Optimisation de la tarification dans la distribution

Un problème persistant dans la distribution moderne est la présence d’un concurrent, quelque part, vendant un produit pratiquement identique à un prix extraordinairement bas. Les réponses courantes consistent à ajuster les prix en fonction de l’expérience (le modèle de tarification intuitif) et l’application fidèle de formules économétriques (le modèle de tarification rationaliste naïf). Les deux sont manuels et imparfaits : le premier, principalement, manque de scalabilité ; le second est souvent trop rigide. Aligner naïvement les prix sur ceux des concurrents n’est pas non plus une stratégie durable. Dans l’ensemble, étant donné la relation souvent symbiotique entre la tarification et la demande, les stratégies de tarification dans la distribution devraient être une étape dans une optimisation de la chaîne d’approvisionnement automatisée globale.

Prix de détail vs stratégies de tarification dans la distribution

Peut-être à la surprise de certains, ce ne sont pas les prix de détail mais les “stratégies de tarification” qui peuvent être optimisées. La distinction entre les prix de détail et les stratégies de tarification dans la distribution est nuancée mais essentielle, et souvent négligée. Les prix de détail dépendent de plusieurs facteurs : prix d’achat, taux de retour et prix des concurrents (entre autres), et ces facteurs sont très variables. Par conséquent, le prix Y pourrait être un point de prix optimal pour janvier mais inapproprié pour février. Étant donné les conditions du marché en constante évolution, il peut souvent sembler impossible de mener des expériences de tarification rigoureuses et efficaces.

Une stratégie de tarification dans la distribution, cependant, est la logique qui traite toutes les données d’entrée pertinentes pour une entreprise donnée afin de calculer les prix les plus applicables à ce moment précis. En réalité, mener des expériences de tarification rigoureuses est faisable, bien que ce ne soient pas les prix qui seront comparés, mais les stratégies de tarification sous-jacentes.

Par exemple, si l’on a 200 produits et 2 stratégies de tarification dans la distribution, A et B, il est possible d’appliquer la stratégie A à la moitié des produits et la stratégie B au reste. Les prix fluctuent, peut-être quotidiennement, selon les stratégies A et B. Après une période de temps, en comparant les résultats respectifs de A et B, il devient possible de déterminer quelle stratégie de tarification a donné de meilleurs résultats. Ce concept sera développé dans Test quantitatif des stratégies de tarification.

Deux antipatterns de tarification

Dans la distribution, la tarification est souvent ancrée dans deux approches - les modèles intuitifs et rationalistes naïfs. Le premier est la méthodologie courante basée sur l’instinct, tandis que le second est l’application théorique de formules et de théorèmes. Chaque modèle peut sembler initialement réussi pour résoudre les problèmes d’optimisation des prix, mais finit par engendrer des problèmes égaux, voire plus importants, avec le temps.

Le modèle de tarification intuitif

La première approche erronée - qui attire davantage les praticiens “pratiques” - est le modèle de tarification intuitif. Ici, déterminer le prix approprié est un processus manuel qui repose sur l’intuition du gestionnaire (et probablement sur plusieurs feuilles de calcul Excel également). Comme ce type de stratégie de tarification existe principalement dans l’esprit du gestionnaire, il est extrêmement difficile (voire impossible) de déployer cette approche à grande échelle, et les résultats dépendent fortement du jugement du gestionnaire. De plus, ces intuitions - si elles sont couronnées de succès - ne peuvent pas être automatisées et, surtout, lorsque le gestionnaire quitte l’entreprise, une partie considérable des connaissances précieuses de l’entreprise s’en va avec lui.

Le modèle rationaliste naïf

Figure 1 : Une courbe de demande théorique illustrant l'équilibre entre la demande et le prix. Lorsque le prix (axe des x) augmente, la demande (axe des y) diminue généralement. Lorsque le marché se stabilise sur un prix acceptable, un certain niveau de volume (revenu) et de profit peut être attendu.

Figure 2 : Une courbe illustrant conceptuellement le prix optimal pour un produit, avec le profit sur l'axe des y et le prix sur l'axe des x. Ce modèle (une extension théorique des principes du marché de la Figure 1) prétend non seulement identifier les points de profit optimaux pour un détaillant, mais aussi - implicitement - la demande. Cette courbe tente de traiter les prix comme des entités détachées du marché et est un exemple typique de rationalisme naïf en matière de tarification.

En revanche, on peut être plus enclin à adopter une perspective académique, auquel cas il existe le modèle de tarification rationaliste naïf. Cette approche met l’accent sur l’instinct (comme le pressentiment du manager un jour donné) au profit d’une économétrie méthodique et impartiale. Tout comme le modèle intuitif décrit ci-dessus, l’utilisation du rationalisme naïf dans la tarification - comme celui représenté dans la Figure 2 - présente des problèmes entiers. Deux exemples clés incluent :

• Causalité/Corrélation : Établir une corrélation entre les variables est relativement simple, mais cela ne conduit pas automatiquement à l’identification correcte de la causalité. Si l’on augmentait ses prix conformément à une formule donnée, il pourrait y avoir une chute instantanée des ventes. Cependant, cela pourrait être sans rapport avec la hausse des prix et attribuable à l’apparition soudaine d’un concurrent sur le marché - quelque chose que la formule n’a pas (et ne peut éventuellement pas) prendre en compte.

