Published in: IA

Optimisation des prix avec l’IA : la transparence comme clé de la réussite

Depuis l’explosion du numérique dans nos sociétés, l’intelligence artificielle (IA) joue de plus en plus un rôle crucial dans la tarification des produits et services. Elle permet aux entreprises d’optimiser leurs prix en fonction de divers facteurs comme la demande, la concurrence, les tendances du marché, etc. 

Cependant, avec cette augmentation de l’utilisation de l’IA, la transparence des modèles devient essentielle, et ce tout particulièrement dans le pricing.
En effet, le pricing est une discipline extrêmement stratégique pour les entreprises qui ont donc un besoin important de comprendre comment les outils doués d’intelligence artificielle utilisent leurs données pour créer des prix optimisés.

Tout d’abord, petit rappel de définition :

La transparence des modèles d’IA signifie rendre les processus et les décisions des algorithmes compréhensibles et accessibles pour les utilisateurs finaux. 

Dans le cas de l’IA pour le pricing, la transparence est cruciale car elle renforce la confiance entre la solution Saas de pricing et ses clients. Cette confiance peut grandir par étape : 

Dans un premier temps, les utilisateurs ont tendance à tester les solutions, parfois sur des périmètres restreints. Ils souhaitent s’assurer que l’outil fonctionne correctement.

Une fois cette phase de test passée, le déploiement global et les premières optimisations de prix réussies renforcent la confiance.

La troisième phase de confiance amène une augmentation du taux d’adoption des recommandations de prix.

Une fois passé toutes ces étapes, il est possible, pour les utilisateurs d’outils de pricing, d’automatiser de plus en plus de tâches et de se dégager du temps pour se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée.

Chez PricingHUB nous valorisons la transparence et souhaitons vous partager (le plus simplement possible) la manière dont nos recommandations de prix sont élaborées.

Les prix optimisés grâce à notre moteur de règles

Notre moteur de règles permet d’ajuster les prix en utilisant un vaste ensemble de règles basées sur de multiples attributs tels que :

• les arrondis personnalisés, 
• les min et max, 
• les indices, 
• les contraintes de marge,
• la cohérence de gamme, etc.. 

Notre module offre la possibilité de créer plusieurs scénarios de pricing, fournissant ainsi la flexibilité nécessaire pour estimer les impacts de chaque scénario sur les principaux KPIs identifiés, avec ou sans prise en compte des hypothèses d’élasticité. 

Nous permettons à nos clients de comparer les différents scénarios afin d’assurer une prise de décision éclairée, basée sur de la donnée.

Notre moteur de règle a pour objectif de garantir une approche stratégique et transparente de la construction des prix, afin d’optimiser non seulement la rentabilité mais aussi la productivité des utilisateurs.

Les prix optimisés grâce à notre module basé sur la sensibilité prix des consommateurs

Notre module basé sur l’IA permet de créer de la valeur durablement grâce à une approche en deux phases.

1. La phase d’apprentissage

Cette première phase dure de 2 à 8 semaines et a pour objectif d’explorer l’élasticité des prix de vos produits. Pour ce faire, nous procédons à un grand nombre d’itérations des prix, tout en respectant une contrainte globale afin d’évaluer vos courbes d’élasticité globales et granulaires.

2. La phase d’optimisation

Une fois la phase d’apprentissage terminée, nous pouvons lancer l’optimisation des prix. Durant cette phase, l’objectif est de proposer des recommandations pertinentes, granulaires et en temps réel suivant vos objectifs et vos contraintes afin d’assurer une adoption massive.

Pour ce faire, notre module offre la possibilité de sélectionner plusieurs paramètres afin d’encadrer les itérations de prix : 

• 1 objectif quantitatif basé sur les KPIs principaux : profit, chiffre d’affaires et volume de ventes
• 1 contrainte quantitative pouvant être basée sur les KPIs principaux mais aussi sur : la gestion optimisée du stock, la marge unitaire, etc.

Grâce à une méthodologie basée sur l’apprentissage par renforcement, notre module mesure et ajuste dynamiquement les itérations de prix afin de proposer quotidiennement des recommandations de prix granulaires sur de vastes catalogues de produits.

L’affichage des recommandations dans l’application PricingHUB

Quel que soit le module d’optimisation que vous choisissez d’utiliser sur l’application, nous vous permettons d’accéder aux informations liées à la composition du prix directement dans l’application.

Cette transparence de notre outil vous permet : 

• De comprendre dans le détail la construction du prix avec par exemple : 
  • Le respect des intervalles
  • L’arrondi personnalisé
  • Le prix de référence, etc.
• D’identifier son positionnement sur le marché : nous offrons la possibilité à nos clients de comprendre le contexte dans lequel la recommandation de prix a été émise et son impact sur les indicateurs clés de performance 

En valorisant la transparence, nous permettons à nos clients de naviguer sereinement dans un environnement de pricing complexe et de maximiser leur rentabilité tout en optimisant leur productivité. La transparence est au cœur de notre approche, car nous croyons qu’une compréhension claire des processus algorithmiques est essentielle pour une adoption massive et une utilisation réussie de nos solutions.

Ainsi, en adoptant une stratégie de pricing transparente et basée sur l’IA, les entreprises peuvent non seulement améliorer leurs performances financières mais aussi profiter d’une relation de confiance entre clients et partenaires. Chez PricingHUB, nous sommes fiers de vous accompagner dans cette démarche. Pour en savoir plus, venez en discuter avec un de nos experts !