Pour répondre aux nouveaux comportements d’achats des consommateurs, les enseignes et commerçants doivent adapter leurs prix à la volée. Ce contexte de tarification dynamique les contraints à prendre en compte de nombreux paramètres comme les stocks, les prix de concurrents, ou encore les données influant les comportements d’achats (météo, évènements, tendance, etc). Une complexité qui nécessite de déployer des outils spécifiques et de l’IA.

2,5 millions de fois par jour. Tel est le volume des variations tarifaires des produits présents sur la plateforme d’Amazon. Ainsi, chaque produit référencé chez le géant du web peut voir son prix varier toutes les 10 minutes.

Un tempo imposé par la concurrence effrénée et par l’évolution des comportements d’achats des consommateurs qui, sous l’impulsion d’internet, ne cessent de comparer les prix pour les acquérir aux meilleurs tarifs.

C’est ainsi que sous le diktat de la nouvelle économie, les entreprises sont contraintes d’adapter sans cesse leur prix, une opération qui s’avère complexe, le prix étant au carrefour de nombreuses problématiques: objectifs financiers, positionnement marketing, propension à payer des clients… Les outils de data science sont alors une aide précieuse.

Depuis quatre cinq ans on assiste à une véritable explosion de la donnée.

Selon le Boston Consulting Groupe (BCG) le volume de données générées par les humains et les machines double tous les deux ans. Ainsi les entreprises ont à disposition les données numérisées générées par leur activité – transactions, données clients, trafic sur Internet, etc- mais aussi, toutes les données disponibles sur Internet permettant de qualifier des contextes de vente en constante évolution: prix des concurrents, météo, événements locaux…

Véritables richesses pour les entreprises, ces données leur permettent de mieux comprendre leur client et leur marché. Encore faut-il savoir sauvegarder et utiliser ces données pour générer des leviers activables.

Tel est le secret d’Amazon qui, fort de ses 200 millions de clients, dispose d’une manne colossale de données qui, traitées par des outils analytiques, du Machine Learning (ML) et de l’IA, définissent et automatisent le bon prix à la volée.

L’IA au service d’une meilleure compréhension des comportements d’achat

L’IA permet aux entreprises d’utiliser la donnée à des fins d’une meilleure compréhension des comportements clients grâce à la segmentation, à la modélisation des comportements d’achat et à la prévision de la demande. La segmentation consiste à trouver les meilleurs regroupements de clients selon les critères sélectionnés par l’entreprise comme la tranche d’âge, le lieu d’achat, la saisonnalité ou les relations commerciales passées..

Elles peuvent également modéliser les comportements d’achats : comprendre la propension à payer de chaque segment de client pour chaque catégorie de client, ou encore l’incidence d’un changement de prix sur les volumes de vente.
Troisième volet enfin: la prévision. Dans ce cas l’objectif est de comprendre à quel volume de commandes l’entreprise peut s’attendre et surtout quelles typologies de client vont consommer. Pour cela, on essaie de comprendre quels sont les facteurs d’influence de la demande en s’appuyant sur les données de ventes historiques mais aussi sur des données externes ayant un impact sur la demande afin d’identifier les contextes de vente et de les prévoir.

Ces trois volets alimentés par des données en continue donnent à l’entreprise les moyens de définir le prix acceptable par les consommateurs, tarif qui pourra être différent selon la région, la période, le profil du consommateur ou encore le canal d’achat. Ce prix devra être cohérent avec la stratégie voulue par l’entreprise à ce moment : acquisition de clients, maximisation des marges, positionnement concurrentiel agressif…

L’IA au service de l’expertise des équipes

Dernière source de données intéressantes pour les entreprises : l’expertise des équipes. Deux bénéfices à cela.

Le premier : enrichir les données de l’entreprise par la connaissance terrain des commerciaux que les algorithmes ne peuvent pas avoir: une relation commerciale particulière, l’implantation d’un concurrent dans la rue d’en face ou encore la réception d’un lot de produits abîmés et non vendables au prix maximum.

Deuxièmement : mutualiser l’expertise des équipes entre tous les collaborateurs. Les stratégies commerciales mises en place par des collaborateurs aguerris sont, grâce à l’IA et au processus de renforcement, automatiquement partagées par l’ensemble des commerciaux. Ainsi, un nouveau venu pourra avoir des insight provenant d’un membre de l’équipe plus chevronné.

En devenant un levier de performance, la donnée transforme la façon de travailler dans les entreprises. Ainsi, les DSI recrutent de nouveaux profils comme les data scientists et data analysts pour implémenter ces projets et s’équipent des outils permettant d’utiliser la donnée sur des problématiques spécifiques comme celle du pricing.