nell’area considerata.

La politica più idonea ad eliminare la discriminazione tra i paesi europei consisterebbe nel

rimuovere ciò che distingue i mercati. I fattori di differenza sono infatti un incentivo per i

produttori ad adottare politiche di prezzo. Sembra questo un obiettivo molto complesso,

poiché richiederebbe la convergenza delle condizioni macroeconomiche e microeconomiche

dei vari mercati nazionali europei. Le autorità comunitarie sono spesso impotenti: gli indirizzi

della Commissione per piani di coordinamento delle politiche economiche sono disattesi dai

governi nazionali e l’armonizzazione dei metodi di imposizione indiretta non è sufficiente

finché non si proceda ad un’armonizzazione delle aliquote. Un’alternativa quindi diviene

agire sulla separabilità dei mercati, impedendo che si affievoliscano gli scambi commerciali

tra gli Stati. Anche qui il neo-protezionismo rende incompiuta la piena integrazione

commerciale.

L’unica strada percorribile rimane quindi la politica repressiva: la Commissione può avvalersi

degli art.85 e 8629, con i quali può punire le imposizioni di prezzi e la ripartizione dei mercati.

Anche qui per due ordini di motivi questa soluzione non appare sufficiente: non è facile

dimostrare la presenza di queste pratiche occulte e altrettanto difficile è contenere il potere di

27 Quando la formazione di un accordo commerciale decresce del prezzo delle merci per più consumatori, e quindi aumenta il

commercio globale 28 Il commercio è deviato da un esportatore più efficiente verso uno meno efficiente con la formazione di un accordo di libero

scambio o un’unione doganale 29 del Trattato Ce, corrispondenti rispettivamente agli art. 105-106 del nuovo Trattato

16

mercato degli oligopolisti. Rimane quindi solo una soluzione di second-best, la quale ha come

obiettivo quello di contenere gli effetti negativi derivanti dalla mancanza di altre politiche.

1.2.3 Il Revenue Management: il passaggio da discriminazione di prezzo a

dynamic pricing

La discriminazione di prezzo deriva dalla pretesa di massimizzare e ottimizzare i profitti,

qualora le condizioni di eterogeneità della domanda lo permettano. Nel momento in cui a

questa possibilità di sfruttare la varietà delle preferenze dei clienti presenti, si aggiunge

l’incertezza sulle previsioni della domanda nel tempo e la rigidità della produzione, che non

permette all’azienda di rispondere rapidamente ai nuovi bisogni dei clienti modificando

l’offerta, è necessaria l’implementazione dell’utilizzo di tecnologie e strumenti sofisticati. Tale

metodo è anche conosciuto come Revenue Management, sistema che aiuta a prendere

decisioni relativamente alla gestione della domanda. Fine ultimo di questa evoluzione consiste

nel miglioramento della qualità delle decisioni, prese in modo da ottimizzare la performance

delle aziende e, nello stesso tempo, soddisfare le esigenze dei consumatori, migliorando anche

le strategie di prezzo.30

Esso è nato nel settore aereo: attraverso la deregolamentazione di questo del 1978, insieme

alla nascita delle compagnie low-cost e dei voli charter, il mercato si è ampliato a tal punto da

far prendere coscienza agli analisti del fatto che la domanda fosse diventata elastica dal lato

del prezzo. La compagnia aerea American Airline ha approfittato di questa opportunità

introducendo restrizioni sugli acquisti e tariffe vincolate alla capienza degli aerei. Ciò ha

portato alla nascita di DINAMO (Dynamic Inventory Allocation and Maintenance Optimizer),

il primo sistema di Revenue Management. Inizialmente esso ha portato molti dubbi e criticità

nel pubblico: si credeva fosse così legato al trasporto aereo da non poter essere utilizzato in

altri ambiti e, inoltre, portò malcontento tra i consumatori che rischiavano di potersi trovare

nella situazione in cui seduti su un aereo viaggiassero accanto ad un cliente, il quale avesse

pagato dopo pochi minuti un biglietto meno caro. Solo nel 1989 fu pubblicato un articolo nel

quale erano elencati una serie di requisiti necessari nel settore turistico affinché questo metodo

potesse essere efficiente e diventare una chiave del successo dell’azienda.31

Il Revenue Management ha inoltre prestato ad altri settori la strategia di prezzo che lo

caratterizza: il dynamic pricing. Con questo termine si definisce la determinazione del prezzo

giusto al consumatore, in base al valore che il cliente dà al bene in quel determinato momento.

30 Talluri & Van Ryzin, 2004 31 Kimes, 1989

17

La strategia di determinazione del prezzo dovrebbe seguire infatti tre metodi: il primo che

mette in correlazione il prezzo con il valore del bene percepito dai consumatori, il secondo con

le esigenze di mercato e il terzo con il profitto, in base al confronto dei risultati aspettati con

quelli dei competitors. Il punto di partenza è la combinazione del valore e pertanto si va ad

individuare la combinazione che meglio soddisfa le esigenze dei vari segmenti di consumatori

cui si è deciso di puntare, studiando il prezzo ideale per ognuno di essi.32

Non è quindi possibile definire una data che segna la nascita di questa pratica. La sua versione

arcaica quasi risiede dell’applicazione di sconti, coupon e saldi applicati dalle imprese. Infatti

lo scopo di queste operazioni è semplicemente quello di fare aggiustamenti sul prezzo finale al

fine di massimizzare i profitti. Le decisioni essendo quindi subordinate a variabilità e

incertezza della domanda, hanno reso importante l’utilizzo di questa pratica, che quasi

rappresenta una evoluzione della semplice discriminazione di prezzo. Essa permette una stima

più precisa e accurata della richiesta dei consumatori per mezzo dell’utilizzo di software,

attraverso i quali si arriva alla migliore decisione possibile in termini di prezzo.

32 Talluri & Van Ryzin, 2004

18

CAPITOLO 2

UTILIZZO DISCRIMINAZIONE DI PREZZO NELL’E-COMMERCE

2.1 Esperienze di acquisto sul web

2.1.1 Il ruolo di Internet nel commercio

Il commercio elettronico è nato e si è diffuso negli ultimi 20 anni di Internet. La data che ne

segna l’inizio possiamo farla risalire al 1991, momento in cui Internet e la tecnologia per le

transazioni online erano abbastanza mature da dare il via ad un uso commerciale dello stesso.

A partire dagli anni ’90 si iniziò a diffondere l’uso di Internet tra il pubblico. Ciò che

rappresentò il passo fondamentale fu nel 1994 il lancio di un browser di navigazione sicuro

creato da Netscape, che includeva un protocollo di sicurezza SSL. Quest’ultimo rappresenta il

protocollo di crittografia tutt’ora utilizzato affinché le informazioni personali possano passare

al sicuro sul web. Tra il 1994 e il 1995 nacquero i primi servizi di aziende che permettevano

di acquistare con carta di credito online, tra i più conosciuti First Virtual e CyberCash. Ed è

proprio grazie alla creazione di un browser affidabile e di transazioni sicure che si ebbe la

nascita di veri e propri negozi online. Nel luglio 1995 fu spedito da Seattle Jeff Bezos33 il

primo libro venduto su Amazon.com, che in soli 30 giorni dalla sua nascita divenne ‘la

libreria più grande del mondo’. Da subito ha creato gli standard di un sito e-commerce

orientato al cliente attraverso la ricerca per parole chiave, autore e argomento e ha dato la

possibilità ai clienti di lasciare recensioni sul prodotto. Presto Amazon allargò inoltre il suo

business a settori nuovi come per esempio di intrattenimento, elettronica, giocattoli,

abbigliamento, articoli per la casa. Era sempre il 1995 quando Pierre Omidyar programmò un

sito per le aste online, chiamato AuctionWeb. In meno di 24h riuscì a vendere un laser rotto,

facendo così nascere eBay. Entrambi, Amazon e eBay, sono i due pionieri che hanno aperto la

strada alle aziende in rete e per questo motivo sono chiamate dot-com. Alla fine degli anni ’90

nacquero altri due colossi dell’e-commerce: PayPal, servizio per effettuare pagamenti online e

Alibaba.

Il boom si ebbe nel 2000 grazie alla diffusione della linea ADSL. Essendo l’e-commerce

un’attività di acquisto di beni e servizi su Internet tramite pagamenti elettronici sicuri, a

sostegno della creazione di standard di sicurezza nel 2004 è stata fondata la PCI (Payment

Card Industry Security Standards Council).

Un’altra spinta è stata data grazie alla diffusione di tablet e smartphone che hanno fatto

aumentare il numero di utenti collegati e reso più facile e veloce l’acquisto online. Negli

33 Imprenditore statunitense, fondatore, presidente e amministratore delegato di Amazon.com

19

ultimi anni, rilevante, inoltre, è stato l’uso esponenziale dei social network, come nuovo

mezzo di comunicazione tra cliente e azienda.34

2.1.2 Determinazione dei prezzi su internet

Per i consumatori la ricerca del prezzo più basso nello shopping tradizionale può richiedere

molto tempo e fatica, nella scelta tra prodotti da loro considerati omogenei. Quindi cercare

online i prezzi più bassi può essere conveniente, veloce ed economico. Spesso sono utilizzati

anche Shopbots35, che forniscono accesso a prezzi e informazioni su prodotti concorrenti in

un ‘click’ e talvolta classificano i rivenditori su una caratteristica specifica dell’acquirente.

Questi motori di ricerca quindi aiutano a ridurre le informazioni asimmetriche tra acquirenti e

venditori, cosicché il consumatore ha la percezione di avere un’influenza maggiore sul

processo di negoziazione.

Dall’altra parte, l’informazione perfetta che il commercio online permette, crea nei venditori

il timore di offrire prodotti percepiti come omogenei. Di conseguenza, il consumatore sarebbe

incline a discriminare tra i prodotti nella scelta d’acquisto solo in base al prezzo, e quindi

porterebbe i venditori ad essere coinvolti in una guerra di prezzo.

Ci sono però altre ricerche che contraddicono la teoria secondo cui la vendita su internet

porterà alla concorrenza perfetta. La ragione di questa critica si basa sul fatto che i

consumatori sembrano meno sensibili al prezzo all’aumentare delle informazioni sulla qualità

del prodotto disponibili sul sito.36 Inoltre, ci sono anche altri fattori valutati dal cliente e

maggiormente significativi rispetto al prezzo nella scelta di acquisto: si fa riferimento in

particolare all’assistenza clienti, consegne puntuali, spedizione, contenuto del prodotto,

politiche sulla privacy, facilità di ordinazione, informazioni sui prodotti ecc. In aggiunta, uno

studio di McKinsey ha rilevato che di solito circa l’80% degli utenti non cerca attivamente siti

concorrenti per trovare l’offerta migliore.37

Neppure ancora, gli Shopbots, sembrano risultare così utili al consumatore nell’analisi di

comparazione dei prodotti. Infatti in teoria essi dovrebbero ridurre l’asimmetria informativa e

i costi di ricerca, ma in realtà non forniscono componenti fondamentali del prezzo: per fare

confronti accurati i consumatori online devono avere a disposizione anche le spese di

spedizione, le imposte sulle vendite e altri dettagli sulla transazione. Ma, introdurre anche

questi fattori nella raccolta e analisi effettuata, implicherebbe tempo e ridurrebbe la percepita

riduzione dei costi di ricerca degli acquirenti online. In più, l’aumentare dei venditori online

34 Simone, Catania, 2017 35 Un sito web che offre comparazioni di prezzo per determinati prodotti 36 Lynch and Ariely,2000 37 Baker et al.,2001; Hamilton,2001; Rayport and Jaworski,2001

20

crea un sovraccarico di informazioni, e di conseguenza, il potenziale consumatore tende a

seguire scorciatoie decisionali ed euristiche. Sarà incline all’acquisto da siti riconosciuti ed

attendibili, nonostante questi presentino prezzi più alti rispetto a quelli dei concorrenti con

una minor fama. Questo spiega perché Amazon.com Borders.com e Barnes Noble.com

raggiungono ancora livelli di vendite significative in qualsiasi grado di prezzo essi pongano i

propri prodotti. Le tendenze dei consumatori ad acquistare marchi riconosciuti dimostra

ancora una volta che i costi di ingresso e di uscita, e quindi, le barriere all’entrata non sono

basse. Tutto ciò rende necessarie ampie spese di marketing e pubblicità, che sono possibili

solo se, a loro volta, le imprese dispongono di elevati margini lordi. Da qui possiamo dedurre

come è quindi non veritiera la teoria per la quale le imprese sono capaci di imporre prezzi

bassi.38

Uno degli importanti vantaggi di internet, in aggiunta, è che fornisce alle aziende un modo per

passare da prezzi fissi a prezzi variabili. In precedenza, la maggior parte delle aziende

cambiavano i listini raramente, poiché il costo di implementare una variazione di prezzo in

tutto il sistema (costo di menù) poteva essere piuttosto elevato. Internet offre la riduzione del

costo del menu e dei tempi per cambiare i prezzi, accanto ad una maggiore occasione per

adattare i prezzi ai segmenti di mercato attraverso la crescente digitalizzazione.

Allo stesso tempo, come è facile per gli acquirenti confrontare i prezzi su internet, il Web

aumenta le possibilità per l’impresa di archiviare grandi quantità di informazioni sui clienti

per adattare ad ogni singolo il prezzo più alto possibile. Chiaro è che il vantaggio competitivo

è possibile soprattutto per le imprese già presenti sul mercato e non per i nuovi entranti,

perché i dati sono una risorsa per generare vendite e ci vuole del tempo per accumularne

abbastanza da rendere la tariffazione dinamica efficace.39

Al di là dei benefici che la tariffazione dinamica è capace di portare, è necessario comunque

fare in modo che sia percepita dai consumatori l’equità dei prezzi e che gli effetti negativi dei

prezzi differenziali non minino la fedeltà del cliente.

