Des exemples de scénarios de pricing afin d’optimiser sa stratégie

Les entreprises peinent généralement à appliquer une tarification juste pour les produits et/ou services qu’ils proposent. C’est le cas parce que la mise au point d’une stratégie de prix efficace exige des marques qu’elles réalisent en amont une étude de marché. Cela implique souvent de solliciter l’aide d’une structure spécialisée ou de se fier à un programme informatique automatisé capable de développer un modèle évolutif de fixation des prix en tenant compte de plusieurs facteurs (la demande, la saison, la région, etc.). Pour les entreprises, l’usage est de plus en plus à l’utilisation d’une intelligence artificielle (IA) pour l’optimisation des prix et l’élaboration d’un scénario de pricing adapté à leurs objectifs commerciaux.

Quelle stratégie de pricing adopter ?

Pour qu’une entreprise parvienne à optimiser ses ventes, il faut nécessairement que la tarification qu’elle pratique emporte l’adhésion de la majorité des consommateurs. Des prix trop bas réduiraient significativement sa marge, tandis qu’une augmentation des coûts des produits entraînerait automatiquement une baisse du chiffre des ventes. Trouver le juste prix lui permettra non seulement de conserver une marge confortable, mais également d’augmenter son chiffre d’affaires.

Cependant, ce n’est pas toujours évident dans un environnement en constante évolution, où les besoins ne sont pas figés, de proposer des prix fixes. La solution c’est de faire varier les prix à une fréquence plus ou moins élevée en fonction de la demande. On parle dans ce cas de « tarification dynamique » par opposition aux stratégies qui préconisent une fixation du prix selon le coût (cost-based pricing) et la valeur perçue (value-based pricing).

Le principe de la tarification dynamique, c’est d’appréhender la demande pour ajuster le prix. Ainsi, il n’est pas rare d’observer, au cours d’une année, des fluctuations de prix pour un même produit. De nombreux sites d’e-commerce utilisent cette technique pour fixer leur prix. Mais comment estimer les besoins en question pour adapter ses prix ? Les entreprises ont le plus souvent recours à des logiciels de type Excel ou à des modèles prédictifs utilisant l’IA pour recouper les informations provenant de sources internes et externes afin de produire des statistiques qui renseignent sur les comportements d’achat des consommateurs.

Ainsi, pour qu’une stratégie de pricing soit réussie, une entreprise doit disposer de données fiables sur la clientèle et sur le marché à conquérir. Avec la technologie du machine learning, elle pourra facilement identifier le prix optimal pour chaque produit dans un assortiment affecté à un point de vente donné.

Le machine learning pour une tarification dynamique

Le principe de la tarification dynamique

Le challenge pour une entreprise spécialisée dans le retail ou évoluant dans la grande distribution, c’est d’adopter une stratégie de pricing pour à la fois maximiser ses ventes, satisfaire sa clientèle et protéger son image de marque. Grâce à l’algorithme du machine learning, il y a moyen d’atteindre tous ces objectifs. En effet, le machine learning va utiliser le Big Data pour son apprentissage ; ce qui assure à l’entreprise d’avoir en sa possession des données fiables pour réaliser par la suite des prédictions assez précises qui lui permettront de maintenir les stocks en mouvement et de rester en phase avec les ventes.

Ainsi, la tarification dynamique consiste à fixer des tarifs en fonction du marché et de la demande. Une demande forte entraînerait automatiquement une hausse des prix, tandis qu’une demande faible serait synonyme de baisse des prix.

Comment le machine learning affecte-t-il la tarification des produits ?

Des données contextuelles et historiques (localisation des points de vente, assortiment, état des stocks, niveau de rémunération de la clientèle, tendances globales du marché, avis des clients sur un produit, etc.) et d’autres informations (prix pratiqués par les concurrents et saisonnalité des ventes), la machine va extraire des patterns qui vont permettre à l’entreprise d’évaluer la propension des clients à payer un certain prix pour un produit. Elle va aussi pouvoir prévoir leur réaction face à différentes stratégies de prix et tester plusieurs scénarios pour enfin adopter la solution qui lui permettra d’augmenter ses bénéfices et de rester compétitif.

Analysons ce cas pratique : avec les données fournies par la machine, une stratégie de pricing basée sur la tarification dynamique va amener par exemple un fournisseur d’accès à Internet à proposer un prix en semaine qui ne sera pas le même que celui pratiqué le week-end pour la même formule. Avec une telle stratégie, le fournisseur en question peut être assurée de conserver sa marge sans pour autant sacrifier son chiffre d’affaires ; ce qui ne serait probablement pas le cas s'il avait opté pour un prix fixe sur la base du cost-based pricing.

