• apprendimento automatico
• ottimizzazione
• pricing
• yeld management

Le tecniche di Dynamic Pricing e Revenue Management sono attualmente tra i più utilizzati
metodi di apprendimento automatico; combinando metodi statistici, principi di probabilità, matematica e scienze informatiche, si implementano dei modelli con cui risolvere problemi di ottimizzazione dei più
vari aspetti economici.
In particolare, il Revenue Management è quell’insieme di tecniche volte a predire, anticipare e reagire ai possibili comportamenti della clientela, al fine di incrementare i profitti, mentre, il Dynamic Pricing si specializza nella gestione del prezzo offrendo una risposta al tradizionale prezzo fisso che viene assegnato di listino ai prodotti, ovvero, proponendo delle soluzione per impostarlo dinamicamente, in accordo a ciò che accade nel mercato e al comportamento della clientela.
Lo scopo che ci proponiamo con questa tesi è quello di analizzare in un’ottica inter-disciplinare le principali problematiche di Revenue Management e Dynamic Pricing, sia dal punto vista teorico che applicativo per poterne trarre uno strumento comprensibile e utilizzabile da lettori di vario stampo culturale, matematico, informatico o econonico.
A tal fine, affronteremo lo studio di modelli e algoritmi evidenziandone l’interpretazione microeconomica e metteremo in luce la percezione del cliente messo “a contatto” con queste nuove
metodologie; da ultimo mostreremo anche una serie di casi applicativi per sottolineare come sia possibile utilizzare realmente queste tecniche e quali siano gli effettivi benefici.