Per ridurre la sensibilità dei compratori al prezzo, i venditori online devono differenziare i

loro prodotti e il loro marchio e fornirne caratteristiche e informazioni, in modo da fidelizzare

i clienti, così da evitare un calo dei prezzi e guerre al ribasso. Come già detto in precedenza,

poche persone effettuano ricerche approfondite sul web prima di effettuare un acquisto,

preferendo per questioni di sicurezza comprare da imprese con cui hanno avuto esperienze

positive. Di conseguenza, le imprese che utilizzano questa strategia di determinazione dei

prezzi possono alzare il prezzo, mantenendo una clientela redditizia.

38 Smith e Brynjolfsson,2001 39 Kambil e Agrawal,2001

21

Un’altra tecnica che le società online utilizzano per attirare clienti consiste nell’applicazione

di un prezzo relativamente basso sul prodotto, a cui viene aggiunta però una tariffa di

spedizione superiore al costo.

In conclusione, Internet ha facilitato attraverso un mercato elettronico la possibilità di fare

transazioni. Poiché sia gli acquirenti hanno accesso a più fornitori che potrebbero esercitare

pressioni sui prezzi, sia i fornitori hanno accesso a più acquirenti che potrebbero essere

disposti a pagare di più per il prodotto, non è chiaro se questo porterà a prezzi più alti o più

bassi del passato. Molto probabilmente, si pensa che l’effetto sarà dato dalla diminuzione

della variabilità dello stesso.40

2.1.3 Comparazione dei prezzi online e offline

Le ragioni che spingono i consumatori ad acquistare online sono principalmente le seguenti:

vantaggi in termini di prezzo, aspettative rispetto ad un risparmio di tempo, facilità di

comparazione dei prezzi, flessibilità temporale41 e la disponibilità di un ampio ventaglio di

scelta di prodotti. Il primo aspetto è vero nei Paesi che hanno una percentuale più elevata di

acquirenti online.42

Dall’altra parte le ragioni per non acquistare online possono essere attribuite, oltre alla

volontà di portare il prodotto direttamente a casa, alla paura di utilizzare dettagli personali/ di

pagamento e alla difficoltà nel risolvere problemi se qualcosa va storto.

Come abbiamo detto, uno dei maggiori vantaggi dello shopping online è la facilità di

effettuare confronti di prezzo rispetto allo shopping offline. Sorge allora la domanda su come

i siti web di confronto dei prezzi siano presenti nella ricerca online e nel comportamento degli

acquirenti. I PCW (detti anche shopbots) sono infatti strumenti di ricerca che mettono a

disposizione dei consumatori un unico portale per ottenere informazioni sui prezzi da più

rivenditori.

Per i responsabili politici una delle maggiori preoccupazioni è se i PCW siano affidabili e

attendibili. Sembra però che la mancanza di fiducia non sia per i clienti online un fattore

demotivante all’utilizzo di questi. Nonostante ciò, molti consumatori non hanno le

informazioni per sapere se siano stati tratti in errore dai PCW. Alcune volte sembra che non

tutte le aziende risultino nell’elenco proposto da questi sistemi di quotazione. Alcuni PCW

hanno rivelato che le aziende dovevano pagare una commissione per essere quotate o per

avere una posizione più prominente sul sito. Le risposte ai numerosi interrogativi che sono

40 Mui Kung, Kent B. Monroe, Jennifer L. Cox, 2002 41 Poter ordinare in qualsiasi momento del giorno/ settimana 42 Come Regno Unito, Spagna, Francia, Italia, Repubblica Ceca, Lituania, Slovacchia, Svezia e Danimarca

22

sollevate sul metodo di classificazione dei PCW sono state varie, ma ad oggi i consumatori

rimangono incapaci di trovare informazioni sufficientemente chiare. Non sono trasparenti

neppure le tempistiche secondo le quali i prezzi vengono aggiornati: ciò porta ad alcune

imprecisioni a breve termine tra prezzi indicati dai PCW e i prezzi effettivi addebitati dal

rivenditore.

Spostando poi la nostra attenzione sul confronto tra prezzi online e offline, generalmente

troviamo prezzi più economici sul web, ma questa non rappresenta una regola e anzi, varia tra

prodotti e Paesi. Nell’analisi dei prezzi di entrambe le modalità di acquisto è necessario tener

presente anche i costi aggiuntivi: costi di consegna per il primo, e costi di transazione per i

secondi, meno facilmente calcolabili e relativi per esempio allo spostamento fisico da

effettuare per raggiungere i negozi.

Si osservano poi differenze significative tra i Paesi nei prezzi e, di conseguenza, nel livello di

risparmio disponibile per i consumatori che acquistano online. Inoltre, non vi è alcuna prova

del fatto che i prezzi online siano più allineati rispetto ai prezzi offline dell’UE, ma comunque

sembra evidente la presenza di una maggiore armonizzazione dei prezzi tra i Paesi della zona

euro rispetto all’Unione europea in generale.

Altri fattori da considerare, nell’analisi dei prezzi in ogni Paese, sono i fattori locali come i

costi e le condizioni del mercato, l’ambiente economico, la capacità di acquisto e la gamma di

prezzi di altri rivenditori. Di conseguenza i costi possono variare tra i Paesi a causa

dell’approvvigionamento locale (se vengono utilizzati i fornitori locali) e dei diversi costi

associati alle diverse condizioni del mercato locale. Altra variabile importante è l’intensità

della concorrenza: ove questa è alta i prezzi risulteranno più bassi. Analogamente, i prodotti

per i quali vi è una minore domanda in una determinata nazione avranno un prezzo diverso

rispetto ai Paesi in cui questa è più elevata. Non mancano comunque casi di società

multinazionali che hanno optato per un’armonizzazione dei prezzi tra Paesi. Infine, la

maggior parte dei rivenditori effettua solo consegne a livello nazionale, cosa che facilita la

differenziazione dei prezzi tra Paesi. Solo in alcuni rari casi, i rivenditori multinazionali

consentono ai clienti di acquistare da uno qualsiasi dei loro siti web specifici per Paese.

E pertanto non sembra strano che la determinazione di prezzi online è molto più dinamica di

quella offline, poiché per esempio i rivenditori offrono sconti online per una piccola gamma

di prodotti su finestre di breve periodo con grande flessibilità, o applicano discriminazione

geografica dei prezzi, avendo negozi in nazioni diverse.

Sebbene i produttori quindi suggeriscano all’inizio ai rivenditori un prezzo, detto di vendita

consigliato, molti di loro applicano prezzi inferiori di quelli raccomandati. Anche i costi per i

rivenditori online sono più bassi, perché non ci sono costi di vendita al dettaglio, spese

salariali per il personale dello showroom o bollette elevate. E infine, le transazioni con i

23

clienti commerciali sono state a lungo condotte su base deal-by-deal43. Essi sono spesso in

grado di negoziare condizioni migliori, a causa dei volumi d’acquisto, delle relazioni di lungo

termine e di altri obblighi. In alcuni casi offrono ai clienti sconti o offerte speciali nel

tentativo di fidelizzare e riconoscere i consumatori abituali.44

43 Caso per caso 44 Carte fedeltà o accesso alle vendite un giorno prima dell’inizio ufficiale

24

2.2 Algoritmi ed intelligenza artificiale per la determinazione del prezzo

Gli algoritmi, sebbene non rilevino i dati sensibili dell’utente, riescono a fotografare il suo

comportamento d’acquisto al fine di garantirgli sconti, promozioni ed offerte mirate. Anche

attraverso i cookie vengono ricavati profili degli utenti, poi ricondotti a cluster, in modo che

al ritorno del cliente il sistema rileva di che tipo di consumatore si tratti (per esempio

frequente, occasionale, ecc). La presenza di più dati disponibili fornisce l’occasione per

targetizzare i propri clienti. Gli operatori delle vendite online sono alla continua ricerca di un

equilibrio tra margine e fatturato mediante quello che viene definito l’algoritmo perfetto.

L’intelligenza artificiale quindi svolge due funzioni principali rese possibili mediante

l’immagazzinamento di dati ricevuti dai clienti attraverso i propri acquisti: rende disponibili e

visibili offerte in linea con i gusti e le esigenze dell’utente e inoltre adatta e personalizza i

prezzi, alterando quello che è il processo spontaneo di formazione di questi sul mercato.

2.2.1 Algoritmi dynamic pricing e implementazione

Nei negozi online i prezzi oscillano grazie ad algoritmi che si servono delle informazioni

raccolte dagli utenti, al fine di massimizzare i profitti. Ciò è possibile perché questi algoritmi

seguono regole che si adattano immediatamente alla situazione della concorrenza.

Questa innovazione rappresenta una trasformazione che porta alla personalizzazione

dell’offerta dei beni. Nel mercato non digitale il prezzo è determinato dal rapporto tra

domanda e offerta, mentre attraverso il web è possibile fissarlo partendo dalle caratteristiche e

dall’identità dell’utente. Grazie alla conoscenza del profilo del cliente e ad una vendita

personalizzata, ad ogni individuo verrà proposto un prezzo diverso, poiché calcolato

dinamicamente. I sistemi di dynamic pricing, infatti, attraverso l’intelligenza artificiale sono

capaci di determinare il prezzo corrispondente al massimo valore che ogni consumatore è

disposto a pagare.

Il commercio elettronico quindi sfrutta la possibilità di acquisire e archiviare quantità enormi

di dati ad un costo pressoché nullo, in modo da analizzarli alla ricerca delle migliori

combinazioni possibili di offerta per ogni singolo cliente.

Ciò rappresenta anche certamente una barriera all’entrata per nuovi entranti che non

dispongono di tale conoscenza, dal momento che viene sempre più scomparendo l’idea di un

prezzo unico determinato su un mercato in cui avvengono transazioni. Questo diviene invece

un insieme di prezzi individuali determinati in scambi privati e guidati da sistemi di

intelligenza artificiale. Quindi gli immediati effetti saranno una maggiore concentrazione di

mercato, il quale sarà dominato dai monopolisti online, e una riduzione del prezzo che sarà

25

imposto anche indirettamente agli intermediari materiali, costretti a doversi adattare a questi

pur di non veder sfumate le loro vendite.

L’azienda quindi dopo aver definito una strategia, in cui definisce come obiettivo se fare

‘market share’ o margine45, deve identificare le variabili da inserire nell’algoritmo. Alcune di

queste sono: il margine minimo46 , il magazzino47, cluster clienti48 , prezzi dei competitors e il

tempo49.50 Queste variabili devono poi essere combinate per modificare i prezzi ed

ottimizzare i margini. L’intelligenza artificiale e i big data tengono inoltre conto della

domanda e offerta, dei prezzi della concorrenza, delle previsioni meteo e delle informazioni

che i consumatori condividono sui social network. E pertanto, inconsapevolmente, siamo noi

stessi consumatori a contribuire alla modifica del prezzo, come veri e propri consumer maker.

Il data mining è un processo, ideato con il fine di scoprire schemi e tendenze e di estrapolare

grandi quantità di dati in un database, per prevedere il comportamento dei clienti. Esso sfrutta

la rilevazione delle regole di associazione, per tracciare il modello di variabili categorizzate

nel set di dati in modo da identificare con maggiore frequenza i prodotti acquistati insieme.

Questo è realizzato poiché le regole di associazione, rilevate da un algoritmo a priori, cercano

l’associazione tra gruppi di elementi nel database delle transazioni. Il supporto specifica la

frequenza con la quale gli articoli devono apparire all’interno dei dati prima che questi

possano essere considerati come regola dell’individuo analizzato. Esiste un frame work

supporto-confidenza. Diciamo che I=(i1,i2,…im) è un set di elementi e D è una serie di

transazioni, per cui ogni d è riferita ad un singolo articolo d I. Una regola di associazione X

Y , per la quale entrambi appartengono a I e X n Y= , avrà il supporto S in d se ci sono s%

per cui X Y nella transazione. Inoltre, la regola manterrà il set di transazione D con la

confidenza c se ci sono c% della transazione in D che supporta X e Y. 51

L’algoritmo a priori è utilizzato quindi per l’estrazione di serie di articoli frequenti e per

implementare questo ci sono due passaggi: determina il set/ serie considerata nell’analisi e in

secondo luogo, genera le regole di associazione dai set che soddisfano il requisito di

riservatezza minima.

Le fasi di implementazione sono quattro. Durante la prima fase, l’algoritmo analizza le

transazioni in un set di dati. Nella seconda fase, effettua poi il conteggio del supporto di

ciascun elemento candidato ed elimina articoli con conteggio di supporto inferiore a quello

45 Il market share implica l’applicazione di prezzi aggressivi, mentre il margine deriva dall’innalzamento dei prezzi. 46 Un prezzo non deve andare sotto una determinata soglia 47 Quando questo va sotto di un certo numero di pezzi ci deve essere necessariamente un incremento di prezzo di una data

percentuale. 48 Se il consumatore visita il sito più di un numero di volte ottiene uno sconto 49 In determinate ore della giornata, per lo più di notte, il prezzo si abbassa 50 Massimiliano Masi, 2018 51 Grossman et al., 2001

26

richiesto minimo. Nella terza fase, gli elementi rimanenti vengono uniti a formare un nuovo

set di articoli secondari, e poi successivamente un terzo. Il processo viene nuovamente

ripetuto fino a quando il conteggio di supporto di tutti gli insiemi di articoli è inferiore al

conteggio minimo richiesto per il supporto. L’ultimo passaggio, infine, prevede che tutti quei

set di articoli generati da questo processo formano un insieme di articoli frequenti. Questi a

loro volta vengono utilizzati per generare regole di associazione con una sicurezza maggiore o

uguale alla confidenza minima.52

2.2.2 Altri algoritmi, non concernenti il prezzo: di raccomandazione

Gli algoritmi utilizzati dalle aziende online per la determinazione del prezzo, non sono gli

unici né i più utilizzati. L’e-commerce sfrutta soprattutto l’intelligenza artificiale al fine di

indirizzare gli utenti verso acquisti che rispecchiano le loro esigenze.

I sistemi di raccomandazione sono molto utilizzati per suggerire prodotti, servizi e

informazioni a potenziali consumatori. Infatti molte aziende come Amazon.com, Netflix.com,

Half.com, CDNOW, J.C., ecc. hanno implementato questi sistemi di raccomandazione

commerciale riscontrando un aumento delle vendite nel Web e una maggiore fidelizzazione

del cliente. Al centro di questi sistemi ci sono degli algoritmi che prendono come imput tre

tipi di dati: attributi del prodotto, attributi del consumatore e interazioni precedenti tra

consumatori e prodotti. L’approccio più ampiamente applicato è il filtraggio collaborativo, il

quale utilizza solo i dati sull’interazione prodotto-consumatore. L’esempio più semplice è

raccomandare i prodotti più popolari a tutti i consumatori.

