Gli operatori logistici svolgono un ruolo fondamentale nell’economia globale. Collegano produzione e consumo attraverso reti fisiche complesse e in rapida evoluzione. Le loro prestazioni e la loro resilienza sono essenziali per il funzionamento dei mercati moderni. Tuttavia, il settore della logistica spesso fatica a valorizzare economicamente in modo adeguato il ruolo cruciale che svolge.
Il report “Reimagining logistics pricing” a cura di McKinsey & Company suggerisce che il pricing è sia più controllabile sia più importante per gli operatori logistici di quanto emerga a volte nelle discussioni del settore. La ricerca, condotta su 21 aziende della logistica tra il 2017 e il 2022, mostra che le aziende con le migliori performance hanno aumentato i prezzi a un tasso annuo superiore del 20% rispetto alla mediana. Questa relazione si è confermata spesso anche nei diversi sottosettori – trasporto su strada, ferroviario, marittimo e aereo – dove, in generale, alcune aziende sono riuscite ad aumentare i prezzi più rapidamente delle altre.
Inoltre, la maggior parte delle aziende del campione che ha registrato una crescita dell’EBIT nel quartile superiore ha ottenuto anche una crescita dei prezzi nel quartile superiore. Questa correlazione è rimasta valida sia nel periodo precedente sia in quello successivo alla pandemia. I leader del settore non fanno affidamento esclusivamente sul controllo dei costi e sulla crescita delle vendite, ma utilizzano anche il prezzo come leva per ottenere risultati superiori.
Quattro strategie di pricing che stanno guidando le migliori performance nel settore
Sebbene ciascuna di queste strategie sia, sul piano concettuale, senza tempo, la maturazione delle tecnologie di intelligenza artificiale sta riducendo in modo significativo le barriere alla loro implementazione.
1. Inquadrare con precisione la disponibilità a pagare
Quando si parla di pricing con le aziende, la sfida più ricorrente è la commoditizzazione: i clienti percepiscono poche differenze tra i fornitori e, di conseguenza, confrontano in modo sistematico le offerte. Sebbene la logistica sia più commoditizzata di altri settori, questo non significa che la differenziazione sia assente. I motori di analisi avanzata consentono di individuare quelle che gli autori definiscono millimeter gaps: fonti di differenziazione molto sottili, ma rilevanti, che influenzano la disponibilità a pagare dei clienti.
Sebbene questi approcci analitici fossero già disponibili cinque anni fa, i recenti progressi dell’AI generativa e dell’AI agentica hanno ampliato in modo significativo la quantità di dati utilizzabili. Se in passato clienti e tipologie di merci erano classificati in categorie molto generiche, oggi un agente AI può leggere testi non strutturati provenienti da documenti come polizze di carico, fatture o registrazioni aziendali e ricavarne classificazioni molto più dettagliate. Questa maggiore granularità rende i motori di pricing più efficaci.
Tra le quattro strategie, l’individuazione analitica della disponibilità a pagare è quella maggiormente adottata nei diversi sottosettori della logistica. Le aziende che non utilizzano un motore analitico per definire i prezzi delle transazioni spot rischiano di perdere competitività.
2. Digitalizzare la revisione delle trattative
Se la commoditizzazione percepita è la sfida più citata in materia di pricing, la negoziazione dei contratti è la seconda. I grandi committenti gestiscono processi di approvvigionamento strutturati e molto competitivi, progettati per aumentare la pressione sui fornitori. Per i team commerciali impegnati nelle gare, può sembrare che siano i clienti ad avere tutte le informazioni e i principali vantaggi.
Le aziende più avanzate adottano però una prospettiva diversa. Ritengono che il vantaggio risieda nel fatto di negoziare migliaia di contratti ogni anno, mentre il cliente tipico ne conclude soltanto uno. Questo consente agli operatori logistici di disporre di una base informativa molto più ampia. La stagione annuale delle gare rappresenta quindi una risorsa preziosa, a condizione che la tecnologia venga utilizzata per identificare, codificare e rendere utilizzabili i modelli ricorrenti.
In un caso analizzato, un’azienda ha digitalizzato il processo di revisione delle trattative, creando uno storico accurato di tutti gli accordi – in essere, proposti e conclusi – a livello della singola tratta. Questo ha generato un significativo vantaggio informativo, permettendo di individuare schemi ricorrenti nei comportamenti dei clienti e della forza vendita, superiori a quelli disponibili per la maggior parte dei committenti.
3. Utilizzare il pricing per supportare la rete
Nessuna spedizione è uguale a un’altra: il luogo, il momento e le modalità con cui le merci attraversano la rete determinano differenze significative in termini di costi e complessità.
La sfida consiste nel quantificare queste relazioni complesse e tradurle in decisioni di pricing concrete. Nelle gare d’appalto il problema si amplifica, perché il committente negozia migliaia di flussi distribuiti sull’intera rete, molti dei quali non si concretizzeranno come previsto. Inoltre, gli operatori logistici si trovano spesso a gestire volumi che, nella pratica, si rivelano più costosi o complessi di quanto inizialmente stimato.
Le aziende più avanzate stanno affrontando questa sfida attraverso l’analisi dei dati. Un operatore, ad esempio, ha sviluppato un motore analitico che permette al team commerciale di valutare rapidamente il contributo di ciascun volume all’economia di lungo periodo della rete. Grazie a queste informazioni, è possibile negoziare con maggiore consapevolezza il compromesso tra prezzo e volumi a livello della singola tratta.
4. Automatizzare l’esecuzione del pricing
Nel settore della logistica, la complessità dei servizi e le architetture tecnologiche legacy si traducono in processi di pricing articolati, caratterizzati da numerosi passaggi tra sistemi e molte attività manuali. Ne derivano sia perdite di ricavi sia costi amministrativi elevati.
L’esecuzione del pricing rappresenta un ambito particolarmente adatto all’applicazione dell’AI agentica. Automatizzare flussi di lavoro come la gestione delle richieste di offerta (RFQ), l’inserimento degli ordini o l’aggiornamento dei listini tariffari consente di migliorare velocità e accuratezza. In un caso, un’azienda ha ridotto i tempi di risposta alle richieste di offerta non standard da quattro ore a due minuti grazie a una soluzione di AI agentica in grado di interagire direttamente con il cliente via e-mail. L’intelligenza artificiale si dimostra inoltre efficace nelle attività di verifica che coinvolgono sistemi e formati di dati differenti, confrontando listini, preventivi, fatture e pagamenti per individuare eventuali perdite di ricavi.
