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Obiettivi . Indagare le diverse strategie di prezzo dinamico realizzate attraverso il canale delle vendite online, in un contesto di servizi con capacita produttiva predeterminata. Metodologia . Analisi di regressione su un database costruito simulando la prenotazione di una camera di hotel attraverso l’interrogazione di un motore di ricerca online (booking.com). Il database e costituito da 57 hotel, osservati rispetto a 16 diverse ipotesi di data di soggiorno, seguendo per ciascuna l’andamento del prezzo a partire da una prenotazione effettuata con 90 giorni di anticipo fino ad una prenotazione “last minute”. Risultati . Le strategie di prezzo dinamiche degli hotel tengono conto sia dell’approssimarsi della data di soggiorno sia dell’andamento dinamico dell’offerta degli altri operatori sul mercato. Inoltre, si dimostra il forte impatto sul prezzo della reputazione online derivante dalle recensioni sul web. Limiti della ricerca . Le strategie sono analizzate esclusivamente dal lato dell’offerta senza indagarne allo stesso tempo l’efficacia in termini di effettivo comportamento di acquisto dei consumatori. Implicazioni pratiche . I miglioramenti nel campo dell’ICT permettono l’adozione di sistemi di prezzo variabile automatici, creando un rapporto innovativo con la domanda finale e suggerendo ai manager un ripensamento delle strategie di prezzo di breve e di lungo termine. Originalita del lavoro . Si tratta del primo lavoro che analizza contemporaneamente l’effetto sul prezzo delle variabili statiche legate alle caratteristiche di un hotel e delle variabili dinamiche legate all’implementazione di tecniche di gestione dinamica dei ricavi, tenendo conto inoltre dell’interrelazione con il contesto competitivo e dei giudizi di soddisfazione dei clienti ricevuti online.

Reputazione e monitoraggio della competizione in tempo reale: le sfide innovative del pricing online