L’input del problema è una matrice di interazione M x N A = (aij) associata ad M

consumatori C= (c1, c2, …, cM) e ad N prodotti P= (p1,p2,…PN). Questo modello si basa su

dati transazionali, cioè, aij può assumere valore 1, che rappresenta uno scambio osservato tra

ci e pj (per esempio ci ha acquistato pj) o 0, che rappresenta assenza di transazione. L’output

di un algoritmo di filtraggio collaborativo può essere visto come potenziale punteggio dei

prodotti che rappresenta possibilità di future transazione per i consumatori. Ciò che funge da

raccomandazione per questo consumatore target diventa una lista di prodotti K, i quali hanno

ottenuto i punteggi maggiori.

Tra questi ci sono sistemi basati su contenuto e altri collaborativi. I primi consigliano oggetti

e contenuti simili a quelli che il consumatore ha cercato, comprato o valutato. I secondi

invece basano la propria analisi su i comportamenti simili degli utenti in merito alle

valutazioni. Ad esempio, se in passato un individuo ha mostrato interesse verso un oggetto, il

52 Mohammad Nazir Ahmad Sharif; Ng Moon Ching; Aryati Bakri; Nor Hidayati Zakaria,2005

27

sistema proporrà lo stesso nuovamente. Questo secondo sistema è quello che Amazon usa

costantemente.53

Questi sistemi utilizzano metodi di apprendimento di due tipologie: memory-based, il quale

calcola su tutti i dati archiviati le similarità che ci sono tra gli utenti e gli oggetti e model-

based, con il quale il sistema produce un modello matematico che automaticamente attraverso

i dati disponibili prevede l’interesse di un utente in un determinato prodotto.54

Molto spesso, le imprese che utilizzano gli algoritmi di raccomandazione si avvalgono

dell’utilizzo di software specifici, i quali si fanno carico di tre mansioni: il tracking dei

database, la feature engineering e l’elaborazione dati, cioè l’analisi finale. Il tracking consiste

nel raccoglimento dei dati, riguardanti la posizione, il carrello, la data e il comportamento, e

la loro archiviazione in un database. Per feature engineering si intende invece l’estrapolazione

di feature a partire da questi dati accumulati.55 Queste variano da un negozio online all’altro,

ma tutte hanno fanno sì che il sistema elabori una previsione attraverso la quale suggerisce dei

prodotti. Dalla capacità di calcolo del sistema, dunque, derivano modelli previsionali, che

sono alla base del calcolo del suggerimento.

53 Zan Huang; Daniel & Hsinchum Chen 54 Uwe Leimstoll; Henrik Stormer

28

2.3 Tariffazione dinamica nell’e-commerce e potere dei venditori online

Il motivo dell’utilizzo di questa tecnica è dovuto al fatto che la vendita online abbia

caratteristiche molto diverse rispetto al commercio tradizionale in negozio. La differenza

fondamentale dipende dalla facilità con cui si possa confrontare i prodotti omogenei di negozi

diversi tra loro concorrenti. La distanza geografica assume dunque un peso considerevole

nella scelta; infatti variabili importanti nella scelta del commercio fisico sono: lo spostamento

fisico, il tempo dell’investire nella ricerca e il rischio di trovare offerte peggiori. Nel

commercio online, al contrario, ci si può avvalere di confronti istantanei e della spedizione a

domicilio. Di conseguenza, in questa seconda modalità di scambio, il primo parametro di

scelta tra i prodotti diviene il prezzo.

E pertanto, il grande vantaggio dell’utilizzo dell’approccio dynamic pricing risiede

nell’occasione concessa al venditore di modificare in tempo reale i prezzi dei propri prodotti,

così da rispondere in modo flessibile alle richieste del mercato.

La domanda che sorge spontanea è sul momento in cui questa dinamica sia conveniente. Il

presupposto alla scelta di questa strategia è nella perfetta conoscenza del mercato di

riferimento. Ci sono pareri divergenti sull’utilità e i benefici che questo approccio possa

portare.

Nella prospettiva di molti imprenditori, cambiare il prezzo frequentemente è un buon metodo

per stabilire una fidelizzazione dei clienti, in quanto spinge loro a rimanere collegati al sito

per controllare se il prezzo sia cambiato.

Per altri clienti, però, questa continua fluttuazione può creare confusione ed essere vista come

un ostacolo all’acquisto. Molti utenti infatti non riuscendo più a valutare quando sia più

conveniente l’acquisto, tendono a posticiparlo fino a dimenticarlo. Inoltre, l’eccessiva

attenzione al prezzo, che al contrario delle caratteristiche del prodotto non è stabile, porta il

cliente a non dare più il giusto valore al movente principale del suo acquisto. Infatti, diviene

poi meno importante la causa per la quale lo stesso avrebbe scelto un bene piuttosto che un

altro, rispetto al risparmio che l’acquisto potrebbe garantirgli. Ultima conseguenza da

analizzare è la frequente guerra di prezzo al ribasso, che questa pratica comporta. Si perde

quindi quello che era il fine principale del dynamic pricing: lo sfruttamento dei piccoli spazi

di manovra che il mercato offre per alzare il prezzo.

2.3.1 Dai prezzi fissi ai prezzi dinamici

Abbiamo quindi visto come i progressi delle tecnologie Internet e dell’e-commerce hanno

aumentato la quantità di informazione disponibile dei consumatori, rendendo più semplice la

29

modifica dei prezzi. E pertanto l’applicazione dei prezzi dinamici implica la conoscenza da

parte della società non soltanto dei propri costi operativi e della disponibilità di fornitura, ma

anche di quanto il cliente apprezzi il prodotto e della sua domanda futura.

I venditori offrono ora offerte personalizzate e speciali, calcolando il prezzo giusto per il

cliente giusto al momento opportuno. Ciò è dovuto all’utilizzo del Web il quale permette agli

acquirenti di confrontare rapidamente e facilmente i prodotti e i prezzi, in modo da assumere

una posizione contrattuale più forte. Contemporaneamente, anche i venditori sono adesso

capaci, attraverso la tecnologia, di raccogliere dati sulle abitudini di acquisto, le preferenze, i

limiti di spesa dei clienti per personalizzare prezzi e prodotti ‘su dimensione‘ di ogni cliente.

In passato, l’impresa doveva affrontare un costo significativo legato al cambio dei prezzi: il

costo del menu. Soprattutto per un’azienda con una linea di prodotti di grande dimensione

erano necessari mesi per adattare i prezzi. Attraverso la tecnologia di rete sono tendenti quasi

a zero i costi e i tempi di menu. Il prezzo che si forma attraverso interazione tra venditori e

consumatori nel mercato elettronico riflette di più il vero valore di mercato dei prodotti e

servizi, oggetto di scambio.

Il passaggio da prezzo fisso a pricing dinamico è influenzato da due principali sviluppi che il

mercato elettronico ha portato: la riduzione dei costi di transazione, dovuta alla non necessaria

presenza fisica dei soggetti coinvolti nello scambio e dovuta alla riduzione dei costi di ricerca

e dei costi di menu, e l’aumento dell’incertezza e della volatilità della domanda che ha portato

un aumento del numero dei clienti, dei concorrenti e delle informazioni. In questi tipi di

mercato caratterizzati da incertezza e volatilità, l’utilizzo di un prezzo fisso quindi risulta

inefficace e inefficiente.

La determinazione dinamica dei prezzi è l’adeguamento degli stessi ai consumatori in base al

valore che i clienti attribuiscono al prodotto o al servizio. Questa pratica può essere chiamata

anche prezzi flessibili o prezzi personalizzati. Essa implica due aspetti: la dispersione dei

prezzi e la discriminazione dei prezzi. La prima può essere o spaziale o temporale.

Rispettivamente, in quella spaziale diversi venditori offrono un bene a prezzi diversi, mentre

nella dispersione temporale, un determinato negozio cambia il prezzo nel tempo, in base al

momento della vendita e alla situazione domanda-offerta.

Possiamo classificare i metodi di determinazione dei prezzi in due categorie56: meccanismi

dei prezzi pubblicati e meccanismi di scoperta dei prezzi. La prima categoria consiste nella

vendita di un prodotto o di un servizio ad un prezzo take-it-or-leave-it determinato dal

venditore. Questi prezzi sono dinamici quando sono cambiati nel tempo, a seconda delle

56 Elmaghraby; Keskinocak

30

informazioni sulla domanda e della disponibilità dell’offerta. La seconda categoria prevede

una determinazione dei prezzi attraverso un processo di offerta57.

La difficoltà dei prezzi personalizzati è nell’implementazione: non è facile scoprire la

disponibilità a pagare degli acquirenti e i costi amministrativi per rivelarli potrebbero essere

molto alti. Ci sono cinque condizioni che devono essere rispettate per la personalizzazione di

prezzo: 1) i clienti devono essere eterogenei, 2) il mercato deve essere misurabile, cioè

identificato da gruppi diversi di clienti, 3) l’arbitraggio dovrebbe essere limitato, 4) il costo

della segmentazione e della differenziazione di prezzo non devono superare la copertura

automatica, 5) i venditori dovrebbero percepire equità da un venditore che pratica prezzi

dinamici.58

Analizziamo ora alcune delle industrie in cui sono maggiormente utilizzate queste strategie di

tariffazione dinamica. Nel settore del turismo i prezzi sono discriminati secondo la variabile

tempo: i prezzi più alti sono riscontrabili durante l’alta stagione o durante i periodi di eventi

speciali. Infatti in questi periodi gli hotel ottengono gli investimenti e i guadagni maggiori,

mentre in bassa stagione essi cercano di coprire solo i costi operativi dello stabilimento. Le

strutture alberghiere si servono quindi di queste tecniche, poiché dovendo sostenere elevati

costi fissi, hanno urgenza di riempire tutte le camere e cercare di massimizzare ogni

opportunità di ricavo. L’obiettivo dei prezzi dinamici in questo settore è trovare il prezzo più

alto che i clienti siano disposti a pagare in relazione al periodo considerato. Possibile è anche

discriminare in base ai prezzi dei vari segmenti di mercato: ci saranno aumenti quando la

domanda sarà elevata e diminuzioni per stimolarla quando bassa.

Le compagnie aeree cambiano il prezzo in base al giorno della settimana, l’ora della giornata

e il numero di giorni prima del volo. I fattori da analizzare sono anche il numero di posti di un

volo, l’orario della partenza e la cancellazione media su voli simili. Il tipo di strategie di

pricing qui utilizzate è noto come gestione del rendimento o gestione delle entrate. Il

vantaggio consiste in un’auto-segmentazione dei consumatori: i viaggiatori d’affari hanno

date e tempi di volo predeterminate, e pertanto la tariffa applicata diviene per loro di

secondaria importanza, a differenza dei viaggiatori occasionali per i quali date e orari sono

flessibili e i prezzi importanti. I sistemi di gestione dei rendimenti determinano

dinamicamente i posti disponibili in ciascun segmento, adattando questi alle loro previsioni di

domanda e analisi di prenotazione, sempre tenendo conto dell’obiettivo di massimizzazione

dei profitti.59

57 Ad esempio le aste 58 Reinartz, Werner, 2002 59 wikipedia.it

31

Un altro esempio può essere visto nel campo delle imprese di concerti musicali o nella

vendita di biglietti per partite di sport professionali. Nel primo caso i prezzi dinamici sono

utilizzati per aumentare le vendite, mantenendoli bassi in un primo tempo e poi aumentandoli

in prossimità della data dell’evento. Man mano che questa di avvicina, infatti, la domanda

aumenterà. Nel secondo esempio, invece, le variabili utilizzate per discriminare il prezzo,

oltre la data della partita, sono la data di acquisto, l’avversario e, se si tratta di un gioco

all’aperto, il tempo meteorologico.

2.3.2 Modelli utilizzati nel dynamic pricing

Esistono una varietà di modelli matematici per il calcolo dei prezzi dinamici, tutti concentrati

su un problema di ottimizzazione. L’utilizzo di uno dei modelli che stiamo per descrivere non

implica però l’esclusione degli altri: infatti un determinato schema di prezzi può includerne

anche più di uno.

Nei modelli basati sull’inventario le decisioni relative ai prezzi si basano principalmente sui

livelli di scorte e di servizio del cliente. Sono individuate tre caratteristiche di un ambiente di

mercato di questo tipo: il venditore deve considerare se sussiste la possibilità di reintegro

dell’inventario in corrispondenza con le variazioni di domanda o se la determinazione di

prezzo dipenda solo da una quantità fissa di beni; se la domanda dei consumatori cambia nel

tempo; e se il comportamento d’acquisto dei clienti influisca sulla decisione del venditore nel

tempo. Riguardo all’ultimo aspetto bisogna sottolineare la presenza di due tipi di

consumatori: miopi e strategici. I primi effettuano un acquisto se il prezzo è inferiore alla sua

valutazione, mentre quelli strategici tengono conto del futuro percorso dei prezzi al momento

in cui prendono la decisione di acquisto. Secondo questi autori esistono tre tipi di mercati:

NRIM (caratterizzato dalla presenza di clienti miopi, ove non è richiesto nessun rifornimento

indipendente dall’inventario), NRIS (simile al precedente, ma differisce per la presenza di

clienti strategici) e RIM (reintegro richieste indipendenti dall’inventario e anche questo pieno

di clienti miopi). Gallego e van Ryzin modellano la domanda come un processo di Poisson

con intensità (p)60. Essi mostrano come: più scorte e/o tempo più lungo per vendere portano

a maggiori ricavi e in un dato momento, il prezzo ottimale diminuisce all’aumentare delle

scorte, e viceversa per un dato livello di inventario, il prezzo ottimale aumenta se c’è più

tempo per vendere. Federgruen61 e Heching62 considerano un venditore che si trova ad

affrontare una domanda incerta in cui i prezzi vengono cambiati periodicamente nel tempo, e

60 Gallego, Van Ryzin, 1994 61 È un matematico olandese/americano e ricercatore operativo e professore di Management presso la Columbia University

Graduate School of Business e professore associato presso la Fu Foundation School of Engineering and Apllied Science 62 Awi Federgruen, Aliza Heching, 1999

32

pertanto questo deve decidere periodicamente la quantità da produrre. Si è costatato che una

politica di listino base sia ottimale. Per BSLP si intende quindi una politica per cui se

l’inventario all’inizio del periodo è inferiore ad un determinato stock base, il venditore

produce di più fino a quella quantità, modificando il prezzo, per cui se la posizione di

inventario iniziale è maggiore dello stock base, non produce nulla e offre il prodotto ad un

prezzo scontato.

