E-commerce: du pricing 1.0 au pricing prédictif

En Europe, encore peu d’entreprises ont mis en place des techniques de pricing basées sur la data ( 5 % selon le Second Global Pricing Maturity 2016, European Pricing Platform). La transition vers le pricing prédictif dans le e-commerce ne fait que commencer.

Voici un très court résumé de cette évolution, telle que nous la voyons chez nos clients.

Pricing 1.0: règles métier

Le pricing 1.0 est encore pratiqué par la grande majorité des sites marchands européens. Il se base sur, et parfois automatise, les règles métier du commerce. Ces règles peuvent être regroupées en deux types d’action: (i) s’aligner sur les meilleurs prix du marché; (ii) appliquer des marges fixes sur coût variable (« cost plus »).

Alignement sur les prix du marché. Le web permet d’automatiser l’acquisition des prix de la concurrence (via le crawling direct des sites ou, quand c’est possible, via les API des sites de comparaison ou celles des places de marché). Il est donc possible d’ajuster systématiquement et rapidement les prix de vente au marché, avec habituellement des règles d’écart du type: « 4 % sous le moins-disant pour la catégorie jeux-jouet ». Cette approche est accompagnée de budgets de search et de retargeting.

Il s’agit donc d’une stratégie de preneur de prix recherchant du volume. Elle peut être résumée ainsi:

« Vendre le plus possible sur la base des prix donnés par le marché ».

Le cost plus consiste à appliquer des taux de marge fixes sur le coût unitaire de la référence ou, comme variante, sur le prix conseillé par le fabricant. Ces taux de marges dépendent, entre autres, des objectifs de volume de marge total.

Il s’agit d’une stratégie de marge mais elle n’est pas optimisée; la réaction des volumes aux marges souhaitées n’est pas anticipée et prise en compte. Elle peut être résumée ainsi:

« Laisser les volumes s’ajuster aux taux de marge souhaités ».

Pricing 2.0: le prédictif fait son entrée

Les progrès des algorithmes de pricing ont commencé à modifier ces pratiques. Sur la base des historiques de vente et des historiques des prix concurrents, il est désormais possible de prévoir la réaction des quantités à une variation des prix de vente, en tenant compte des prix observés des concurrents, de la cannibalisation des références entre elles, de l’impact des marques et des promotions, et d’autres facteurs encore.

Quand elles sont automatisées, ces méthodes fournissent des réactions de prix optimisées et systématiques aux variations de prix des concurrents, jour après jour. Elles permettent de s’affranchir de règles métier difficiles à optimiser, ne tenant pas compte de la data, et au final difficiles à gérer. Il est possible de gérer automatiquement des catalogues de centaines de milliers de références tout en boostant les marges totales — ou le chiffre d’affaires (voir des cas d’usage ici et ici).

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Pricing 2.0 : Maximisation du volume de marge

Pricing 3.0: vers la personnalisation des prix

L’émergence du marketing prédictif basé sur la donnée dessine les contours du pricing 3.0. Le futur du pricing pourrait bien être la personnalisation du prix en temps réel. Voir notre billet sur ce sujet passionnant.