La continua evoluzione e integrazione delle piattaforme di e-commerce ha determinato un graduale spostamento degli acquisti sui canali online.
A differenza dei negozi fisici tradizionali, i rivenditori online riescono più facilmente a tracciare le informazioni personali e i registri d’acquisto dei consumatori. Tale caratteristica consente loro di utilizzare algoritmi di big data, sostenuti da dati sulla privacy, per fornire raccomandazioni personalizzate e implementare prezzi differenziati, ossia basati sul comportamento (BBP).
Questi ultimi prevedono l’esame e lo sfruttamento della conoscenza delle abitudini passate e delle preferenze dei clienti per stabilire i prezzi più propensi a stimolare l’acquisto.
La personalizzazione è fondamentale per l’e-commerce: migliora significativamente l’esperienza dell’utente, ottimizza l’efficienza delle vendite e aumenta il valore commerciale per l’azienda.
La cronologia degli acquisti include, però, spesso dati sensibili, in primis dettagli di pagamento e comportamenti d’acquisto.
I consumatori tendono a gestire le proprie informazioni tramite opzioni sulla privacy, influenzando così il modo in cui i rivenditori adattano consigli e prezzi.
Privacy da una prospettiva di costo: lo studio
Per costi della privacy si intendono quei costi che un soggetto deve sostenere quando decide di condividere informazioni personali durante l’acquisto di beni o servizi online.
Il presente lavoro, pubblicato su Omega, indaga la personalizzazione e i prezzi basati sul comportamento (BBP) nel contesto delle preoccupazioni sulla privacy per le piattaforme di e-commerce.
Nello specifico, viene proposto un modello di gioco duopolio a due periodi, nel quale due rivenditori online vendono prodotti simmetrici e competono sul mercato tramite raccomandazione personalizzata e prezzi basati sugli atteggiamenti d’acquisto.
In primo luogo, vengono identificate le strategie ottimali di personalizzazione e prezzi differenziati per le vendite online. Successivamente, viene valutata l’evoluzione dinamica di prezzi e profitti.
Da ultimo, l’analisi rivela l’impatto del livello del servizio di consigli su misura e della differenza di costo della privacy sulle strategie dei rivenditori online.
Prospettive e sfide future
I dati raccolti indicano che i rivenditori che combinano la raccomandazione personalizzata con la strategia dei prezzi basati sul comportamento possono ottenere prezzi e guadagni più elevati rispetto a coloro che non ricorrono a tali sistemi, soprattutto quando le differenze nei costi della privacy sono significative.
Lo studio soprariportato rivela, inoltre, che affidarsi esclusivamente al consiglio personalizzato senza incorporare i prezzi basati sul comportamento può determinare una diminuzione dei profitti.
In aggiunta, l’accuratezza delle raccomandazioni e le variazioni nei costi della privacy influenzano in maniera considerevole le scelte strategiche dei rivenditori, sottolineando l’importanza di questi fattori nell’acquisire un vantaggio competitivo.
In conclusione, la ricerca fornisce preziose informazioni per i rivenditori online sull’adozione di un posizionamento efficace sul mercato, affrontando al contempo le preoccupazioni sulla privacy dei consumatori e offrendo una nuova prospettiva sugli impatti completi del consiglio personalizzato e degli atteggiamenti basati sul prezzo nel panorama aziendale.
Indagini future potrebbero esplorare l’integrazione di canali aggiuntivi, per ottimizzare ulteriormente sistemi di raccomandazione personalizzati e mantenere un coinvolgimento a lungo termine.
Chi Zhou, Danyang Bai, Tieshan Li, Jing Yu, Personalized recommendation, behavior-based pricing, or both? Examining privacy concerns from a cost perspective, Omega, Volume 133, 2025, 103223, ISSN 0305-0483, https://doi.org/10.1016/j.omega.2024.103223