I modelli basati sui dati utilizzano statistiche per l’utilizzo dei dati disponibili sulle preferenze

dei clienti e modelli di acquisto per calcolare i prezzi dinamici ottimali. Altri esaminano le

strategie di prezzo dinamiche nel settore delle compagnie aeree. Due strategie sono rilevate

attraverso un simulator di mercato basato su Java, Arena. Il simulatore rivela che adattando il

prezzo di riserva sulla base del numero di posti venduti finora si riesce ad aumentare i profitti,

rispetto a quando i prezzi sono determinati dalla domanda.

I modelli basati sulle aste, quando davvero i consumatori rivelano la propria disponibilità a

pagare, sono un metodo molto utile per massimizzare i profitti. Riflettono infatti le

caratteristiche della domanda di offerta e quindi i prezzi determinati da un’asta possono essere

realmente basati sulle condizioni di mercato. General Electric ha adottato aste online per la

maggior parte delle proprie operazioni di approvvigionamento nel 2000 conducendo 6

miliardi di aste online, e ottenendo il titolo nella rivista Internet Week ‘e-Business dell’anno

2000’. Numerose grandi aziende stanno utilizzando metodi basati sull’asta o negoziazioni

automatizzate basate su internet per le loro operazioni approvvigionamento e vendita. Le aste

sono il meccanismo di determinazione di prezzi dinamici più popolare nelle situazioni B2C,

come dimostrano i successi di eBay, Yahoo e Amazon e di numerosi siti di aste per biglietti

aerei, auto usate, prenotazioni alberghiere ecc. Esistono diverse forme di aste e ognuno di

questi metodi porta a risultati di pricing diversi.

Nei modelli di teoria dei giochi, in uno scenario multi-venditore, i venditori possono

competere per lo stesso pool di clienti e questo porta ad un gioco di prezzi dinamici tra gli

stessi. Forniscono strumenti naturali in situazioni di conflitto e cooperazione di agenti

razionali ed egoisti. La teoria dei giochi sia cooperativa che non, infatti, è rilevante per

modellare problemi di prezzi dinamici nei mercati e-business. Bernstein63 e Federgruen

considerano il problema del del pricing dinamico in una catena di fornitura a due scaglioni

con un fornitore che assiste una rete di rivenditori concorrenti sotto l’incertezza della

domanda. In ciascun periodo il rivenditore si trova di fronte ad una domanda casuale, la cui

distribuzione dipende dal proprio prezzo al dettaglio e dal prezzo dei concorrenti. La

tariffazione dinamica può essere utilizzata come mezzo efficace per recuperare costi, per

63 Professore di Operations Management, Duke University

33

aumentare la concorrenza tra diversi fornitori, per ridurre le congestioni e per controllare

l’intensità del traffico.

Infine, i modelli di apprendimento automatico sono facilmente applicabili in un mercato e-

business, poiché i venditori possono facilmente apprendere le preferenze e i modelli di

acquisto dell’acquirente e utilizzare algoritmi per valutare dinamicamente le loro offerte in

modo da massimizzare i profitti. Con i modelli basati sull’apprendimento è possibile mettere

tutti i dati disponibili in prospettiva e modificare la strategia di pricing per adattarsi

all’ambiente in continua evoluzione.64

2.3.3 I cookie

I cookie sono piccoli file di testo, che vengono utilizzati dalle applicazioni web lato server per

archiviare e raccogliere informazioni a lungo termine sul lato client. I server inviano cookie

nella risposta http al client e i web browser dovrebbero salvare e inviare i cookie al server

tutte le volte che si fanno ulteriori richieste al web server.65 Essi solitamente sono utilizzati

per memorizzare ricerche di navigazione degli utenti: tale riconoscimento permette di

realizzare meccanismi di autenticazione66, memorizzare dati utili alla sessione di navigazione

e sono usati per fini statistici o pubblicitari o per associare dati salvati dal server67.

Originariamente essi erano usati come ‘memoria’ dei siti internet, con il fine di migliorare

l’esperienza d’uso e di rendere l’interazione tra il sito e l’utente più integrata e intuitiva. In

questo modo, la loro funzionalità era principalmente quella di personalizzare l’esperienza di

navigazione, offrendo suggerimenti e ispirazioni in linea con gli interessi e le esigenze del

visitatore. Accanto a questo, il loro utilizzo soddisfa l’esigenza di salvare i dati dei clienti, in

modo che non sia ogni volta necessario doverli reinserire.

Ora, invece, la capacità delle società di monitorare le azioni esattamente effettuate durante la

navigazione porta loro ad una migliore conoscenza degli utenti. Questo permette l’attuazione

di interventi sempre più mirati durante la vendita dei loro prodotti. In questo modo, i motori di

ricerca sono capaci di segmentare i clienti, dividendoli in gruppi in base a fattori come età,

sesso e luogo. Queste stringhe testuali, quindi, riescono a identificare all’accesso l’utente e

utilizzare le informazioni che nei server contengono su di lui in modo da consigliare la

visualizzazione di determinati articoli specifici come risultati di ricerca e vengono utilizzati

anche ai fini di campagne pubblicitarie.

64 Narahari; Raju; Ravikumar, Sourabh, 2005 65 wikipedia.it 66 Per esempio il login 67 Ad esempio il contenuto di un carrello di un negozio elettronico

34

Esistono due tipologie di cookies:i technical cookies, che sono quelli usati esclusivamente per

effettuare la trasmissione sulla rete e che sono strettamente necessari per fornire il servizio e i

profiling cookies, quelli sui quali stiamo cercando di porre attenzione ai fini di questo

argomento. Essi infatti sono quelli volti a creare profili utente, mandare annunci in linea con

le preferenze mostrate dall’utente durante la navigazione. Tuttavia, per l’alta natura invasiva

di questi, i webside managers sono obbligati a, non soltato informare gli individui sull’uso di

questa tipologia di cookies, ma anche di richiedere il consenso per la raccolta dei loro dati

personali attraverso l’utilizzo di questi. Essi infatti devono essere sicuri che un appropriato

banner compaia sullo schermo immediatamente dopo che l’utente abbia fatto accesso

all’home page o ad un’altra qualsiasi pagina del sito web, che il banner contenga un link

cliccabile per estendere le informazioni disponibili.68 L’Unione Europea infatti è intervenuta

con una legge entrata in vigore nel 2012 a tutela della privacy, applicata su tutti i siti web

appartenenti all’UE, o indirizzati ai cittadini europei: essa obbliga alla richiesta di

autorizzazione per la raccolta di dati dell’utente.

Sembra anche che il motivo dell’aumento così istantaneo dei prezzi, in particolar modo di un

biglietto aereo, nel momento in cui si chiude la pagina e dopo pochi secondi la si riapre, sia

dovuto a questi ‘gettoni identificativi’. Il prezzo leggermente maggiorato infatti sembra che

non dipenda dal fatto che un altro cliente abbia comprato in quell’esatto istante lo stesso

biglietto ‘più conveniente’, ma che dipenda dalla schedatura che il sito ha costruito su di noi,

segnando quindi il nostro interesse verso quel viaggio. Sebbene le aziende giustifichino

queste variazioni repentine con una fluttuazione normale dei prezzi, dovuta all’incontro di

domanda e offerta, molti dubbi rimangono irrisolti e la trasparenza non è sufficiente per poter

assicurare l’utilizzo di questi strumenti, come per gli algoritmi, ai fini della discriminazione di

prezzo.69

68 Giuseppe Contissa, 2018 69 Andrea Lodato, 2019

35

2.4 Caso Amazon

Analizziamo ora in particolare quella che può essere definita come la più grande azienda e-

commerce presente attualmente, oltre che la prima. Iniziamo la nostra analisi ripercorrendo

prima, velocemente, la storia e la sua evoluzione, per poi proporre analisi e studi su quella che

potrebbe essere la tecnica di pricing adottata.

Amazon è stata fondata nel 1994, ha lanciato il suo sito web di vendita di libri nel 1995 ed è

diventata una IPO nel 1997. Dall’inizio, Jeff Bezos ha ritenuto maggiormente importante la

crescita rispetto alla redditività: e pertanto il suo piano aziendale, per i primi cinque anni, è

stato di non avere obiettivi redditizi. Il primo profitto fruttato risale, infatti, al 2001. In ogni

caso, da allora rimasero sempre bassi nella storia dell’azienda, cosa che ha generato

popolarità tra i consumatori ma controversia sia tra i rivenditor che tra gli editori. Alcuni

partecipanti al settore, come per esempio gli Autori Gilda, hanno etichettato Amazon come

predatore e la Francia ha approvato una legge nel 2013 che impedisce all’azienda di abbinare

sconti e spedizione gratuita, con lo scopo di limitare il comportamento predatorio.

Nel 2005 Amazon ha introdotto un servizio chiamato Amazon Prime, che è a tutti gli effetti

una tariffa in due parti. Solo successivamente è entrata nel mercato dei libri elettronici con

l’uscita del suo primo lettore di e-book Kindle nel novembre 2007. I suoi primi concorrenti

furono Barnes Noble con il rilascio di Nook e Apple con il lancio dell’iPad.

Dopo aver introdotto il suo lettore di e-book Kindle, Amazon ha adottato una politica di

vendita di e-book a $9,99, spesso inferiore al prezzo all’ingrosso pagato dagli editori per i

libri, facendo ridurre così la vendita di libri fisici attraverso canali tradizionali.

Nel 2011 le vendite di libri elettronici di Amazon hanno superato le vendite dei libri fisici e, a

metà del 2012, Kindle raggiunse il 55% del mercato degli e-reader, mentre i dispositivi di

Apple solo il 15%, seguito da Barnes and Noble con il 14%.70

2.4.1 Possibili cause dei prezzi bassi di Amazon

Benché la regola del mark-up di Lener71 fornisca chiare indicazioni ad un’azienda mono

modello che opera in ambiente stabile, ci sono circostanze in cui la massimizzazione del

profitto prevedrebbe una deviazione da questa regola, soprattutto in caso di presenza di più

prodotti sostituti. In questa situazione appena descritta, i prezzi che massimizzano i profitti

sono più alti.

70 Imke Reimers; Joel Waldfogel, 2017 71 L= (P-MC) /P

36

Nel caso analizzato potremmo vedere i libri come prodotti complementari a tutti gli altri

prodotti offerti da Amazon: in tale prospettiva, la riduzione del prezzo del libro fa aumentare

la domanda sia di questo che per gli altri prodotti correlati.

Questo ragionamento sarebbe valido se la maggior parte dei consumatori che acquistano

tramite Amazon acquistassero anche libri: ma in realtà solo il 20% dei clienti nel 2015 ha

acquistato in quel mese entrambi i prodotti. Amazon sostiene, però, che i loro dispositivi

Kindle sono venduti a prezzo di pareggio, suscitando l’idea che qualsiasi sottovalutazione dei

libri non è dipesa dai profitti generati sui dispositivi. Sembra infatti che una più probabile

risposta a giustificazione dei prezzi bassi e degli ingenti investimenti sia riconducibile ad una

strategia dinamica, la quale prevedrebbe prezzi più elevati in futuro.

Anche le esternalità di rete forniscono una possibile giustificazione logica per i prezzi bassi:

un prezzo basso di libri fisici o e-book Kindle attrae consumatori verso la piattaforma

Amazon, che a sua volta fornisce effetto di rete indiretto inducendo autori ed editori ad unirsi

al lato venditore della piattaforma e ad abbandonare una parte dei loro ricavi ad Amazon per

sfruttare la sua ampia base di clienti.

Evidente è, infatti, come i prezzi non seguano la domanda e l’interesse popolare: le variazioni

sono sporadiche e discontinue e gli aumenti di prezzo non sono mai concomitati per lo stesso

e-book e prodotto fisico.

In dubbio infatti è se Amazon sia impegnata in una strategia di predazione: mantiene i prezzi

bassi al fine di consolidare la propria supremazia nella vendita a dettaglio di libri fisici così da

scacciare via la concorrenza. Di conseguenza, renderà efficace maggiormente una strategia di

aumento dei prezzi per un giorno. In altra prospettiva i suoi prezzi sarebbero semplicemente

altruisti: Bezos è sinceramente interessato al benessere del cliente, tanto da accettare di

conseguire margini snelli a tempo indeterminato.

2.4.2 Determinazione dei prezzi da parte di Amazon

Per un anno The Times ha monitorato i prezzi su Amazon. Un prodotto ha cambiato prezzo

300 volte in un anno. È essenziale in un’economia capitalista che i prezzi si spostino per

equilibrare offerta e domanda, ma una preoccupazione più grande è che le aziende possano

applicare ai consumatori prezzi diversi sulla base dei loro dati personali. E infatti, come

dimostrano le pratiche di Amazon, la tecnologia sta trasformando il potenziale di

discriminazione delle aziende.72

72 The Times, 2017

37

Amazon ha aperto una nuova strada, con i suoi algoritmi che cambiano i prezzi milioni di

volte al giorno a seconda della domanda. I prezzi degli articoli possono cambiare, anche dopo

che il cliente ha aggiunto il prodotto al carrello, e Amazon può abbassare i prezzi facendola

sembrare parte di una normale promozione. Le tariffe dipendono, dunque, da tre fattori: la

domanda, le intenzioni dei clienti e i modelli di prezzo di altri rivenditori. Anche altri

rivenditori hanno compreso la necessità di adeguarsi alle dinamiche di cambiamento di prezzo

di Amazon per divenire più competitivi, ma senza raggiungere lo stesso successo. Infatti,

spesso si rischia di minare la fiducia dei consumatori e inoltre la guerra al ribasso porta spesso

all’erosione dei margini.

