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e-Commerce : Optimiser les prix grâce à la tarification dynamique


Rédigé par Pierre HEBRARD le Mercredi 31 Janvier 2018 à 15:57 | Lu 244 fois


Avec l'essor des ventes en ligne, la question de l'optimisation des prix constitue une problématique difficile à résoudre pour les entreprises. La tarification dynamique (dynamic pricing) grâce à l'essor de l'intelligence artificielle et du machine learning, s'avère être une réponse innovante et redoutablement efficace. Elle permet une meilleure coordination de l'optimisation des prix et celle des stocks, sans perdre de vue la relation client. L'expertise de Pierre Hébrard, fondateur et CEO de Pricemoov.


l'optimisation des prix de la vente en ligne constitue une problématique difficile à résoudre pour les entreprises (Photo Metropolitain)
l'optimisation des prix de la vente en ligne constitue une problématique difficile à résoudre pour les entreprises (Photo Metropolitain)

Jusqu'à récemment, les stratégies de prix ont été pensées sans prendre en compte les spécificités de la demande. Traditionnellement, le calcul du prix s'effectue en fonction d'autres paramètres que la demande, tels que la quantité et le coût de production, faisant du volume des ventes la seule source de revenu. La performance ne se mesure donc qu'en termes de stock écoulé.

Pourtant, le lien entre prix et demande est évident : selon notre besoin dans l'immédiat, nous ne sommes pas enclins à payer un produit au même prix. Il est donc possible de moduler le prix en fonction des conditions de la demande. A l'inverse, demande et stock ne s'accordent pas toujours : difficile d'augmenter le nombre de chambres dans un hôtel en fonction du nombre de commandes. Il est donc temps que le prix et la demande se rencontrent enfin. Une rencontre que l'on peut désormais rendre possible, voire optimiser, grâce au dynamic pricing !
 


Une meilleure appréhension des variations de la demande

Conditions de vie, événements plus ou moins urgents qui conditionnent l'acte l'achat, moment auquel celui-ci intervient : pour un même besoin, deux consommateurs ne sont pas disposés à payer le même tarif. Lorsque l'achat s'avère urgent et que le client dispose d'un pouvoir d'achat conséquent, il sera d'autant plus prêt à payer un tarif légèrement plus élevé que si la demande est routinière, ou émane d'un client doté de moyens plus modestes. Si cette réalité était ignorée jusqu'ici, aujourd'hui, le dynamic pricing permet d'en tirer avantage.

Cette méthode consiste en effet à effectuer une étude minutieuse de la demande et de ses paramètres. On peut ensuite proposer le prix adapté à chaque cible. Cette stratégie a la particularité de booster le chiffre d'affaires : lorsqu'un prix a été augmenté pour répondre à une demande urgente, le gain réalisé peut ensuite amortir une baisse de prix destinée à une autre typologie de client. Ainsi, les performances de l'entreprise ne sont pas affectées par la baisse des prix.


L'intelligence artificielle comme solution à la problématique des prix

Plusieurs secteurs font déjà appel au dynamic pricing pour moduler leurs prix en fonction de la demande. C'est dans le domaine de l'aéronautique que cette pratique a fait ses débuts, avec les méthodes de tarification appliquées par American Airlines. Depuis, elle a fait ses preuves dans des secteurs aussi variés que l'hôtellerie, les croisières, les transports ferroviaires, terrestres ou maritimes, la location de véhicules, les spectacles vivants ou encore les parcs d'attraction.

Néanmoins, le prix reste encore une des principales problématiques dans le commerce. Difficile pour le Revenue Manager d'un hôtel ou d'une grande librairie, par exemple, d'harmoniser les prix pratiqués en ligne et ceux fixés en points de vente physiques.
Or aujourd'hui, le dynamic pricing est rendu d'autant plus rapide à mettre en pratique que les entreprises disposent d'un allié de taille : l'intelligence artificielle. En permettant le traitement automatique des tâches marketing, cette dernière facilite déjà la gestion des activités récurrentes (promotions, contrôle de la chaîne de production, etc.).

Dans le domaine de la relation client, l'intelligence artificielle a permis aux entreprises de faire un bond considérable en avant : elles ont accès à des volumes grandissants de données client. Avec le progrès de l'utilisation des terminaux mobiles, il est aujourd'hui plus aisé de recueillir des informations sur les comportements des clients et leur parcours-type d'achat.

Le besoin de répondre à la problématique du prix a permis l'émergence de solutions d'un nouveau genre : les outils de tarification dynamique qui utilisent l'intelligence artificielle pour proposer le bon prix à la bonne cible.Avec, à la clé, une gestion optimale des stocks, une meilleure expérience client, et une augmentation remarquable du chiffre d'affaires. 

 


e-Commerce : Optimiser les prix grâce à la tarification dynamique

Fondateur de Pricemoov Pierre Hébrard a forgé son expérience en parcourant le monde, en tant que chef d'entreprise et trader en Afrique et en Asie. Titulaire du MSc en mathématiques de l'Imperial College de Londres, ce passionné des chiffres a détecté le besoin grandissant qu'ont les entreprises, y compris les grands groupes, de se démarquer par le prix, face à une clientèle changeante et exigeante. Il a créé PriceMoov en 2015






              


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