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Comment mesurer la performance de mes actions pricing ?

L’accès accru à la donnée offre aujourd’hui la possibilité de mesurer la performance d’une stratégie de prix sur une grande variété d’indicateurs et de manière très granulaire. Nous avons identifié trois familles d’indicateurs pouvant permettre de mesurer la performance de vos actions pricing : 

Les indicateurs financiers 
Ce sont ceux auxquels on pense tout de suite lorsque l’on parle de mesure de la performance : croissance, profit, chiffre d’affaires, volumes, masse de marge, taux de marge unitaire, etc.

Les indicateurs concurrentiels
Ces indicateurs permettent d’évaluer les performances et le positionnement de votre entreprise face à ses concurrents grâce par exemple à la mesure de l’indice prix, les parts de marché,  etc.

Les indicateurs qualitatifs
D’autres indicateurs plus subjectifs peuvent intervenir dans l’analyse de la performance pricing, ils sont parfois plus subjectifs et font appel à des méthodes de mesures du type sondage client.  Plus difficile à mesurer , un certain nombre d’entre eux peuvent aussi vous permettre d’évaluer vos performances : la satisfaction client, l’image prix, etc. 

Mesurer la performance de mes actions pricing

1. Pourquoi ? 

Prendre des décisions éclairées 
La mesure de la performance de vos actions pricing permet d’appuyer vos prises de décisions sur des données tangibles et d’adapter en conséquence votre stratégie de prix. 

Améliorer ses résultats en continu
En mesurant la performance de vos actions, vous pouvez identifier facilement les produits et services qui ont plus ou moins de succès et prendre des décisions pour améliorer les résultats. Ces informations vous permettent d’apporter des ajustements afin d’optimiser vos prix et de facto votre rentabilité.

Evaluer la rentabilité de votre projet pricing  
La mesure de la performance de vos actions pricing vous permet de déterminer si celles-ci ont des résultats positifs. Vous pouvez alors évaluer si votre stratégie a l’impact escompté et si votre investissement en homme et en outil est efficace. Cela permet alors de pouvoir apporter des ajustements afin d’augmenter les profits et la rentabilité de vos activités.

2. Comment ?

Chez PricingHUB, nous avons élaboré un calcul permettant de mesurer la création de valeur des actions de pricing mises en place par nos clients. 

Notre équipe Data Science a construit l’approche la plus pertinente pour nos clients en éliminant l’impact des variations saisonnières,  contextuelles, etc…

Afin de proposer le calcul le plus pertinent possible, nous comparons le groupe optimisé et les groupes de contrôle. Le groupe optimisé est composé de produits optimisables : un ensemble de produits et dates qui reçoivent le prix recommandé PricingHUB tandis que les groupes de contrôles sont des gammes de produits et dates qui reçoivent le “Customer Legacy Price”. Le customer legacy price est le prix établi par les équipes pricing selon leur processus manuel sans aucune action de notre côté.

Par la suite, nous comparons les résultats des différents groupes sur vos indicateurs de performances : le chiffre d’affaires, le volume et le profit. Afin de parvenir à un calcul pertinent, il est nécessaire d’avoir accès aux données historiques pour i. définir des produits comparables et ii. estimer la performance sans optimisation. Ceci nous permet de mesurer et prévoir la performance du groupe optimisé. 

Mais comment déterminons-nous les groupes de contrôle ? Nous avons trois méthodes d’expérimentation à disposition : 

Définition du groupe de contrôle sur la base d’une partie de votre inventaire

Cette méthode permet de comparer les résultats sur une même période de temps. Chaque nouveau paramétrage des prix s’applique à certains groupes optimisés et est comparé à d’autres groupes de contrôle.

Dans ce cas de figure, les groupes de contrôle sont des groupes représentatifs de produits pertinents en termes de performance et ayant les mêmes caractéristiques (même catégorie et même cycle de vie) que les produits appartenant aux groupes optimisés.

Nous calculons la performance des groupes de contrôle en utilisant la performance par demande comparé à l’année précédente. 

Définition du groupe de contrôle selon une base temporelle

Cette méthode permet de comparer les performances de SKUs identiques sur des plages temporelles spécifiques. Dans ce cas d’expérimentation, le jour optimisé est comparé avec deux jours de contrôle avant l’optimisation et deux jours de contrôle après l’optimisation.

Méthode basée sur le trafic (type A/B test)

Cette méthode est la plus précise théoriquement mais aussi la plus difficile à mettre en place, elle ne peut se réaliser que sur un catalogue en ligne et nécessite des capacités techniques élevées. Elle permet une répartition aléatoire des utilisateurs arrivant sur un site web/application pour leur présenter différents prix qui peuvent ensuite être comparés. A l’heure actuelle, nous n’avons pas eu l’opportunité de le déployer tel que décrit ci-dessus. En revanche, il est possible d’utiliser certaines chaînes de prix (ex : un magasin que l’on optimise pas) en tant que groupe de contrôle.

Quelle que soit la méthode que vous décidez d’implémenter pour la mesure de votre performance, nous calculons la performance des groupes de produits optimisés par notre outil par rapport à l’année dernière et nous les comparons avec les performances des groupes de contrôle l’année dernière. De plus, nous nous assurons que toutes les données aient été exposées à la même saisonnalité et aux mêmes aléas contextuels.

Plusieurs options sont disponibles pour s’assurer de résultats non exposés aux aléas contextuels. Nous nous concentrons sur deux paramètres : 

Les jours fériés
Nous proposons plusieurs options pour les jours fériés avec la possibilité de ne pas les exclure, les exclures ou exclure non seulement les jours fériés mais aussi les jours qui les suivent ou précèdent

Jours de contrôle
Nous excluons certains jours de contrôle en fonction du contexte. Les jours de contrôle qui se situent dans un contexte différent de celui du jour pour lequel la création de valeur est calculée ne sont pas utilisés pour le calcul.

Ainsi, les deux méthodes d’expérimentation permettent de faire la comparaison de la performance réelle contre la performance attendue. Le résultat est la création de valeur, en absolu et en pourcentage. Vous souhaitez en apprendre encore un peu plus, demandez une démo !