Nel 2000, Amazon ha iniziato ad utilizzare prezzi dinamici per quanto riguarda la vendita di

DVD. Ha utilizzato il suo software per analizzare la cronologia degli acquisti compiuti dal

cliente in passato, il luogo di residenza e altri fattori per adeguare il prezzo a quello di riserva.

I clienti scoprirono che vendeva gli stessi DVD a prezzi diversi a clienti diversi in base ad una

analisi del comportamento negli acquisti precedenti. Amazon però in difesa dichiarò che si

trattasse semplicemente di un test per valutare ‘in che modo i clienti rispondo ai vari prezzi’ e

dovette rimborsare la differenza e annullare quella pratica.73 L’esperienza di Amazon mette in

evidenza che i clienti reagiscono negativamente ai prezzi diversi per lo stesso prodotto.

I prezzi dinamici hanno fatto un ritorno su Amazon e hanno riguardato non un prodotto, bensì

un servizio. Nel dicembre 2009, Amazon ha lanciato un programma chiamato ‘Spot

Instances’, con il quale i clienti possono fare offerte sulla capacità di calcolo inutilizzata di

Amazon, con un’unica restrizione: le loro offerte devono superare il prezzo spot esistente.74

La descrizione di Amazon sul funzionamento delle istanze Spot dà l’impressione che i prezzi

siano fissati attraverso un’asta a prezzo uniforme75, un’offerta sigillata76 e basata sul mercato,

tuttavia potrebbe essere utilizzato qualche meccanismo diverso e basato su un algoritmo non

rivelato. Si pensa infatti, in base ad alcune analisi e ricerche, che contrariamente alle

impressioni trasmesse da Amazon, il prezzo a pronti viene impostato in base ad un prezzo di

riserva in costante cambiamento, in modo da ignorare le offerte dei clienti.77

Tra i due casi analizzati, DVD e Cloud, la differenza riscontrabile tra i due beni è che uno è

stoccabile e l’altro no. Nel primo caso, i DVD possono essere conservati a tempo

indeterminato e spediti nel momento in cui viene trovata una controparte disposta ad

acquistarlo. Al contrario, la capacità di un server in una determinata ora deve essere impiegata

73 Adamy,2000 74 Complementari alle istanze on demand e riservate, ed equivalente a vendere ‘il cloud’ a una gamma di prezzi specifici per diversi acquirenti 75 Tutti gli offerenti pagano lo stesso prezzo 76 Le offerte non sono note agli offerenti 77 Orna Agmon Ben-Yehuda; Muli Ben-Yehuda; Assaf Schuster; Dan Tsafrir; 2013

38

nella stessa ora. Se così non fosse, verrebbe perso irrecuperabilmente il suo valore. E pertanto,

nel caso di beni non stoccabili, la discriminazione di prezzo può essere considerata una

politica razionale e necessaria.

2.4.3 Determinazione dei prezzi delle istanze spot di Amazon

Amazon, come ogni fornitore di servizi cloud, possiede grandi quantità di capacità

inutilizzata: e pertanto, deve incentivare i clienti ad acquistarla per evitare di subire perdite. In

realtà, è il primo ad affrontare questa sfida. Questa azienda, infatti, consente ai clienti di fare

offerte sulla capacità inutilizzata ed impone un’unica condizione: che il prezzo proposto dai

clienti sia superiore ad un prezzo spot variabile periodicamente. Amazon pubblicizza il prezzo

a pronti, ma non rivela come è determinato. Da alcune analisi, è emerso che probabilmente i

prezzi non sono solitamente guidati dal mercato, come si supponeva in precedenza.

Un esempio di asta normale di prezzo è una (N+1) di beni multipli, con limitazione della

fornitura retroattiva (cioè dopo l’offerta dei clienti) per massimizzare le entrate del fornitore.

In un’asta di questo tipo, ogni cliente fa un’offerta per un singolo bene, quindi per un’istanza

sport. Il fornitore sceglie i migliori offerenti N, con N spesso impostato in base alla capacità

disponibile oppure, se avido, potrebbe impostarlo arbitrariamente a seguito della ricezione

delle offerte dai clienti. A questo punto, il fornitore dovrebbe stabilire il prezzo

uniformemente al prezzo dichiarato dal migliore offerente che non ha vinto l’asta, cioè il

cliente N+1. In questo caso, il prezzo che verrebbe pubblicato sarebbe un prezzo offerto da un

cliente reale.

Sembra, invece, che Amazon ignori le offerte al di sotto di un determinato prezzo di riserva

nascosto e in costante cambiamento, con il fine di impedire che le merci siano vendute a

basso costo o per dare l’impressione di un aumento della domanda. Il meccanismo di

fissazione dei prezzi spot prevede che i prezzi elevati siano guidati dal mercato, ma che i

prezzi più bassi siano impostati in base ad un prezzo di riserva dinamico artificiale, calcolato

da un algoritmo non rivelato. E pertanto, molte caratteristiche di traccia dei prezzi, quali per

esempio valore minimo, larghezza di banda e tempistica di cambiamento, sono artificiali e

potrebbero cambiare ogni sei mesi, in base alle decisioni di Amazon.

Un prezzo di riserva casuale è migliore di un prezzo minimo costante, perché mantiene

l’impressione di cambiamento costante, che fa sì che il consumatore non diventi compiacente:

li costringe a fare sempre offerte superiori e a tollerare improvvisa indisponibilità. Se il

pubblico non è consapevole di ciò, inoltre, questo prezzo di riserva casuale può mascherare i

39

tempi di bassa domanda e di inattività dei prezzi, creando un’impressione di attività falsa78

con conseguente aumento dei prezzi spot o delle scorte del fornitore. Inoltre, una fascia ampia

dello spettro dei prezzi probabili potrebbe mascherare forte domanda e basso

approvvigionamento, e quindi mantenere l’illusione di una nuvola infinitamente elastica. Nel

caso di Amazon, ove la banda artificiale è piccola, il segnale è di una bassa domanda.79

78 variazioni della domanda e offerta 79 Orna Agmon Ben-Yehuda; Muli Ben-Yehuda; Assaf Schuster; Dan Tsafrir

40

CAPITOLO 3

WELFARE CONSUMATORE E FORME DI TUTELA

3.1 Potere contrattuale dei consumatori: confronto tra la old e la Internet

economy

Con l’avvento della ‘nuova economia’, si instaurano evidenti e fondamentali cambiamenti

anche dal lato della domanda. Vi è infatti un aumento del potere del consumatore rispetto a

quello del produttore: esso consiste nella facoltà del cliente di evitare beni e servizi che non

desidera. Il consumatore diviene capace di plasmare i prodotti secondo i gusti individuali

nonché di cercare la migliore combinazione prezzo / qualità.

Il potere dei clienti aumenta attraverso l’utilizzo dei servizi offerti su rete elettronica, perché

aumenta in modo esponenziale la quantità e qualità delle informazioni disponibili per esso. Il

più grande sostenitore di questa teoria è attribuita a Murphy80, il quale afferma che ‘stiamo

assistendo alla più grande transazione di potere nella storia, che porterà il potere lontano

dalle più grandi corporazioni e dalle istituzioni sociali ai consumatori’.

3.1.1 La debolezza della posizione del consumatore nella old economy

Nella vecchia economia, il cliente è fortemente soggetto ad asimmetrie informative.

Nelle transazioni tra famiglie e aziende, ciascun operatore del mercato raccoglie informazioni

con il fine di prendere decisioni. Questi processi, che portano alla scelta di compiere uno

scambio o meno, possono essere definiti ‘segnalazione’ e ‘screening’: il primo si riferisce ai

tentativi della parte più informata di trasferire informazioni alla parte meno informata, mentre

la seconda descrive lo sforzo della parte meno informata di raccogliere informazioni per

ridurre il gap informativo. Infatti, da una parte, le aziende danno indicazioni sui loro prodotti,

prezzi, servizi e termini di scambio alle famiglie e, contemporaneamente, cercano di ottenere

notizie su bisogni, preferenze e desideri dei consumatori, dall’altra questi ultimi cercano di

scoprire offerte delle aziende e di segnalare le loro esigenze.

Questa situazione, però, determina un’asimmetria informativa, dal momento che la

segnalazione da parte delle imprese ha lo scopo di influenzare il comportamento di acquisto

dei consumatori, e quindi, di innalzare i profitti e di raggiungere il successo nel mercato. Le

aziende quindi tentano di comunicare per lo più le informazioni che fanno apparire i loro

prodotti in modo favorevole, e risultano, perciò, distorte. Inoltre, le imprese dispongono di

metodi di screening più sofisticati, dal momento che hanno a disposizione strumenti di ricerca

di mercato. Allo stesso tempo, i clienti non riescono sempre a vedere attraverso la politica di

80 Robert P. Murphy è un economista statunitense, esponente della scuola austriaca

41

informazione delle aziende e fanno affidamento alle dichiarazioni delle imprese, anche perché

spesso non hanno reti estese per poter condividere le esperienze di consumo o i costi

dell’acquisizione di informazioni superano i benefici di questi.

Un elevato livello di informazioni consentirebbe al consumatore di comportarsi in modo

razionale al momento dell’acquisto e di avere un più elevato potere di mercato. Dal momento

che il comportamento razionale dei consumatori non è realizzabile a causa della scarsa

trasparenza sul mercato, le imprese ottengono un vantaggio economico a svantaggio di

interessi divergenti dei consumatori.

Molti studi hanno, infatti, dimostrato che i costi di ricerca degli acquirenti influenzano i prezzi

di mercato. Stigler81 identifica la dispersione dei prezzi sul mercato come risultato dei costi di

ricerca, e Wilde e Schwartz82 mostra come questi ultimi possono impedire ai consumatori di

condurre confronti di prezzo, cosa che implicherà prezzi superiori al livello dei costi

marginali.

3.1.2 Il potere del consumatore via Internet

Internet consente l’ubiquità dell’informazione, poiché quest’ultima è accessibile sempre e

ovunque. Infatti è scomparso il compromesso tra ricchezza e portata delle informazioni, cosa

che riduce le asimmetrie informative. Inoltre, la dicotomia tra mittente e ricevente di

informazioni si sta dissolvendo, poiché ora qualsiasi utente può diventare partner di

comunicazione. In aggiunta, la riduzione delle distanze mediante la tecnologia permette la

formazione di reti di comunicazione online basate su interessi condivisi, che aiuta la

formazione della massa critica dei clienti.

Pertanto, la tesi secondo cui Internet potenzia il potere dei consumatori si basa principalmente

sul presupposto che l’uso del web riduca le asimmetrie informative e migliori la trasparenza

del mercato. Infatti, è indiscutibile il fatto che Internet abbia influenzato i tre fattori chiave

che determinano la trasparenza del mercato: il comportamento di ricerca delle informazioni,

una più facile e a minor costo divulgazione delle informazioni da parte delle aziende,

comunicazione da parte di terzi.83

Ancora, Internet ha dato vita a infomediari84 online come shopbots, i quali svolgono il ruolo

di consulenti virtuali e piattaforme di opinione dei consumatori, con i quali gli acquirenti

81 George Joseph Stigler è stato un economista e sviluppatore di ricerca statunitense, figura di spicco della scuola di economia di

Chicago 82 Laurent Schwartz è stato un matematico francese, noto per i suoi lavori sulle distribuzioni 83 Istituzioni come le organizzazioni di consumatori possono ora comunicare in modo efficiente con una cerchia più ampia di

consumatori. 84 Media ed operatori digitali che possiedono dati e informazioni sensibili per i propri utenti di riferimento

42

possono raccogliere informazioni comparative su prezzi, società, prodotti e servizi a costi

contenuti e molto rapidamente, e inoltre esperienze condivise di acquisto.

Ad un aumento del numero di informazioni, si accompagnano anche miglioramenti nella

quantità delle stesse. Mentre nella vecchia economia il consumatore era soggetto alla politica

di comunicazione parziale dei fornitori locali e doveva sopportare elevati costi di transazione

per confrontare prodotti e prezzi, su Internet può accedere a una fornitura globale e senza

limiti temporali.

Questo più facile accesso alle informazioni consentirà alle famiglie di risparmiare sui prezzi,

perché porteranno a maggiore competizione tra le imprese e aumenterà la qualità dei prodotti

offerti, attraverso la spinta fuori dal mercato dei produttori di beni di bassa qualità.

Tuttavia, le imprese possono abusare dei pool di informazioni presenti su Internet: fingendosi

consumatori imparziali e anonimi esse possono, per esempio, esprimere valutazioni in cui

lodano i propri prodotti e criticano quelli dei concorrenti. E inoltre, esse possono ricorrere a

contromisure che mitigano l’efficacia delle pratiche di ricerca dei consumatori, riducendo la

trasparenza dei mercati online. Una di queste tecniche che provoca una minore chiarezza nello

scambio commerciale è la discriminazione di prezzo.85

Al contrario della vecchia economia, nella quale le imprese applicavano prezzi prestabiliti per

i loro prodotti, nell’era dell’Internet questa struttura di mercato è cambiata totalmente:

l’interattività di Internet ha dato il via a modelli di pricing dinamici come i formati nome-

proprio-prezzo86 e le aste, con le quali pratiche il prezzo di vendita finale è determinato dal

consumatore o l’acquisto di gruppi online87. Attraverso queste tecniche il prezzo diviene

funzione inversa del numero di consumatori.88

3.1.3 Misura del cambiamento del prezzo: dispersione o omogeneità?

Ancora una volta si pone un interrogativo: se quindi i prezzi su internet siano omogenei o

frutto di una dispersione degli stessi. Anche questa volta giungiamo alla stessa conclusione.89

La domanda su come l’introduzione e la diffusione dell’Internet influisca sui livelli dei prezzi

e sulla concorrenza degli stessi è stata oggetto di studio e di ricerca anche molto prima che il

web diventasse sede di negoziazione e di affari.

