Nel 2024 le vendite online hanno rappresentato il 20,1% del totale retail italiano, e si prevede un ulteriore incremento fino al 22% entro il 2027. L’intelligenza artificiale (AI), già elemento trainante in ambiti come la customer experience, la gestione del customer care e l’automazione dell’advertising, sta ora ampliando il suo raggio d’azione verso l’ottimizzazione dei prezzi.

Secondo il report, il 64% delle aziende prevede l’introduzione di modelli predittivi e di AI agentica nel 2025, capaci non solo di analizzare il mercato, ma anche di intervenire in tempo reale sull’offerta, adattando i prezzi a seconda del comportamento degli utenti, della concorrenza e della disponibilità del prodotto.

Il repricing automatico è un sistema che permette di modificare automaticamente i prezzi di vendita in base a regole predefinite o a segnali in tempo reale, come:

• Prezzi dei concorrenti
• Elasticità della domanda
• Performance del prodotto
• Scorte disponibili
• Orari e giorni specifici
• Eventi esterni (black friday, meteo, news)
  

Questo tipo di automazione è oggi possibile grazie ad algoritmi avanzati di AI, capaci di elaborare centinaia di variabili e decidere la strategia di prezzo migliore per massimizzare vendite o margini.

Il report Casaleggio è chiaro: dopo gli anni dell’AI predittiva e generativa, il 2025 segna l’inizio dell’era agentica. Un agente AI, a differenza degli strumenti precedenti, non si limita a suggerire, ma agisce direttamente per raggiungere obiettivi assegnati. Nel pricing, significa ad esempio ottimizzare i prezzi per aumentare la quota di mercato o ridurre l’abbandono del carrello.

In altre parole, l’e-commerce non fissa più i prezzi: li fa evolvere.

Casaleggio Associati evidenzia che la competizione sui prezzi è ancora un fattore critico per moltissime categorie merceologiche. Il 6,1% del budget marketing delle aziende viene oggi investito in comparatori di prezzo, in forte crescita rispetto al 3% dell’anno precedente. Questo segnala una crescente attenzione verso strumenti di monitoraggio e adattamento competitivo.

L’integrazione di sistemi di repricing automatico permette alle aziende di:

• Ridurre il tempo di reazione al mercato (da ore/giorni a minuti)
• Evitare perdite di margine mantenendo prezzi competitivi
• Sfruttare le oscillazioni di domanda per massimizzare i profitti
• Minimizzare l’intervento umano, liberando risorse per la strategia
  

Sebbene il report non entri nel dettaglio delle piattaforme utilizzate per il repricing, diversi casi noti nel mercato globale (come Amazon, eBay, Zalando) fanno ampio uso di questi strumenti da anni. In Italia, la crescente diffusione di marketplace e la concorrenza internazionale stanno spingendo anche le PMI a dotarsi di soluzioni intelligenti di pricing.

Un caso citato nel report è Walmart, che ha adottato LLM per gestire oltre 850 milioni di schede prodotto, dichiarando che senza AI sarebbe servito un team 100 volte più grande.

Nel 2025, definire un prezzo statico è un approccio ormai superato. Il pricing è diventato una leva strategica flessibile, integrata con altri ambiti aziendali:

• Customer experience: offerte personalizzate in tempo reale
• Advertising: promozioni che variano in base al comportamento dell’utente
• Supply chain: adattamento dei prezzi in base alle scorte
• Forecasting: prezzi predittivi legati alla domanda futura
  

Un approccio “intelligente” al pricing non solo aumenta le conversioni, ma migliora la percezione del valore da parte del cliente.

Secondo il rapporto:

• Il 27% delle aziende utilizza l’AI per analisi dati e previsioni
• Il 24% per la personalizzazione della Customer Experience
• Il 14% per l’automazione dell’advertising
• Il 17% per l’automazione dei processi, inclusi quelli di pricing
  

Anche se il repricing automatico non è ancora citato esplicitamente, questi numeri indicano una crescita costante nella direzione della gestione autonoma del prezzo.

Gli algoritmi di repricing moderni sono spesso ibridi: combinano regole statiche, machine learning supervisionato e modelli predittivi per adattarsi alle situazioni in tempo reale. Le piattaforme più avanzate imparano:

• Quale fascia prezzo converte di più per ogni prodotto
• Come reagisce il pubblico a variazioni minime
• Quando è il momento ideale per alzare o abbassare i prezzi

In uno scenario così, non esiste più un “prezzo giusto” per tutti e per sempre, ma solo un “prezzo giusto in questo momento, per questo utente”.

Il pricing dinamico richiede anche una rivisitazione dell’organizzazione aziendale. Come emerso nel rapporto, le funzioni dell’Ecommerce Manager si stanno evolvendo. Tra le attività ritenute “molto importanti” troviamo:

• Monitoraggio delle performance di vendita (65%)
• Analisi dei trend di mercato (42%)
• Evoluzione della strategia digitale (53%)
  

Il repricing si inserisce esattamente a cavallo di queste funzioni, diventando un ponte tra strategia, operations e tecnologia.

Implementare un sistema di repricing automatico non è privo di difficoltà. Tra le principali sfide:

• Affidabilità dei dati: senza dati puliti, l’AI può “imparare male”
• Trasparenza verso il cliente: variazioni troppo frequenti possono generare sfiducia
• Sovrapposizione con promozioni o campagne: serve una governance unificata
  

È dunque fondamentale che il pricing venga centralizzato e integrato con gli altri strumenti digitali, per evitare incoerenze e conflitti.

Il 2025 segna un punto di svolta. Mentre fino a pochi anni fa il repricing era considerato un “nice to have”, oggi rappresenta una necessità competitiva per chi vuole sopravvivere in mercati iper-competitivi. E soprattutto, per chi vuole vendere valore, non solo prodotti.

In questo contesto, piattaforme come Priceflow hanno il potenziale per diventare alleati strategici indispensabili, offrendo soluzioni di repricing automatico che non solo reagiscono, ma anticipano. Perché nell’eCommerce del futuro, vincerà chi saprà prezzare in modo intelligente.