Pricing Intelligence per un Operatore di Traghetti Regionale
Operatore di traghetti regionale (rete in 3 paesi)
Abbiamo costruito una pipeline automatizzata di pricing intelligence che raccoglie quotidianamente le tariffe dei concorrenti per ogni rotta, combinazione di passeggeri e categoria di veicolo. Il team pricing dell’operatore è passato da snapshot settimanali su fogli di calcolo a una visibilità competitiva quasi in tempo reale.
La Sfida
Le tariffe dei concorrenti cambiavano più volte al giorno, ma il team pricing del cliente acquisiva solo un’istantanea parziale una volta alla settimana. Le decisioni si basavano su dati obsoleti, costando all’operatore sia velocità che ricavi.
I prezzi dei traghetti sono granulari. Le tariffe variano in base a rotta, data, tipo di passeggero (singolo, coppia, famiglia), presenza di veicolo e categoria di veicolo. Il team pricing del cliente tracciava i concorrenti manualmente su fogli di calcolo, ma il mercato si muoveva più velocemente di quanto potessero tenere il passo. Gli snapshot settimanali perdevano completamente le oscillazioni di prezzo intragiornaliere. Il risultato: decisioni tariffarie prese su informazioni obsolete e ricavi lasciati sul tavolo.
Il Nostro Approccio
Abbiamo costruito una pipeline automatizzata che raccoglie quotidianamente le tariffe dei concorrenti per ogni combinazione rilevante di rotta, configurazione passeggeri e categoria di veicolo. I dati vengono normalizzati tra i vettori così il team pricing può confrontare come con come senza pulizia manuale. Il collettore è stato progettato per gestire le protezioni anti-bot e i cambiamenti di layout attraverso selettori auto-rigeneranti.
Cosa Abbiamo Realizzato
Raccolta tariffe giornaliera
Prezzi della concorrenza raccolti quotidianamente su tutte le rotte e combinazioni di passeggeri, sostituendo le rilevazioni manuali settimanali.
Copertura granulare delle configurazioni
Ogni tipologia di passeggero (singolo, coppia, famiglia), con o senza veicolo, per tutte le categorie di veicoli. L’intera matrice tariffaria, non un campione.
Normalizzazione dei dati
Tariffe di diversi vettori normalizzate in formati comparabili così il team pricing può utilizzarle direttamente.
Raccolta resiliente
Selettori auto-rigeneranti gestiscono protezioni anti-bot e modifiche al layout del sito senza intervento manuale.
Risultati
Il tempo di verifica manuale è diminuito dell'80%. La latenza dei prezzi è passata da un ritardo di 24 ore a meno di 20 minuti. I ricavi sulle rotte monitorate sono aumentati del 18%. Il team pricing ha anche acquisito una visibilità inaspettata sui livelli di inventario dei concorrenti.
Prima e Dopo
| Metrica | Prima | Dopo |
|---|---|---|
| Tempo di verifica manuale | Hours per week | 80% less |
| Latenza dei dati tariffari | 24 hours | Under 20 minutes |
| Ricavi sulle rotte monitorate | Baseline | +18% |
| Frequenza di raccolta | Weekly snapshots | Daily, automated |
Feedback del Cliente
"Stratalis and their web scraping service lets us compare our trip prices against competitors and adjust our pricing strategy accordingly."