85 Ancarani, 2002, Baye & Morgan, 2002 86 Come per esempio Priceline.com 87 Aiuta ad imporre condizioni di mercato migliore (es sconti all’ingrosso) 88 Behrang Rezabakhsh, Daniel Bornemann, Ursula Hansen e Ulf Schrader, 2006 89 A cui siamo giunti nel paragrafo 2.1.2

43

Le previsioni iniziali erano che l’abbassamento drastico dei costi di ricerca dei consumatori

avrebbe portato ad una maggiore concorrenza tra venditori, e di conseguenza, prezzi più bassi

e più omogenei, dovuti ad una riduzione del potere di mercato dei venditori.

Tuttavia la tesi dei prezzi convergenti, cioè la riduzione della dispersione dei prezzi per

prodotti identici tra diversi venditori, è stata supportata solo da alcuni studi. I mercati online

non mostrano infatti una dispersione dei prezzi più piccola, anzi talvolta più ampia, dei

mercati convenzionali. L’ipotesi di mercati Internet perfetti che raggiungono l’ideale

neoclassico sembra quindi smentita dall’evidenza empirica.

Difatti, i venditori ricorrono a diverse contromisure come la discriminazione di prezzo,

differenziazione e raggruppamento di prodotti90: e di conseguenza, ciò spiega il motivo per il

quale la dispersione dei prezzi sia più elevata online sebbene talvolta i prezzi risultino

inferiori.91

90 Ancarani, 2002

44

3.2 Interazione tra discriminazione di prezzo e personalizzazione di massa

La personalizzazione elettronica è definita come fornitura di contenuti o raccomandazioni

rilevanti per l’utente basate sul comportamento passato, su analogie con altri utenti e su

preferenze esplicite o caratteristiche individuali. Questa tecnica si prefigge il fine di

migliorare il rapporto tra visitatori e utenti, grazie al fatto che con l’e-commerce l’azienda può

adattare e focalizzare le informazioni sul cliente sfruttando la comunicazione con questo.

Successivamente vedremo come il commercio elettronico, sfrutti l’intelligenza artificiale e le

informazioni che da questa ne derivano, non solo per personalizzare il prodotto, ma anche e di

conseguenza, per poter aumentare i prezzi sullo stesso. Man mano che il livello di

personalizzazione aumenta e l’acquirente rivela sempre più le sue preferenze, quest’ultimo fa

più caso agli annunci pubblicitari, fino poi a dover affrontare il trade-off tra prezzi più elevati

e migliori contenuti personalizzati. Alla fine si raggiunge un vero e proprio pricing dinamico

diretto uno contro uno, dovuta all’acquisizione di un maggiore potere di monopolio e lock-in

degli utenti.

3.2.1 La personalizzazione di massa

L’emergere della tecnologia di Internet si è tradotta in svariate opportunità di relazioni one-to-

one con i clienti. Il suo scopo è quello di fornire informazioni e prodotti orientati al

consumatore.

La personalizzazione riguarda, quindi, la fidelizzazione dei clienti tale che si costruisca una

significativa relazione individuale, attraverso la comprensione dei bisogni di ciascun

individuo e aiutando a soddisfare gli obiettivi che abbraccia efficacemente e in modo

consapevole anche ogni singola esperienza in un determinato contesto.92 La personalizzazione

è quindi la corrispondenza tra natura dell’oggetto ed esigenze del soggetto.

Alla base quindi deve essere presente la conoscenza delle esigenze del cliente e i modi per

raccogliere queste informazioni sono diversi e numerosi: possono essere mezzi espliciti o

impliciti. Nel primo caso ci stiamo riferendo ad un processo di configurazione, mentre nel

secondo caso il sistema estrae dati dagli individui e si adatta ai suoi utenti, attraverso un

sistema software meno trasparente: la personalizzazione quindi si basa sul profilo cliente e gli

algoritmi coinvolti apprendono come personalizzare automaticamente determinati oggetti93

sulle caratteristiche personali dei clienti. Il venditore e l’acquirente, quindi, vivono

92 Riecken, D.,2000 93 Hirsh et al.

45

un’interazione individuale, che permette al primo di raccogliere informazioni attraverso la

registrazione dell’utente online, i cookie, le pagine di registro del server Web, ecc. Questo,

combinato con con il filtraggio collaborativo94 e il data mining95, consente al venditore di

progettare prodotti adatti per gli individui.

Questo rapporto più stretto tra impresa e consumatore prevede uno scambio reciproco di

informazioni tra di essi. I clienti ricevono un maggior grado di dettagli pertinenti e utili da

un’azienda, così da essere più propensi all’acquisto e all’utilizzo dei servizi e prodotti della

società in questione. Contemporaneamente, la lealtà crescerà di pari passo con i ricavi della

stessa, a patto che questa agisca in modo appropriato nell’uso dei dati privati e personali dei

clienti. Il rapporto quindi deve garantire al consumatore la possibilità di essere influente sui

propri dati: avere la scelta in materia di messaggistica e-mail e banner pubblicitari possono

rappresentare fattori di attrattività per il cliente verso l’impresa, che a sua volta manterrà in

questo modo una base di clienti redditizia. Il sacrificio di libertà e privacy viene compensato

da un’esperienza di acquisto personalizzato positiva, grazie al fatto che il cliente viene aiutato

nella ricerca di ciò a cui è interessato.

I responsabili dell’e-commerce si sono resi sempre di più conto del fatto che il modello

predominante di produzione e commercializzazione in serie di prodotti standard e di massa

porta ad un’elevata concorrenza tra le imprese di questo tipo. Se il prezzo fosse l’unico

aspetto di differenziazione per un’attività di e-commerce, questo porterebbe a bassa fedeltà e

bassi margini dai clienti, soprattutto per l’alta trasparenza presente su Internet. Questo

approccio all’impresa è cambiato con il sopraggiungere della New Economy, poiché Internet

facilita un rapporto di apprendimento continuo tra venditori e clienti, fondamentale per i primi

per ottenere un successo nel lungo termine. Ciò che ha permesso quindi il passaggio da

produzione di massa a personalizzazione di massa è quindi dovuto al cloud computing,

nanotecnologia e rilevamento intelligente.

Quindi, l’individualizzazione di prodotti e servizi può ridurre la comparabilità dei prodotti e

porta anche differenziazione dai concorrenti: in questo modo si facilita un posizionamento

unico all’interno del mercato.

3.2.2 La tecnologia: strumento di personalizzazione e di dynamic pricing

La tecnologia di commercio su Internet ha ridotto in modo significativo i costi dei venditori

per la raccolta di informazioni sulle preferenze degli acquirenti e la gestione di più prezzi.

94 Una classe di strumenti e meccanismi che consentono il recupero di informazioni predittive relativamente agli interessi di un

insieme di utenti 95 Definizione nel capitolo 2

46

Questo ha portato il venditore online ad offrire prodotti personalizzati a prezzi discriminatori.

Come abbiamo già visto nel capitolo precedente, Internet riduce anche il costo del menu per

la gestione di più prezzi fino quasi a zero: ciò consente di adottare una quotazione

personalizzata in tempo reale. La riduzione dei costi di menu, insieme a quella dei prodotti

personalizzati, consente ai venditori di praticare prezzi discriminatori e di addebitare un

premio di prezzo, dal momento che le caratteristiche dei prodotti per la loro maggiore

personalizzazione soddisfano maggiormente i gusti dei consumatori. Certo rimane che

l’obiettivo primario del produttore che si avvale della personalizzazione di massa è quello di

aumentare il prezzo e di vendere di più, cosa che è possibile solo per i primi utilizzatori di

questo strumento. Ciò dipende dal fatto che le imprese, in generale, non hanno la stessa

capacità di assimilare nuove tecnologie. Infatti, i primi che si apprestano nell’adottare nuove

tecnologie Internet per la personalizzazione guadagnano quote di mercato, a spesa dei

venditori convenzionali.

In ogni caso, il venditore che adotta la personalizzazione di massa continua

contemporaneamente a offrire anche prodotti standard, dei quali potrà aumentare il prezzo al

fine di poter ottenere il massimo premio dai prodotti personalizzati. Il ritardo degli altri

venditori nell’attuare la personalizzazione fa meglio adottarla, poiché i ‘produttori ritardatari’

continueranno ad offrire solo prodotti standard, permettendo così una differenziazione tra i

beni.

Si tratta infatti, di una situazione simile a quella presente nel dilemma del prigioniero: nel

caso in cui entrambi adottino la personalizzazione di massa i profitti raggiunti sono inferiore

rispetto all’ipotesi di esclusiva presenza di prodotti standard. Nonostante questo, le due

aziende finiscono per scegliere di personalizzare, con la speranza che l’altro non lo faccia.

Ovviamente come in ogni modello microeconomico, bisogna anche studiare altre variabili e

condizioni che potrebbero influenzare l’efficacia di questa pratica. Con l’adozione di due

distinte funzioni di costo, potremmo studiare e notare concorrenza altrettanto elevata tra i

prodotti e i prezzi delle due aziende prima menzionate. Esse mostreranno diversa produttività

nella personalizzazione, in relazione inoltre ai costi marginali di personalizzazione e

informazione a scopo di investimento. Altro scenario ipotizzabile è il caso in cui la

personalizzazione non venga adottata simultaneamente: ricordiamo infatti che il leader

potrebbe scoraggiare in questo modo l’ingresso del competitor ed evitare così di cadere nella

situazione del dilemma del prigioniero.96

96 Ravi Aron, Arun Sundararajan, Siva Viswanathan, 2001

47

3.3 La risposta dei clienti e l’impatto sul benessere dei consumatori

Abbiamo visto come l’efficienza del canale di vendita su Internet abbia permesso che le

informazioni tra consumatori e venditori fluissero più liberamente. Ciò ha portato a due

grandi differenze principali rispetto all’era pre-Internet:

prima i prezzi venivano modificati a intervalli di settimane o mesi nei canali

convenzionali, le variazioni di prezzi vengono effettuate nel corso di un’ora o meno

nel canale Internet;

le politiche discriminatorie nell’economia tradizionale vengono applicate per un

tempo prolungato e sono raramente cambiate, mentre, al contrario, sul web si

evolvono dinamicamente in tempo reale.

La disponibilità di informazioni e lo sforzo richiesto per ottenerlo hanno implicazioni per la

risposta dei consumatori alle strategie di prezzo dinamiche. Un’elaborazione efficiente e

rapida quindi delle informazioni dei clienti consente una tariffazione dinamica tra di essi,

attraverso l’analisi dei loro dati comportamentali. Ora analizziamo l’impatto netto di queste

pratiche e tendenze sul comportamento dei consumatori e sul loro benessere.

3.3.1 Impatto sul rapporto con il cliente

I consumatori che acquistano su internet possono essere divisi in due gruppi distinti: coloro

che valutano convenienza e tempo, che sono meno sensibili al prezzo, e quelli che

confrontano i prezzi di più fornitori e sono più sensibili a questo.97

È molto più probabile che i secondi utilizzino robot di confronto dei prezzi prima di effettuare

i loro acquisti. Il loro obiettivo è quello di ottenere, attraverso questi software, in media prezzi

più bassi, rispetto al primo segmento che effettua una ricerca di comfort. I prezzi dinamici

hanno comunque impatto su entrambi i segmenti di consumatori. Contemporaneamente, i

negozianti utilizzano robot di confronto dei prezzi, cercando di ottenere informazioni sugli

stessi per poter agire su di essi: infatti, quando iniziano ad utilizzare prezzi dinamici,

l’incertezza sui dati tra i fornitori aumenterà. Questo implica, quindi, anche che i robot

aggiornino a loro volta i database per non portare ai clienti raccomandazioni errate. Le

prestazioni di questi bot di comparazione posso deteriorarsi, oltre che per la causa appena

esposta, anche a seguito di ulteriori strategie di prezzo dinamiche dei fornitori. Per esempio,

alcuni fornitori potrebbero impedire ai robot di cercare informazioni sui prezzi o renderle

97 P.K. Kannan, Praveen K. Kopalle, 2001

48

inattendibili, utilizzando tecniche di abbinamento di prezzi o fornendo coupon elettronici

dinamici98 o differenziando i prodotti e quindi creando fidelizzazione del cliente.

In ogni caso, se un numero elevato di individui alla ricerca di informazioni sui prezzi ha

difficoltà a ottenerne di attendibili a causa delle pratiche di discriminazione di prezzo

dinamiche, potrebbe esserci una rilevante reazione contro i venditori. Questi ultimi quindi si

troverebbero costretti a fornire le informazioni richieste ai robot e ad abbassare i prezzi, in

modo da essere competitivi con gli altri fornitori.

I consumatori acquistano articoli a determinati prezzi si aspettano che i venditori non

discriminino tra loro, in base alle loro esperienze nei negozi tradizionali: preservano, quindi,

una fiducia intrinseca. Quindi soprattutto relativamente a prodotti/ servizi non acquistati

frequentemente o rispetto ai consumatori meno sensibili al prezzo e quindi più fedeli, spesso, i

consumatori pagano di più per alcuni prodotti senza esserne consapevoli. Se dovessero

rendersene conto, come è successo nel caso di Amazon99, questa rivelazione potrebbe ledere

la fiducia dei clienti verso quel determinato e-tailer.

L’unica possibilità di proteggersi dalla variazione repentina e dinamica dei prezzi è data

dall’esperienza e dall’apprendimento comparativo attraverso altri canali: i consumatori

frequenti di un determinato prodotto può così imparare a conoscere le regole per ottenere

buoni prezzi.

Alcune aziende, prime tra tutte le compagnie aeree e le sistemazioni alberghiere, per la loro

natura deperibile100, sono quasi giustificati a massimizzare i loro ricavi attraverso prezzi

dinamici in queste categorie. Quindi la reazione e l’impatto negativo sulla fiducia dei

consumatori, ci si aspetta che, per queste categorie di prodotti, sia minore.

