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Quelles applications pour la Data Science en Pricing ?

Au-delà du caractère “Mission Critical” de la définition d’une stratégie de pricing pertinente, il s’agit désormais d’optimiser son exécution et c’est bien sur ce point que l’intervention de la Data Science est devenue un atout essentiel pour les retailers. Elle permet d’analyser, de prédire et de prescrire les meilleures actions pour optimiser les prix de chaque cluster produit et segment de consommateurs.

L’ambition est simple : créer de la valeur tangible, pertinente et soutenable dans le temps !

Pour ce faire, vos données doivent être facilement accessibles, fiables et granulaires. Sans ces pré-requis, vous risquez des erreurs et des biais lors de l’utilisation de l’IA dans vos stratégies de pricing. Ainsi, pour mettre en œuvre l’optimisation des prix, nous vous recommandons d’avoir accès au flux de données de votre catalogue de produits – c’est la base – ainsi qu’à des flux de données supplémentaires tels que : les données transactionnelles, les données de la concurrence, les données de trafic, etc.

Explorez avec nous les quatre grandes missions de la Data Science au service du pricing, ainsi que le moment opportun pour impliquer des experts en Data Science et la meilleure approche pour convaincre votre audience.

Les 4 grandes missions de la Data Science au service du pricing

Apprendre

Cette mission consiste à comprendre la sensibilité des consommateurs vis-à-vis des prix dans différents contextes, clusters produits et segments de consommateurs. Cela implique de considérer l’impact d’événements internes à l’entreprise (comme des campagnes marketing par exemple) et externes (la concurrence) sur divers KPI financiers et comportementaux afin justement d’isoler l’impact des actions pricing.

Le défi algorithmique réside dans la fiabilité de l’apprentissage de l’élasticité prix. Cette mission d’apprentissage constant est complexe car elle exige non seulement d’isoler l’impact de l’action prix au vu du contexte du moment mais aussi de maximiser la performance visée et de respecter les différences stratégiques et/ou opérationnelles définies.

Cette mission n’est pas seulement algorithmique mais ergonomique car l’ambition ultime pourra être atteinte seulement si la fameuse confiance de l’utilisateur est obtenue. Ainsi, il existe un challenge de vulgarisation de l’apprentissage acquis en termes de sensibilité prix par cluster, segment, contexte et sur chacun des KPIs pertinents.. En effet, il est essentiel de rendre les résultats de l’analyse accessibles et compréhensibles pour chacun des métiers impliqués dans le processus de décision et d’implémentation.

Prédire

Anticiper l’impact des actions sur les prix est un défi majeur, d’où l’importance de la qualité de l’apprentissage. 

Cet exercice de prédiction est une étape obligatoire dans la quête de la définition du niveau de prix optimal. En effet, il s’agit désormais de mettre à l’épreuve notre apprentissage en explorant de multiples scenarii (e.g. combinaison de variation de prix par cluster produits et segments de consommateurs) afin de prédire leurs impacts respectifs sur chacun des KPIs pertinents.

Évidemment cette prédiction se fait avec la considération d’un taux d’erreur ou d’indice de confiance afin de tenter de fiabiliser au maximum l’impact attendu de chaque scénario.

Enfin, le pricing est un domaine où le fameux dicton “la vérité du jour n’est pas celle du lendemain” est particulièrement pertinent. Il est donc non seulement nécessaire que l’apprentissage de l’élasticité se fasse constamment, via l’apprentissage par renforcement, mais aussi que l’exercice de prédiction d’impact de chacun des scenarii se fasse également constamment. En effet la nature de l‘élasticité, étant dans de nombreux cas non seulement non linéaire, non identique entre les clusters ou segments mais aussi non constante dans le temps, implique une réévaluation de l’impact attendu des scenarii.

Prescrire

La prescription consiste à tirer profit des 2 étapes précédentes, l’apprentissage et la prédiction, pour viser l’ambition ultime qu’est l’optimisation pertinente. Il s’agit donc de suggérer des actions de changements de prix qui :

• Respectent les contraintes financières (e.g. un taux de marge moyen minimum ou encore une performance minimum sur un KPI donné)
• ET respectent les contraintes opérationnelles et stratégiques (e.g. une fréquence ou une taille de changement de prix)
• ET maximisent la performance du KPI à optimiser et des KPI à protéger

La sensibilité prix des consommateurs étant évolutive, ces recommandations doivent bien sûr l’être également afin d’assurer la cohérence entre recommandation et réalité contextuelle du marché. La réalité de la suggestion prix optimal du jour n’est donc pas forcément celle du lendemain. 

Les recommandations de prix doivent être les plus transparentes possibles afin de faciliter les arbitrages lors des prises de décisions.

Mesurer

Quantifier l’impact isolé du prix, malgré sa nature transversale dans l’entreprise, constitue un défi pour la data science. Cette mission est un vrai jeu d’équilibriste car :

• la fiabilité visée requiert l’utilisation de modèles algorithmiques pour éliminer les effets contextuels (événements internes et externes)
•  la transparence visée  requiert de la simplicité en vue de permettre la reproductibilité 

Chez PricingHUB, nous avons développé plusieurs méthodes de mesure de création de valeur afin de valider avec le client la plus pertinente dans son cas en exposant les pour et contre de chacune et atteindre la fameuse confiance. Pour en connaître les détails, vous pouvez nous contacter juste ici.

Quand faire intervenir une ressource Data Science ?

La Data Science peut selon nous intervenir dans le processus de tarification à plusieurs moments clés :

• Convaincre : Elle peut aider à persuader les décideurs en rationalisant l’approche et en apportant de la confiance dans les recommandations de prix.

• Construire : Les experts en Data Science élaborent des fonctionnalités algorithmiques pour créer de la valeur pertinente
• Améliorer : Réduire le taux d’erreur de l’apprentissage est un exercice infini, car la perfection de la connaissance de la sensibilité prix est inatteignable, mais essentielle car il s’agit du fondement de l’optimisation sur lequel tout le processus repose.
• Planifier la vision : Il est essentiel de segmenter les actions d’amélioration et de construction par étape, de les exécuter progressivement et de délivrer la valeur ajoutée de chaque étape.

Quel est le bon format pour convaincre ses collaborateurs ?

Il n’existe pas de formule magique. 

Le consensus est clairement d’éviter l’effet blackbox et de simplifier au maximum concepts complexes pour un public de collaborateurs non techniques est un exercice complexe. Néanmoins, répondre aux défis de compétence, de vulgarisation et de temps est essentiel pour gagner la confiance et l’adhésion au projet en interne le plus tôt possible.

La réalité business exige souvent une confiance rapide, ce qui peut rendre l’équation encore plus complexe. Cependant, en établissant un dialogue ouvert avec les parties prenantes, en expliquant les méthodes et en montrant les avantages à long terme, il est possible de convaincre votre audience plus aisément.

Les défis de la data science dans le pricing ne cessent de croître, avec un besoin constant d’adaptation et d’innovation pour répondre aux exigences changeantes du marché.

La data science dans le pricing n’est pas seulement un outil, mais un catalyseur de transformation, offrant des opportunités sans cesse renouvelées pour optimiser, prédire, prescrire et mesurer, afin de guider les décisions stratégiques et opérationnelles des entreprises.

L’avenir de cette synergie entre la data science et le pricing est prometteur, offrant des possibilités d’optimisation continue et de prises de décisions éclairées pour les acteurs du marché.