Des prix sur-mesure grâce au machine learning

Avec le concours du machine learning et de son algorithme auto apprenant, une entreprise peut adopter une tarification personnalisée. Dans ce cas, les prix vont être ajustés en tenant compte des besoins de chaque client et des comportements d’achat de celui-ci au bénéfice d’un partitionnement de données (data clustering) réalisé au sein de la clientèle cible. Ainsi, l’offre de prix de l’entreprise sera totalement taillée sur mesure ; ce qui a généralement pour effet d’améliorer l’expérience client.

L’amélioration de l’expérience client n’est pas le seul avantage qui découle des prix personnalisés. En effet, une telle stratégie de pricing permet à chaque point de vente d’entretenir un micromarché qui pourrait lui générer des bénéfices supplémentaires.

En dehors du cost-based pricing, du value-based pricing, de la tarification dynamique et de la tarification personnalisée, il existe d'autres scénarios de pricing pour dynamiser la stratégie commerciale d'une entreprise.

S’inspirer des tarifs pratiqués par la concurrence pour gagner en compétitivité

Il n’y a rien de mal à ne pas savoir où commencer lorsqu’il s’agit de mettre en place une stratégie de pricing. Avant de développer leur propre modèle de fixation de prix, les grandes marques ont testé plusieurs modèles au fil des années. Ainsi, la plupart d’entre elles ont commencé leurs activités en s’inspirant de la politique de fixation de prix de leurs concurrents pour chaque catégorie de produits.

C’est une option intéressante pour les jeunes entreprises qui peuvent non seulement garder un œil sur la concurrence, mais également éviter de se retrouver hors du marché (proposer des coûts en deçà de la moyenne de prix).

Une entreprise qui décide d’adopter cette stratégie de pricing ne cherche pas forcément à optimiser sa marge, mais à gagner en compétitivité. Cela implique parfois de proposer des prix relativement bas. Dans ce cas, l’entreprise peut conserver sa marge en obtenant ses produits à un coût décent auprès d’un fournisseur. Ses tarifs peuvent augmenter si l’offre n’arrive pas à couvrir intégralement la demande.

Fixer ses prix en fonction du stock disponible : la technique du yield management

Le principe du yield management est simple : agir sur le prix pour moduler la demande. Ainsi, cette stratégie de pricing consiste pour une entreprise à augmenter les prix lorsque le stock de produits est épuisé pour baisser la demande et inversement. Si la demande correspond exactement au stock disponible, les pertes sont ainsi minimisées et l’entreprise est assurée de maximiser son revenu.

Cependant, le yield management, encore appelé « revenue management » ou « tarification différenciée », ne s’applique que si l’entreprise manifeste l’un des critères suivants ou les 3 simultanément :

• une incapacité de stockage (un produit non vendu est perdu) ;
• une offre fixe (incapacité à agir sur le stock disponible) ;
• une capacité à prévoir son activité (mise en place d’un système de réservation ou possession de statistiques sur les ventes passées).

L’application du principe du yield management au domaine de la vente et du marketing reviendrait par exemple à ce qu’une entreprise baisse ses prix (soldes) pour générer de la demande relative à un stock de vêtements d’été. Sans cette stratégie de pricing, le manque à gagner de l’entreprise sur cette vente serait important.

Baisser ses prix pour accroître sa part de marché

L’augmentation du chiffre d’affaires n’est pas toujours l’objectif visé par les entreprises lorsqu’elles décident de mettre au point une stratégie de pricing. Parfois, une entreprise peut chercher à accroître sa part de marché afin de pouvoir mener des opérations à plus grande échelle et améliorer sa rentabilité. Ainsi, augmenter sa part de marché revient tout simplement à s’assurer d’avoir un meilleur ratio de vente que ses concurrents directs.

De nombreux procédés comme l’innovation, la sélection de produits et/ou services à fort potentiel, l’élargissement de l’assortiment, etc. peuvent aider une entreprise à augmenter de façon substantielle sa part de marché. Mais, il est aussi possible d’agir sur les prix pour gagner des parts de marché. Dans le cadre d’une stratégie de pricing, cela se traduit par une baisse de prix stratégique sur des catégories de produits ayant un fort potentiel d’augmentation de la part de marché.

Une entreprise qui choisit cette stratégie de pricing a deux options :

• fixer ses prix en se situant à la limite inférieure de sa fourchette de prix confortable ;
• se positionner sur une fourchette de prix légèrement inférieure à celle du concurrent le plus bas dans la même catégorie de produits.

En conclusion, il existe de nombreuses stratégies de pricing pour optimiser ses ventes. Une entreprise doit choisir celle qui est plus en phase avec ses objectifs commerciaux et qui adresse particulièrement sa clientèle cible.