L’e-commerce, come abbiamo visto, consente molte innovazioni nel pricing: alcune sono

state accettate dai consumatori, altre respinte. Ciò che crea una o l’altra situazione è nella

rottura o meno di una norma sociale: quando i venditori violano questa, i consumatori

giudicano il risultato come ingiusto e dimostrano un’attitudine negativa nei suoi confronti,

perdendo fiducia in lui.101 Le norme sociali, nel caso del pricing, premettiamo siano regole

che la comunità concorda, al fine di fare in modo che il venditore le segua nella fissazione dei

prezzi. Una di queste norme assume che a tutti i consumatori devono essere applicati gli stessi

prezzi, ma non che i singoli rivenditori indipendenti debbano sentirsi vincolati ad applicare lo

stesso.102 Possono esserci infatti due modi per discriminare: il venditore applica prezzi diversi

oppure tra i venditori ci sono prezzi diversi per lo stesso bene. Pertanto, non è solo il prezzo

98 Simili ai buoni sconto cartacei, usati per creare una nuova relazione con il cliente 99 Vedere paragrafo 2.4 100 Valore residuo zero 101 Maxwell,2002 & Garbarino e Lee,2003 102 Darke and Dahl, 2003; Grewalet al., 2004; Haws and Bearden, 2006

49

che in sé cambia le percezioni di equità degli individui. Ciò che fa la differenza risiede

nell’infrazione di una norma sociale: quando i prezzi forniti da diversi rivenditori differiscono

è considerato come giusto, poiché questo non è considerato più come stabile; al contrario è

ingiusto quando i prezzi sono differenziati da un singolo rivenditore.103 Di conseguenza, si

perde la fiducia e aumentano le reazioni negative dei consumatori. Questo è il motivo per il

quale, la comprensione delle norme è fondamentale per i venditori per prevedere la risposta al

pricing dinamico. Pertanto è necessario progettare situazioni che riducono gli effetti negativi

della violazione di norme: ad esempio fornendo incentivi diversi, spiegazioni credibili (es

costi diversi di assistenza) o consentire ai clienti di aderire a condizioni speciali.

Inoltre, le aspettative sui prezzi e i prezzi di riferimento dei consumatori giocano un ruolo

fondamentale nei processi di scelta. Questi, dunque, sono funzione della frequenza con cui i

consumatori acquistano prodotti e servizi, del livello di standardizzazione e infine, del grado

di coinvolgimento del consumatore nel bene acquistato. In ogni caso, quando un prodotto è

venduto sia su Internet che nei negozi fisici, i prezzi di riferimento dei consumatori saranno

diversi sui due canali: con ogni probabilità più bassi sul web. La domanda di un prodotto

fisico e su internet è influenzata dai prezzi di riferimento, quindi è funzione dei prezzi di

riferimento. I rivenditori, quindi, ricorrono a prezzi dinamici a causa della possibilità che i

consumatori si aspettino prezzi più bassi su Internet. La maggiore variazione dei prezzi di

riferimento è l’effetto dell’applicazione di tecniche di tariffazione dinamica, il quale provvede

come impatto netto una vanificazione della sensibilità dell’acquirente al prezzo su Internet.104

Inoltre, altro motivo di preoccupazione per i consumatori risiede nel fatto che l’aumentare

dell’utilizzo di Internet grazie all’utilizzo tecnologico, porta all’aumento del traffico di

informazioni personali dei consumatori. Questo consentirà ai professionisti del marketing di

acquisire una maggiore esperienza nella valutazione dei comportamenti di acquisto. Sebbene

ciò possa portare vantaggi nel breve periodo, le violazioni nella privacy e nella sicurezza

probabilmente ostacoleranno la vendita al dettaglio online a lungo termine, poiché queste

pratiche minano la fiducia degli individui.

3.3.2 Impatto sul benessere dei consumatori

La comparsa del commercio elettronico abbassa sempre i prezzi al dettaglio, poiché aumenta

la concorrenza e aumenta, quindi, il surplus del consumatore. Tuttavia ciò non significa che il

benessere totale, misurato come surplus sociale, cresca di conseguenza. Questo è dovuto

103 Ellen Garbarino, Sarah Maxwell; 2010 104 P.K. Kannan & Praveen K. Kopalle; 2001

50

principalmente al fatto che la divisione del mercato tra negozi convenzionali e e-commerce

non sia socialmente ottimale e la perdita di efficienza della distribuzione si accumula se la

popolazione degli acquirenti sul web è piccola e/o il costo dell’e-commerce è elevato.

Un vantaggio derivante dal commercio online è infatti riscontrabile nella maggiore varietà di

prodotti su internet, accanto alla capacità dei rivenditori online di catalogare, consigliare e

fornire un gran numero di prodotti in vendita.

Da un modello sulla competitività spaziale, si è visto come nel breve termine i rivenditori

fisici sono immutabili e non possono chiudere, e pertanto l’ingresso di un rivenditore online

porterà alla riduzione dei prezzi dei rivenditori fisici. Nel medio termine, se supponiamo che i

venditori fisici possano chiudere, ma non trasferirsi, di fronte alla concorrenza online, alcuni

dettaglianti fisici con elevati costi marginali lasciano il mercato: i venditori che vivono vicino

a questi staranno, quindi, peggio, mentre i singoli che vivono in un’area rurale, in cui non

erano già allora disponibili servizi di vendita al dettaglio, stanno meglio. A lungo termine, con

l’uscita e il libero trasferimento dei rivenditori fisici, l’ingresso di un rivenditore online riduce

sia i prezzi di equilibrio, che il numero di rivenditori fisici con elevati costi marginali.105

Nello specifico, in relazione al dynamic pricing, Gallego e van Ryzin dimostrano che la

politica dinamica dei prezzi che massimizza i ricavi avvantaggia i consumatori rispetto alla

politica dei prezzi statici. Questo comunque dipende da come viene ripartito il benessere tra

impresa e condizionamento del cliente in una vendita, e di conseguenza, dalla variazione

dell’elasticità della domanda. Il pubblico e i media, al contrario, credono che le imprese

ottengano più ricavi usando prezzi dinamici solo estraendo surplus dal consumatore. In realtà,

le imprese potrebbero essere riluttanti a implementare prezzi dinamici per timore di ritorsioni

dei consumatori e di una cattiva immagine che la stampa potrebbe creare su di essi. Ma non

solo: quando la capacità è scarsa e la domanda ridimensionata in proporzione, la politica dei

prezzi dinamica è asintoticamente ottimale per il benessere dei consumatori. In queste

condizioni, anche senza l’obiettivo esplicito di migliorare il benessere sociale, gli scopi

aziendali sono allineati con quelli dei responsabili politici.106

I prezzi dinamici, comunque, consentono di fare buoni acquisti soprattutto quando il

consumatore sa come muoversi. Alcune regole di acquisto online infatti sono riscontrabili in

pochi assunti: i prezzi nei weekend sono leggermente più alti, alcuni siti e-commerce per

emergere utilizzano il ‘sottocosto’ per brevi periodi di tempo e, infine, alcuni prodotti,

specialmente quelli elettronici tendono a deprezzarsi rapidamente quando escono nuovi

modelli. Al contrario, relativamente a quest’ultimo caso, dagli scaffali dei negozi fisici

105 Wen- Chung Guo e Fu-Chuan Lai; 2017 106 N. Chen & G. Gallego, 2016

51

spariscono questi prodotti, mentre nei negozi online rimangono per molto più tempo a prezzi

estremamente bassi.

Ciò che anche solleva preoccupazioni per il benessere dei consumatori, ma anche per lo stato

di competitività nei mercati dell’e-commerce, è la sostituzione di un’agenzia artificiale per il

coinvolgimento umano nelle attività commerciali. La misura in cui gli agenti artificiali

alterano il benessere o la competizione dipende dal grado di utilizzo dei clienti e dal livello in

cui le scelte operate dall’intelligenza artificiale differiscono da quelle che sarebbero state fatte

dai singoli individui. I consumatori subiranno una perdita di benessere sono nella misura in

cui gli agenti artificiali sono meno efficaci nella ricerca e nella valutazione degli individui.

Dall’altra parte, questo potrebbe beneficiare i consumatori che desiderano migliore la

performance in termini di ricerca più approfondita: diventerebbero veri e propri consumatori

esperti nei mercati di consumo. E allo stesso tempo, potrebbero restringere il mercato a

fornitori inefficienti, oltre a ridurre il valore del marchio come fattore di garanzia di minor

rischio: la fiducia in una determinata azienda e-commerce verrebbe sostituita dalla fiducia

nello strumento tecnologico di comparazione.107

107 William H. Redmond, 2002

52

3.4 La tutela per l’intrusione di privacy

Le questioni di privacy e sicurezza sono state etichettate dalle organizzazioni governative e

dai consumatori come due principali preoccupazioni dell’e-commerce.108 La privacy del

consumatore è vista come un diritto sia dal punto di vista legale109 che etico110. In ogni caso,

livelli più alti di esperienza su internet portano ad una minore percezione del rischio nello

shopping online e meno preoccupazioni riguardanti la sicurezza del sistema. Rimane certo

però che crea contemporaneamente maggiori preoccupazioni riguardo la privacy online.

In tutto l’elaborato abbiamo messo in evidenza come il dynamic pricing fonda la sua

applicabilità sulle informazioni che le tecnologie riescono a estrapolare dal consumatore, e

pertanto urge analizzare se e in che misura il consumatore sia tutelato.

3.4.1 Il motivo della necessità di una regolamentazione

I vantaggi della regolamentazione del commercio elettronico riguardano i potenziali danni per

i consumatori in un mercato non regolamentato. I clienti, infatti, lasciano attraverso la

navigazione sul web due tipi di tracce: indirizzi e-mail o altre informazioni necessarie per

entrare in un sito web e anche i dati clickstream, più significativi perché generati in modo

silenzioso. Questi ultimi generano quindi questioni più significative sul consenso informato.

L’operatore del sito web, come abbiamo visto, servendosi di cookie combina le informazioni

generate dalle visite al sito da un determinato computer con i dati identificativi del potenziale

cliente.

Le prime preoccupazioni sono arrivate nel 1999 quando DoubleClick annunciò una fusione

con una diretta marketer, Abacus Direct, che conteneva tali informazioni come carte di

credito individuali, numeri di telefono, reddito familiare ecc. Inoltre uno studio di FTC111 ha

rivelato che solo il 10% dei siti web hanno implementato pratiche di informazione leale e

hanno raccolto prove del fatto che alcuni rivenditori avevano violato le promesse fatte sulla

privacy.112

108 Briones 1998, CL1 1999, CNN 2000, Cunsumer Reports Online 1998, FT'C 1998a, 2000, Folkers 1998, Judge 1998; Machrone

1998, National Consumers League 1999 109 Goodwin 1991, Caudill e Murphy 2000, Culnan 2000, Petty 2000 110 Bloom, Milne e Adler 1994; Caudill e Murphy 2000; Chonko 1995; Foxman e Kilcoyne 1993; Jones 1991

111 La Federal Trade Commission 112 Larry E. Ribstein & Bruce H. Kobayashi, 2002

53

3.4.2 Regolamentazione e-commerce

Il D. Lgs. 9 aprile 2003 n70 ha recepito la direttiva comunitaria n.200/31/CE, la direttiva sul

commercio elettronico, la quale detta una disciplina generale per qualsiasi servizio anche se

non remunerato in via elettronica sia nel settore del B2C, che del B2B. Inoltre, il D. Lgs

70/2003 si applica a tutti i ‘prestatori’ dei servizi di commercio elettronico e ai ‘destinatari del

servizio’. Questo decreto ha introdotto l’obbligo di inserire alcune informazioni generali sul

sito web, alcune norme in materia di comunicazioni pubblicitarie, di contrattazione telematica

e di responsabilità del provider. Infine, l’e-commerce è soggetto alle norme a tutela dei

consumatori, contenute nel Codice del Consumo113.

Più nello specifico, riguardo al tema della privacy, a partire dal 25 maggio 2018 è

direttamente applicabile in tutti gli Stati membri il Regolamento Ue 2016/679, noto come

GDPR114, relativo al rafforzamento della protezione degli individui rispetto al trattamento e

alla circolazione dei dati personali.

Una novità è rappresentata, inoltre, dall’abolizione del geoblocking alla fine del 2018. La

novità introdotta sta, dunque, nella formazione di un vero e proprio mercato digitale unico,

attraverso l’eliminazione delle restrizioni e discriminazioni nell’acquisto in altri Paesi

dell’UE. Uno degli esempi più famosi di geoblocking è riconducibile al caso di Eurodisney, il

parco giochi per bambini in Francia. Ciò che ha portato la Commissione ad intervenire è stata

l’applicazione di prezzi maggiorati ai clienti tedeschi e inglesi che acquistavano online. Il

nuovo regolamento, quindi, prevedeva l’applicazione delle stesse condizioni di consegna ai

diversi Paesi, ammettendo comunque la possibilità di tariffe di spedizione differite tra loro.115

Relativamente alla discriminazione di prezzo, la normativa prevede che un cittadino dell’UE

o un residente nell’UE non può dover pagare un prezzo più elevato per l’acquisto di beni e

servizi a causa della sua nazionalità o del suo Paese di residenza. L’unica eccezione di prezzo

è prevista in relazione a differenti costi di consegna, che dipendono dalla distanza dal

distributore al cliente. Anche i biglietti ferroviari o aerei acquistati online non devono

presentare differenze di prezzo e sin dall’inizio il prezzo deve essere inclusivo di tasse, spese

e maggiorazioni.

In ogni caso, non sembrano esserci nel commercio elettronico nuovi atteggiamenti anti-

concorrenziali attuati dalle imprese o nuove controversie, non già previste e regolamentate

dalla disciplina legislativa esistente in materia di libera concorrenza. L’autorità antitrust

inglese e americana, comunque, considerano necessario monitorare determinati aspetti.

Questo diviene fondamentale per evitare che abusi e comportamenti particolari pregiudichino

113 Decreto Legislativo 6 settembre 2005 n.206 114 General Data Protection Regulation 115 Federico Formica, 2018

54

il grado di efficienza del mercato e dissipino i vantaggi che il commercio online può

promettere.

Nel dettaglio, la discriminazione di prezzo, che abbiamo visto essere molto diffusa nei

mercati digitali, può generare benefici per i consumatori, oppure può produrre effetti

distorsivi sul processo competitivo. Rispetto ai mercati tradizionali c’è una maggiore

difficoltà nel riconoscere pratiche di discriminazione di prezzo con effetti anti-concorrenziali.

