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• Amazon cambia i prezzi dei prodotti 2,5 milioni di volte al giorno, il che significa che il costo medio di un prodotto cambia circa ogni 10 minuti.
• Come fanno? In poche parole, Amazon ha tonnellate di dati.
• Con tutti questi dati, Amazon analizza i modelli di acquisto dei clienti, i prezzi dei concorrenti, i margini di profitto, l’inventario e una serie vertiginosa di altri fattori.
• Amazon aumenta anche i prezzi dei prodotti meno comuni, e quindi i prodotti più comuni appariranno più economici – e la gente inizierà a pensare che abbiano i prezzi migliori in generale.

Quello che segue è un estratto da “Swipe to Unlock: A Primer on Technology and Business Strategy”:

Non ti piace il prezzo di un articolo su Amazon? Basta aspettare 10 minuti. Potrebbe cambiare.

Amazon cambia i prezzi dei prodotti 2,5 milioni di volte al giorno, il che significa che un prodotto medio elencato su Amazon cambia prezzo ogni 10 minuti. Questo è cinquanta volte più spesso di Walmart e Best Buy! I continui cambiamenti di prezzo hanno infastidito alcuni consumatori quando hanno visto il prezzo di un articolo scendere subito dopo averlo comprato, ma hanno anche aiutato Amazon ad aumentare i profitti del 25%.

Come fanno? Amazon ha, semplicemente, tonnellate di dati.

Hanno 1,5 miliardi di articoli in vendita e 200 milioni di utenti. Amazon ha un miliardo di gigabyte di dati sui loro articoli e utenti. Se mettete tutti quei dati su dischi rigidi da 500 gigabyte e li impilate, la pila di dischi rigidi sarebbe otto volte più alta del monte Everest. Con tutti questi dati, Amazon analizza i modelli di acquisto dei clienti, i prezzi dei concorrenti, i margini di profitto, l’inventario e una serie vertiginosa di altri fattori ogni 10 minuti per scegliere nuovi prezzi per i suoi prodotti. In questo modo possono assicurarsi che i loro prezzi siano sempre competitivi e spremere sempre più profitto.

Attraverso questo processo, una strategia utile che Amazon ha trovato è quella di sottoquotare i concorrenti sui prodotti popolari ma in realtà aumentare i prezzi sui prodotti non comuni, ad esempio scontando i bestseller mentre aumenta i prezzi sui libri oscuri. L’idea è che la maggior parte della gente cercherà solo i prodotti più comuni (che finiranno per essere più economici su Amazon), così cominceranno a supporre che Amazon abbia i prezzi migliori in generale. Questo aggancerà i clienti su Amazon e li porterà a pagare di più per le cose meno comuni che compreranno più avanti.

Suggerimenti guidati dai dati

Ci sono molti altri modi in cui Amazon usa i suoi dati su di te per fare soldi. Basandosi sulla tua storia di acquisti, Amazon può bombardarti con raccomandazioni – non guardare oltre le sezioni “Ispirato dalla tua storia di navigazione” o “I clienti che hanno comprato questo articolo hanno anche comprato” che vedi in giro per Amazon. Amazon può anche usare le parole che evidenziate sul Kindle per prevedere cosa state per comprare. Amazon fa queste raccomandazioni trovando modelli negli acquisti dei clienti passati. Per esempio, supponiamo che Amazon abbia notato che milioni di clienti comprano insieme burro di arachidi, gelatina e pane. Poi, diciamo che tu compri burro di arachidi e pane su Amazon. Usando il modello che ha trovato, Amazon potrebbe suggerirvi di comprare la gelatina.

Predirvi cosa volete comprare va ben oltre gli acquisti consigliati, però. Considerate la tecnica brevettata di Amazon chiamata “Anticipatory Shipping Model”. Quando Amazon predice che stai per comprare qualcosa (come Target predice quando le donne stanno per partorire), può spedire quell’articolo a un magazzino vicino a te, in modo che quando alla fine lo compri, ti arrivi velocemente e a buon mercato. Come potete vedere, i big data hanno un enorme valore economico – così tanto, infatti, che il New York Times una volta li ha paragonati favorevolmente all’oro.

Questo estratto di “Perché i prezzi di Amazon cambiano ogni 10 minuti?” è tratto dal libro bestseller, “Swipe to Unlock: A Primer on Technology and Business Strategy”, di Neel Mehta, Parth Detroja e Aditya Agashe.

Neel Mehta è un Product Manager di Google. In precedenza ha lavorato presso Microsoft e Khan Academy. Si è laureato con lode all’Università di Harvard. Parth Detroja è un Product Manager di Facebook. In precedenza ha lavorato presso Microsoft, Amazon e IBM. Si è laureato summa cum laude alla Cornell University. Aditya Agashe è un Product Manager di Microsoft. In precedenza, è stato il fondatore e CEO di Belle Applications. Si è laureato con lode alla Cornell University.

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