Machine Learning Pricing

Vous êtes une entreprise et considérez l’utilisation du machine learning pour améliorer vos profits ? Grâce à l’AI de PricingHUB, nous vous aidons à améliorer votre pricing en mettant les consommateurs au cœur de l’optimisation de vos prix.

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Utiliser le machine learning de PricingHUB pour son pricing

Parce que le marché est toujours plus compétitif et en perpétuel changement, et que le repricing traditionnel démontre certaines limites, le machine learning représente une alternative plus adaptée au pricing des entreprises. En effet, il permet de répondre aux principaux défis des entreprises qui sont d’adapter leurs prix aux fluctuations de la demande et de calculer une élasticité prix de portefeuilles entiers de produits.

Notre machine learning PricingHUB vous fait bénéficier d’un algorithme puissant, capable de calculer facilement l’élasticité prix de votre demande pour chaque produit et ainsi mettre en place un prix optimal pour atteindre plus facilement vos objectifs commerciaux. Choisir PricingHUB, c’est aussi exploiter une plateforme développée pour répondre aux besoins des responsables pricing, simple d’utilisation et facile à comprendre.

Utiliser le Machine Learning pour sa stratégie de prix

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est une technologie utilisant une intelligence artificielle permettant aux programmes/machines d’apprendre de façon autonome. Pour ce faire, les ordinateurs analysent 4 grands flux de données pour s’entraîner et ainsi découvrir des motifs récurrents qu’on appelle “patterns”. Ces données varient selon les plateformes. Chez PricingHUB, nous analysons les suivantes :

Données de trafic
Données transactionnelles
Données concurrentielles
Données référentielles

Plus la machine s’entraîne avec ces données, plus ses performances s’amélioreront au fil du temps et ses prédictions seront efficaces.

Un lien étroit entre machine learning et big data

Le big data, ou Mégadonnées en français, correspond à l’ensemble conséquent des données analysables et exploitables d’une entreprise. Le big data est souvent caractérisé par trois aspects nommés “les 3 V” :

le grand volume de données créées
la vélocité à laquelle les données sont créées et stockées
la grande variété de données dans les systèmes de données

Dans le cas du machine learning, le big data est la source de données utilisée afin de permettre à l’algorithme de passer des tests, d’apprendre et, dans le cas de Saas de Pricing, de définir le prix optimal pour un produit. Ainsi, le machine learning nécessite une grande quantité d’informations de manière à se perfectionner et à atteindre des prévisions efficientes.

Les avantages du machine learning pour définir sa stratégie de pricing

Comparé à une méthode plus traditionnelle de fixation de prix, le machine learning possède de nombreux avantages :

Une augmentation du profit : l’utilisation d’une intelligence artificielle afin de déterminer un pricing adéquat permet de connaître facilement l’élasticité-prix d’un produit. Grâce à celle-ci, l’IA peut dès lors déterminer un prix optimal de vente pour chaque produit (pouvant être différent du prix psychologique) qui sera en adéquation avec les objectifs business de l’entreprise. Déterminer de tels prix en prenant en compte tous ces paramètres est extrêmement difficile à faire par un humain.
Une réduction des coûts de l’entreprise : l’analyse de données, la définition de l’élasticité prix et du prix psychologique ou optimal, ou des mises à jour de prix peuvent être extrêmement chronophages si celles-ci sont faites manuellement et pour chaque SKUs. De plus, l’achat de données marché, utilisées par certains modèles de pricing traditionnels (ex: benchmark de pricing de la concurrence) a un certain coût.
Capacité de réaction en temps réel : la réalisation de tests continus par l’AI permet de définir une élasticité à jour et de proposer un prix optimal correspondant à la demande. Ainsi, l’entreprise peut présenter un prix en accord avec la saisonnalité du marché ou d’évènements ponctuels (fête des mères, match de foot, grève de transport, etc)

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Comment fonctionne le machine learning ?