Questa differenza è dovuta al fatto che il commercio elettronico presenta due caratteristiche:

la presenza di nicchie, per le quali è difficile definire la dimensione ed estensione del mercato

da prendere in riferimento e l’esistenza di economie di scale e di scopo rilevanti, che rendono

complicato il confronto tra costi e prezzi delle imprese.116

Ma quindi la domanda che bisognerebbe porsi a questo punto della nostra analisi è quando la

discriminazione di prezzo possa essere considerata legale e quando no. È illegale se i fattori

considerati per discriminare sono razza, genere, religione o nazionalità e se viola le leggi

antitrust. Ciò significa che i prezzi dinamici possono però basarsi sulla posizione, l’ora del

giorno in cui è effettuato l’acquisto, il dispositivo utilizzato e la cronologia di navigazione. In

conclusione, quando quindi l’addebito di prezzi diversi a clienti diversi non è derivata

dall’intenzione di danneggiare i concorrenti ed è fatta in buona fede, non si può parlare di

discriminazione di prezzo illegale.

A questo proposito, il Robinson-Patman Act è lo statuto antitrust federale in materia di

discriminazione di prezzo. Tale legge ha lo scopo di controllare prezzi discriminatori, creati

con l’intenzione di spingere fuori dal mercato i concorrenti. Lo scopo principale della legge è

quello di mantenere la concorrenza sul mercato.

116 Carlo Cambini & Nicola Meccheri,2009

55

CONCLUSIONE

Nel primo capitolo, si è analizzato e messo in paragone le diverse tipologie di discriminazione

di prezzo. Ciò è stato necessario per comprendere quali siano le strategie messe in atto dalle

aziende per aumentare il proprio profitto con una maggiore mole di informazioni sul

consumatore, e quindi, sulla domanda. Nello specifico: con la prima il prezzo per ogni

consumatore è diverso per ogni individuo e corrispondente a ciascun prezzo di riserva; con la

seconda il prezzo varia a seconda della quantità acquistata; e infine, nel terzo grado di

discriminazione la clientela è segmentata in sottomercati. Successivamente, si è riflettuto sul

concetto di discriminazione dei prezzi che hanno portato a quello che è il significato attribuito

oggi. Infine, si è analizzato la dispersione dei prezzi nell’area euro integrata.

L’evoluzione della discriminazione di prezzo è stata poi determinata dalla creazione e

dall’implementazione di software e tecnologie attraverso cui è possibile prendere migliori

decisioni in termine di prezzo. Nel secondo capitolo, pertanto, è stato spiegato come

l’intelligenza artificiale, sviluppata dopo la nascita di internet e del commercio elettronico,

riesca a estrapolare dalla navigazione sul web più informazioni sul consumatore. Questa

maggiore trasparenza, di cui le imprese possono avvantaggiarsi, fa sì che i prezzi sul web

sempre più velocemente e sempre più efficacemente si adattino al cliente, in modo da

avvicinarsi al loro prezzo di riserva. La domanda quindi che si pone diviene quindi la

seguente: se la maggiore facilità del confronto dei prezzi e dei prodotti su internet spinga ad

una situazione di concorrenza perfetta, e di conseguenza, di prezzi più bassi o se continui a

prevalere un sistema di dispersione dei prezzi, come fattore di vantaggio competitivo delle

imprese. Da più analisi condotte, sembra prevalere la seconda tesi.

Nel terzo capitolo, infine, si è messo in evidenza i nuovi rapporti che si vengono a istaurare

con i clienti, l’effetto che questa pratica produce sulla fiducia che detiene nell’imprese e gli

strumenti di ricerca che la tecnologia mette loro a disposizione per difendersi dal dynamic

pricing e per effettuare i migliori acquisti ai prezzi più convenienti. In ogni caso, rimane in

dubbio se nel commercio online il benessere del cliente venga diminuito o meno. La

personalizzazione di massa, che si avvale degli strumenti tecnologici di cui usufruisce il

dynamic pricing, sembra dare un punto a favore dell’e-commerce rispetto al commercio

tradizionale, e contemporaneamente far crescere le preoccupazioni. Dall’altra parte, sebbene

ci siano ampie e varie regolamentazioni a protezione della privacy del cliente e, la pratica

sembra destare molte preoccupazioni ed è bene che gli individui conoscano ‘le regole’ che

56

muovono il commercio sul web prima di inoltrarsi in acquisti non economicamente

convenienti.

Con questo elaborato ho voluto presentare il grande vantaggio e allo stesso tempo il timore

che Internet, la tecnologia e in particolare il commercio elettronico hanno portato. Si riduce la

trasparenza di informazioni nel rapporto cliente-impresa: questo porta alla formazione di un

prodotto più adatto alle esigenze ed aspettative dell’individuo ma contemporaneamente le

stesse informazioni accumulate vengono sfruttate per ricavare il massimo profitto, a discapito

del consumatore.

La discriminazione di prezzo, fin dai tempi antichi, è una pratica conosciuta, studiata e

applicata ed è parte del piano strategico dell’impresa. Quello che sconvolge è la possibilità e

la capacità dei software di assomigliare quasi al primo tipo di discriminazione dei prezzi,

quella così che i testi di economia industriale definiscono come ‘perfetta’.

Citano così i manuali: ‘non è presente nella realtà: bisognerebbe avere una piena conoscenza

di tutti i prezzi di riserva dei clienti per poter estrapolare il massimo surplus da questi’.

E la rapidità con cui gli algoritmi modificano i prezzi seguendo i cambiamenti della domanda

e il bagaglio di dati che riescono ad accumulare quasi ricordano le ipotesi di base che

avevamo appena definito ‘impossibili’.

Una piena applicazione di questa non è stata ancora realizzata, ma la domanda che dovremmo

porci è se l’avanzare delle tecnologie sofisticate potranno un giorno essere talmente efficienti

da rendere quello che fino ad oggi è impossibile qualcosa di realizzabile.

Dall’altra parte, richiamando la mia metafora dell’introduzione, sublime è l’”orrendo che

affascina”, in bilico tra un senso di brivido e di letizia: come di fronte alla natura l’uomo

prima prova un senso di smarrimento e di frustrazione, poi riconosce di esserne superiore, in

quanto unico essere capace di agire morale, anche di fronte ai big data e all’intelligenza

artificiale, che sembrano dominare il commercio in questo nuovo ‘non luogo’ di scambio che

è internet, l’uomo vive la stessa sensazione.

Sono, infatti, i consumatori a determinare questo prezzo: c’è come una rottura del

mismatching tra prezzo di domanda e di offerta, con l’adeguamento del secondo al primo.

Egli ottiene esattamente ciò che richiede, sia a livello di caratteristiche del prodotto che a

livello di prezzo e il prodotto assume esattamente un costo pari a quello che è il valore

attribuitogli dal consumatore.

Le domande rimaste aperte sono tante, e né io né nessun economista a cui ho fatto riferimento

attraverso le fonti utilizzate, hanno saputo dare una risposta definitiva.

Rimane quindi il dubbio su quanto sia eticamente corretta questa pratica e sui reali vantaggi

che anche i consumatori possano trarre dalla sua applicazione.

57

A mio parere, resta il fatto che dopotutto l’oggetto di vendita debba essere prezzato a seconda

del valore che l’acquirente attribuisce al bene. Sin dai tempi in cui vigeva la pratica del

baratto non esistevano periti o mercati che potessero attribuire un valore ‘oggettivo’ ad un

bene ma la stima era basata esclusivamente sulla semplice valutazione soggettiva, quantitativa

e qualitativa.

Chiudo con un dubbio: se il valore di un bene è da rapportare esclusivamente alla

soddisfazione che determina il suo possesso, è sufficiente questo per giustificare una

violazione di privacy di tale portata?

58

BIBLIOGRAGIA & SITOGRAFIA

ALAN D., SMITH, Exploring Service Marketing Aspects of E- Personalization and Its Impact

on Online Consumer Behavior, 2005

ANDREA, LODATO, Voli ‘salati’, cookies e algoritmi: così sul web i prezzi vanno su e giù,

La Sicilia https://www.lasicilia.it/news/cronaca/213224/voli-salati-cookies-e-algoritmi-cosi-

sul-web-i-prezzi-vanno-su-e-giu.html

AWI, FEDERGRUEN; ALIZA, HECHING, Combined Pricing and Inventory Control Under Uncertaintyhttps://pdfs.semanticscholar.org/73ce/baab57d68899d537583db7cdcfd75c9af0b7.pdf?_ga=2.85996440.1054608022.1559917998-1668811892.1554748036 BEHRANG, REZABAKHSH; DANIEL, BORNEMANN; URSULA, HANSEN; ULF

SCHRADER, Consumer Power: A Comaprison of the Old Economy and the Internet

Economy; Journal of Consumer Policy, 2006

CARLO, BERETTA, Rivista Internazionale di Scienze Sociali, pp. 3-11, 1983

CARLO, CAMBINI; NICOLA, MECCHERI, Concorrenza ed efficienza nel mercato del

commercio elettronico

CARLO, SCOGNAMIGLIO PASINI, Luiss University Press, Economia Industriale. Economia

dei mercati imperfetti, 2016

ELENA, BITTANTE, Giornale degli economisti e Annali di Economia, pp. 699-712

ELLEN, GARBARINO; SARAH, MAXWELL, Consumer responde to norm-breaking

pricing events in e-commerce, Journal of business Research: ELSEVIER, pp.1066-1072, 2010

Emory Law Journal

F. O. ISINKAYE; Y. O. FOLAJIMI, B. A. OJOKOH, Reccommendation systems: Principles,

methods and evaluation, pp 261-273, Egyptian Informatics Journal, 2015

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1110866515000341

GALLEGO, VAN RYZIN, Optimal dynamic pricing of inventories with stochastic demand

over finite horizons

https://www0.gsb.columbia.edu/mygsb/faculty/research/pubfiles/3943/vanryzin_optimal_dyn

amic_pricing.pdf

GIUSEPPE, CONTISSA, G. Giappichelli Editore- Torino, Information technology for the law

https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_pricing

https://en.wikipedia.org/wiki/HTTP_cookie

https://uop.edu.jo/download/Research/members/internet_and_geography.pdf

https://www.fastweb.it/web-e-digital/dall-ecommerce-al-kindle-la-storia-di-amazon/

https://www.news.srl/la-storia-del-futuro-la-nascita-ecommerce/

59

https://www.researchgate.net/profile/Nicola_Meccheri/publication/242208693_Concorrenza_

ed_efficienza_nel_mercato_del_commercio_elettronico/links/54eee0340cf2e2830865babe.pd

f

IMKE REIMERS; JOEL WALDFOGEL Throwing the Books at them: Amazon’s puzzling

long run pricing strategy, 2017 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/soej.12205

LARRY E. RIBSTEIN & BRUCE H. KOBAYASHI, State regulation of eletronic commerce,

LIPCZYNSKI, JOHN; WILSON, JOHN O. S; GODDARD, JOHN A.; SOLIMENE,

LAURA, Economia industriale: concorrenza, strategie e politiche pubbliche

MARTIN, KENNEY; JAMES, CURRY, Beyond Transaction Costs: E-commerce and the

Power of the Internet Dataspace, 2000

MOHAMMAD NAZIR AHMAD SHARIF; NG MOON CHING; ARYATI BAKRI; NOR

HIDAYATI ZAKARIA, Using a Priori Algorithm for Supporting an e-Commerce System,

2005http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.493.1466&rep=rep1&type=p

df

MUI KUNG, KENT B. MONROE E JENNIFER L. COX, Pricing on the Internet, Journal of

Product & Brand Management, 2002

ORNA AGMON BEN-YEHUDA; MULI BEN-YEHUDA; ASSAF SCHUSTER; DAN

TSAFRIR, Deconstructing Amazon EC2 Spot Instance Pricing, Journal: ACM Transactions

on Economics and Computation (TEAC) http://www.cs.technion.ac.il/users/wwwb/cgi-bin/tr-

get.cgi/2011/CS/CS-2011-09.pdf

P.K. KANNAN; PRAVEEN K. KOPALLE, Dynamic Pricing on the Internet: Importance

and Implications for Consumer Behavior, International Journal of Electronic Commerce,

2001https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/10864415.2001.11044211?needAccess=tr

ue

RAVI, ARON; ARUN, SUNDARARAJAN; SIVA, VISWANATHAN, Intelligent agents in

electronic markets for information goods: customization, preference revelation and pricing,

2001http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.22.9574&rep=rep1&type=pdf

Recommendation systems in e-commerce https://www.ionos.co.uk/digitalguide/online-

marketing/online-sales/how-to-use-recommendation-systems-in-e-commerce/

RIECKEN, D., Personalized views of personalization, Communications of the ACM, pp.27-

28, 2000

SIMONE, CATANIA, La storia del futuro: la nascita dell’e-commerce, 2017

UWE LEIMSTOLL; HENRIK STORMER, Collaborative Recommender Systems for Online

Shops https://pdfs.semanticscholar.org/d4cd/d97116e8c749d8743895f29a71d0821d68e7.pdf

VAN, RYZIN G.; TALLURI K. T., The Theory and Practice of Revenue Management,

Kluwe Academic Publishers, Boston, 2004

60

WEN- CHUNG GUO; FU-CHUAN LAI PRICE, locations and welfare when an online

retailer competes whith heterogeneous brick-and-mortar retailers, The Journal of Industrial

Economicshttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/joie.12141

WILLIAM H., REDMOND, The potential impact of artificial shopping agents in e-commerce

markets, Journal of Interactive Marketing, Elsevier, pp.56-66, 2002

Y. NARAHARI;RAJU, RAVIKUMAR;SOURABH SHAH, Dynamic pricing models for

eletronic business, pp. 231-256, 2005

https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2FBF02706246.pdf

ZAN, HUANG; DANIEL ZENG & HSINCHUM CHEN, A Comparative Study of

Reccommendation Algorithms in Commerce Applications

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.79.8432&rep=rep1&type=pdf