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# Procedura guidata: strategia PriceLabs per un nuovo studente

> La procedura che Claude segue per guidare Mattia nel definire la strategia PriceLabs (stagionalità, last-minute, day-of-week, demand factor) di un nuovo studente, con i benchmark per tipo di mercato e valori reali del portfolio Cosmica come calibrazione.

Questa pagina **non è un modulo da compilare**: è la procedura che **Claude segue per guidarti**, stesso pattern di [Direct booking → Procedura guidata](/integrazioni/direct-booking/procedura-guidata). Tu apri Claude Code, dici per quale studente stai impostando la strategia PriceLabs, e lui ti fa le domande — una alla volta — leggendo da qui cosa chiedere e come tradurre le risposte in valori.

<Note>
  Decisione fondamentale, non un default da copiare. Ogni mercato è diverso: questa procedura dà la **struttura** (quali leve impostare, in che ordine) e dei **benchmark di partenza** — mai valori da applicare alla cieca senza guardare i dati veri del mercato di quello studente.
</Note>

## Fonte

La strategia completa (setup, tutte le leve, playbook, governance) è nella SOP interna **`03_SOP/SOP_M3_03_PriceLabs_Pricing_v2.docx`** (materiale M3, proprietà Cosmica SRL) — questa procedura ne è la versione guidata e operativa per il team, non la ripete tutta.

## Quando si usa

Dopo che lo studente ha collegato PriceLabs ([Collegamento](/integrazioni/pricelabs/collegamento)) e prima di lasciarlo in autonomia (self-managed) o di prenderlo in carico (delegato) — vedi [Revenue Management](/integrazioni/pricelabs/revenue-management) per i due modelli.

## Passo 1 — Classifica il mercato dello studente

Chiedi/deduci il tipo di domanda prevalente. Quattro profili, dalla SOP:

| Tipo | Caratteristiche |
| - | - |
| **Business/Fieristico** | Domanda concentrata su fiere/eventi, alta volatilità, periodi morti marcati, BW medio-lunga |
| **Core/Event-driven** | Business + corporate + fieristico forte, leisure secondaria nei weekend, BW medio-breve |
| **Leisure/Stagionale** | Prevalentemente leisure + weekend city break, stagionalità marcata, vincolo pulizie su festività |
| **Premium/Volatile** | Leisure internazionale alta spesa, BW cortissima, picchi estremi, nessun vincolo pulizie |

Se non rientra chiaramente in uno, mixa: la SOP stessa lo permette (es. "misto").

## Passo 2 — Raccogli i 4 numeri del Market Dashboard

Nello studente: PriceLabs → Market Dashboard della sua zona (crearlo se non esiste, raggio 2-5 km). Annota:

1. **ADR mercato** (tariffa media giornaliera zona)
2. **Occupazione mercato %**
3. **Booking Window media** (giorni prima della prenotazione)
4. **LOS medio** (durata soggiorno)

Questi 4 numeri determinano gli intervalli della matrice OBP e il Minimum Stay — non sono decorativi, guidano tutto il resto.

## Passo 3 — Proponi i valori di partenza per tipo di mercato

Tabella di riferimento (SOP sezione 6, condensata) — presentala allo studente/a Mattia come **punto di partenza**, mai come valore finale:

| Leva | Business/Fieristico | Core/Event-driven | Leisure/Stagionale | Premium/Volatile |
| - | - | - | - | - |
| **Day of Week** | Ven +20%, Sab +15%, resto standard | Midweek leggero +, weekend moderato + | Gio +7%, Ven/Sab +15%, Lun-Mer/Dom -5% | OFF (domanda non differenziata per giorno) |
| **OBP profilo** | Long BW, regola madre: 0% con occ \<40% oltre 40gg | Medium-Long BW, intervalli granulari | Medium BW (BW media \~31gg) | Short BW (BW \~9gg, reattivo) |
| **Min Stay base** | Fer 2, Wkd 2, far-out 90gg→3, 120gg→4 | Uguale a Business | Base 2, far-out 120gg→4, 180gg→5 | Base 3, LM 2 entro 8gg, far-out 90gg→4 |
| **Last Minute** | 35% entro 45gg (aggressivo, BW concentrata) | 20% entro 25gg | 20% entro 30gg | 15% entro 20gg (WTP alta, meno aggressivo) |
| **Adjacent** | 5% su 1gg, no weekend | Verifica ogni 14gg | — | OFF |
| **Premium portali** | — | Airbnb +30%, Booking +60%, BE +20% | — | — |

<Warning>
  **Regola madre OBP, non negoziabile**: nessun supplemento positivo con occupazione ≤40% oltre 40 giorni dalla data. Un premio anticipato su calendario vuoto blocca il primo pick-up — è l'errore più comune, verificalo sempre prima di salvare una matrice.
</Warning>

## Passo 4 — Calibra con un esempio reale (portfolio Cosmica)

Prima di proporre i valori allo studente, confronta con un gruppo Cosmica dello stesso tipo di mercato (accesso via connettore PriceLabs Cosmica su claude.ai, tool `get_customizations` a `level: "group"`). Esempio misurato il 28/09/2026, **gruppo Milano** (Core/Event-driven):

* **Day of Week**: Gio/Ven/Sab +5%, Dom -5%, Lun-Mer 0% — molto più prudente del benchmark SOP generico (Ven+20%/Sab+15%). Un account maturo tende a convergere su aggiustamenti più piccoli.
* **Last Minute**: -30% graduale entro 20 giorni.
* **Seasonality, Far Out Premium, Demand Factor**: tutti su **"recommended"** (algoritmico, non manuale) — nessun override custom attivo.

<Tip>
  Per un mercato nuovo senza storico, **non partire dai valori manuali della SOP come fossero definitivi**: valuta se il profilo "recommended"/"market driven" di PriceLabs (che i gruppi Cosmica maturi usano) non sia il punto di partenza più sicuro, passando a valori custom solo dopo 30-60 giorni di dati — stessa regola della SOP per l'OBP custom.
</Tip>

## Passo 5 — Applica

Oggi si applica **dalla dashboard PriceLabs dello studente** (Customizations → il livello giusto: listing, gruppo, o account). Il tool del team (`pricelabs_azione`, MCP Mattone) **non scrive ancora** le customizations di strategia — scrive solo prezzo/tag/override di data su singoli annunci o liste di annunci. Estenderlo (aggiungere `get_customizations`/`update_customizations`) è il prossimo passo tecnico, non ancora fatto.

## Passo 6 — Log

Ogni valore impostato va nel Change Log dello studente (SOP sezione 10): data, leva, valore, motivo, KPI atteso. Rivedi dopo 14-30 giorni — mai più di 1-2 leve toccate insieme.


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