Le processus d’apprentissage

Dans un premier temps, l’AI collecte des données et les trie. Ensuite, après la définition de vos objectifs et contraintes, la machine va pouvoir s’entraîner : cette étape est dite “d’apprentissage”. Après cette phase, l’intelligence artificielle a identifié divers patterns et ajuste les prix en fonction des prédictions. Avec le temps, la machine poursuit son apprentissage et apprend de ses différentes modélisations et entraînements de manière à fournir des résultats et prédictions de plus en plus justes.

Le machine learning de PricingHUB vous offre, lui, un apprentissage encore plus poussé avec des tests de prix à 6 niveaux différents pour chaque produit. De plus, nos algorithmes mesurent le résultat de chaque changement de prix tout en prenant en compte l’environnement, ce qui leur permet de calculer les prochaines recommandations.

Les trois types d’apprentissage du machine learning

Il existe trois grands types d’apprentissage :

L’apprentissage supervisé (“supervised learning” en anglais)

Cet apprentissage est dirigé par l’étiquetage d’objectifs précis établis. On attend alors un résultat particulier en termes de pricing, de la part de l’intelligence artificielle. On donne ainsi la “bonne réponse” à l’algorithme, qui s’en sert pour apprendre.

L’apprentissage non supervisé (“unsupervised learning” en anglais)

Dans ce type d’apprentissage, l’algorithme est livré à lui-même, et ne détient pas la bonne réponse. Ainsi, il va apprendre les structures et les relations caractérisant le jeu de données. L’apprentissage non supervisé peut être subdivisé en deux sous-catégories :

le partitionnement ou “clustering” pour regrouper les données par ressemblance
l’association dont l’objectif est de trouver des règles qui décrivent une certaine portion de données. Par exemple, les clients achetant le produit A achète souvent le produit B.

L’apprentissage par renforcement (“Reinforcement Learning” en anglais)

Dans ce cas précis, l’IA a pour objectif de maximiser ses récompenses. Elle va ainsi réaliser des tests : si les résultats sont positifs et induisent des récompenses, les expériences sont dites positives et doivent être réitérées. Au contraire, si le résultat n’est pas concluant, l’algorithme le prend en compte pour ne pas faire la même erreur dans le futur. L’algorithme s’adapte ainsi en fonction des erreurs ou des succès commis auparavant pour en extraire la meilleure pratique de pricing.

La différence entre Machine learning et deep learning ?

On observe souvent une confusion dans l’utilisation des termes “machine learning” et “deep learning”. Le machine learning et le deep learning sont tous les deux des types d’intelligence artificielle, le deep learning étant une sous-catégorie du machine learning.

La différence majeure entre ces deux AI réside dans le type de données présenté à l’algorithme. Une approche de machine learning nécessite des données structurées, et plus précisément des labels ou étiquettes pour les éléments que l’intelligence artificielle doit identifier. Au contraire, le deep learning est une méthode d’apprentissage automatique qui s’inspire du fonctionnement du système nerveux. Pour faire simple, l’algorithme va travailler sans étiquette et va trouver des modèles ou des corrélations entre éléments par lui-même.

En termes d’application, le machine learning est utilisé pour faire des classifications, des régressions ou du “clustering” sur des données tabulaires ou textuelles. Le deep learning quant à lui peut être utilisé pour des domaines d’application plus larges. Le temps d’apprentissage du deep learning est aussi beaucoup plus long que pour le machine learning, puisque le volume de données traitées est plus important.

La success story de la Fnac ayant fait confiance au machine learning de PricingHUB

Parmi les entreprises qui ont fait confiance à nos services, nous comptons La Fnac. Une success story qui s’explique en partie par la mise en place du machine learning PricingHUB. Cette technique a généré 700 000 euros de revenus supplémentaires, une augmentation de 1 % du chiffre d’affaires et 5 % de masse de marge.

Ainsi, comme la Fnac, faîtes confiance au machine learning de PricingHUB pour booster vos objectifs commerciaux et développer le chiffre d’affaires de votre entreprise.