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L economia online offre affascinanti possibilità di massimizzazione del profitto: sia nella pubblicità che nel commercio elettronico, proporre a ogni visitatore il giusto prodotto al giusto prezzo è possibile in un grado inarrivabile nel mondo offline. I metodi tradizionali di Revenue Management e Dynamic Pricing non possono però essere importati così come sono nel mondo online, dove i grandi volumi e il tempo reale pongono problemi quasi intrattabili per gli esseri umani. Ne occorrono versioni nuove, da implementare in sistemi software capaci di auto-apprendimento. Può sembrare questa una sfida alla portata solo di giganti del web con i loro team di scienziati, o di start-up con idee geniali. Invece, in questo lavoro si suggerisce un percorso alla portata di imprese più normali, che con un ragionevole impegno possono realizzare sistemi efficaci per l ottimizzazione del profitto online. I semplici algoritmi qui presentati, una volta ricondotti a idee che sono già patrimonio dei manager, si rivelano agevoli da implementare e capaci di incidere in modo significativo sulla redditività di campagne di pubblicità e vendita online.

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Laurea in Informatica e dottorato in Economia Aziendale. Docente di Business Intelligence e di Decision Methods all Università di Pisa. Esperienza di manager in azienda, consulente e imprenditore. La sua start-up, specializzata in tecnologie innovative per l online advertising e l e-commerce, è partner di grandi gruppi italiani e internazionali.

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