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Retour à la croissance pour Auchan grâce à la data !

Auchan sort de la tourmente, après neuf années compliquées, le chiffre d’affaires repart à la hausse et les projets se multiplient !

+6,2% de revenus en 2022, et ce malgré les crises qui se sont enchainées. Selon Philippe Brochard, nouveau DG d’Auchan France, l’inversion de la balance a été soutenue par une bonne dynamique commerciale portée par l’engagement des équipes, à tous niveaux, et la hausse de la confiance dans les projets de l’entreprise (+25%). 

« Nous nous sommes remis à faire du commerce comme il y a cinquante ans… mais avec de la data, de l’IT en plus. » Philippe Brochard en interview avec LSA 

De nombreuses actions ont été mises en place en interne et ont poussé cette croissance à la hausse. Plusieurs gros enjeux ont été identifiés : le modèle organisationnel et opérationnel, la data et le digital.

Renouvellement d’une grande partie du comité de direction, construction de nouvelles équipes IT, data et e-commerce, le tout pour porter un projet commercial commun et en finir avec l’organisation en silos. Tels étaient les objectifs du nouveau DG de l’enseigne de grande distribution. Et pour s’assurer d’avoir tout le monde dans le même bateau, les modifications organisationnelles et opérationnelles se sont accompagnées d’un plan de transformation internet et d’adaptation face au changement.

Une vision et des investissements qui commencent déjà à porter leurs fruits ! 

La data est d’ores et déjà mise au service des stratégies de pricing. Les équipes data et IT ont travaillé à l’élaboration d’un outil permettant la mesure de l’élasticité prix à la référence. Cette utilisation de la donnée dans l’optimisation des prix offre de nouvelles opportunités dans le cadre des stratégies commerciales et des négociations avec les industriels.

De notre point de vue d’expert pricing, il est possible de mettre en œuvre le calcul de l’élasticité prix sur la base de données historiques afin d’obtenir des simulations d’impact business plus précises. Ces simulations peuvent par la suite être utilisées pour affiner les stratégies de pricing et créer de la valeur lors de négociations avec les fournisseurs.

En revanche, nous ne recommandons pas d’utiliser cette méthode de calcul de l’élasticité prix basée sur les éléments historiques pour l’optimisation des prix. En effet, il existe trop de facteurs externes pouvant avoir une influence sur la demande et qui impactent donc la mesure de celle-ci tandis que par nature, les variations de prix historiques sont très faibles.

Pour contrer ce phénomène, chez PricingHUB, nous développons une mesure par expérimentation comprenant des groupes de contrôle. Nous activons notre IA d’apprentissage par renforcement pour optimiser les prix de nos clients et améliorer leurs performances business.

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