• Simultanéité : Contrairement au dilemme de la causalité/corrélation - où il est difficile d’identifier la véritable cause du changement lorsque les variables semblent coïncider - la simultanéité fait référence au problème de démêler le premier acteur (utilisé ici dans le sens thomiste) lorsque nous savons déjà que deux variables s’influencent mutuellement. Par exemple, le prix et la demande ont tendance à s’influencer mutuellement, mais un scénario de poule-et-œuf peut rapidement émerger. Lorsque la demande est élevée, on peut augmenter les prix, bien que cela puisse ensuite réduire la demande. Cela peut inciter à baisser les prix, pour voir ensuite la demande augmenter à nouveau. Cela peut entraîner une régression analytique qui entrave l’optimisation des prix.

Tenter d’optimiser les prix de cette manière peut conduire à une dépendance excessive à un raisonnement académique abstrait, où l’on utilise une nouvelle formule avec l’apparition d’une exception ou d’un dilemme et où l’on néglige le rôle des éléments intangibles (comme le sentiment). Tout cela revient à ignorer le problème fondamental : la tarification est une question très spécifique au domaine et les contextes commerciaux complexes (comprenant à la fois des facteurs quantitatifs et qualitatifs) doivent être intégrés à la stratégie de tarification pour obtenir des résultats sensés. L’application naïve de formules économétriques ne fait que propulser dans une direction différente - et tout aussi incorrecte -¹.

Le Problème d’Alignement des Prix

Une préoccupation supplémentaire et persistante - insuffisamment abordée par les deux modèles décrits dans la section précédente - est la menace de guerre (probablement algorithmique) présentée par l’alignement des prix sur les marchés concurrentiels. Cela est encore pire pour les détaillants qui ne possèdent pas les marques qu’ils vendent et qui sont potentiellement l’une des plusieurs entreprises proposant des produits identiques dans la même région. La baisse des prix pour sous-enchérir ses concurrents sera très probablement annulée presque immédiatement par la réponse des concurrents : une baisse encore plus importante de leurs prix.

Les implications du problème d’alignement des prix dans le contexte actuel sont importantes. Considérez les scénarios suivants :

• Modèle intuitif : Un manager expérimenté utilisant son intuition pourrait avoir une compréhension solide de sa clientèle, des coûts et de la performance historique de ses produits. Cependant, si les concurrents changent fréquemment leurs prix et que le manager doit ajuster ses propres prix en réponse, cela perturbe la stratégie de tarification établie par le manager. La compréhension nuancée que le manager peut avoir du marché est rendue inutile par la pression financière brutale de s’aligner (ou de sous-enchérir) sur le nouveau prix du marché. Cet alignement constant des prix peut entraîner une perte de ventes ou une réduction des marges bénéficiaires.

• Modèle rationaliste naïf : Un manager expérimenté qui se fie à des formules de manuels pourrait fixer les prix uniquement en fonction de formules tenant compte des coûts et des marges bénéficiaires souhaitables, offrant ainsi une approche apparemment rationnelle de la tarification. Cependant, dans un marché concurrentiel dynamique où des produits identiques sont vendus et où les prix sont régulièrement réduits, ce modèle rationaliste naïf échoue rapidement de la même manière que le modèle intuitif. Persister obstinément avec des prix déterminés par des courbes de coûts optimaux (par exemple), malgré des variations significatives des prix par les concurrents, entraînera inévitablement une perte de part de marché. À l’inverse, une adhésion aveugle à l’alignement des prix sans tenir compte de la sensibilité des clients aux prix (et d’autres comportements qualitatifs) pourrait entraîner une réduction des ventes.

En bref, les approches intuitives et rationalistes naïves présentent des limitations significatives lorsque l’intuition du manager et les théories des manuels font face à l’interaction complexe des forces du marché concurrentiel à grande échelle. Cela ne tient pas compte de l’impact que le problème d’alignement des prix peut avoir sur la prévision de la demande. En bref, mettre à jour fréquemment ses prix dans une course à la baisse des prix dans la distribution ne fait qu’aggraver les difficultés de prévision de la demande en introduisant une plus grande incertitude dans les modèles de prévision de la demande.

En fait, cela révèle la principale idée fausse sous-tendant les modèles de tarification décrits ici : tenter d’optimiser les prix de manière isolée - c’est-à-dire indépendamment de la prévision de la demande initialement optimisée - est une proposition quelque peu rétrograde. Quel que soit le modèle utilisé, le problème d’alignement des prix se dresse devant lui.

Optimiser les prix sans optimiser également la prévision de la demande peut très bien conduire les adeptes des deux modèles à fixer des prix trop élevés et à supprimer la demande (et donc les bénéfices), ou à fixer des prix trop bas et à sacrifier les bénéfices. Par conséquent, l’établissement d’une stratégie de tarification (et d’entreprise) efficace doit intégrer à la fois l’optimisation de la demande et de la tarification².

Établir une Stratégie de Tarification

Pour optimiser efficacement sa stratégie de tarification, il est nécessaire de définir de manière précise et de tester les prix. La première étape consiste à délimiter précisément ce que l’on propose sur le marché plus large, car les stratégies de tarification diffèrent en fonction du type de bien/service fourni ; en ce qui concerne les tests de prix, des tests quantitatifs rigoureux - en tenant compte de la multitude de variables pertinentes régissant le comportement des consommateurs - sont indispensables.

Définir le Produit à Tarifer

La bonne désignation du produit lui-même est à la base de la stratégie de tarification. Les biens peuvent généralement être divisés entre les envies - les choses que les gens désirent consommer - et les besoins - les choses que les gens doivent généralement consommer.

Les marchés des envies sont généralement caractérisés par des vendeurs dont les produits sont désirés pour des raisons autres que la simple fonctionnalité, et ces produits sont étroitement liés à une marque. Cette marque est, en réalité, le moteur de la demande. Par exemple, un sac haut de gamme d’un designer exclusif peut facilement voir sa fonctionnalité reproduite par un sac en plastique d’un supermarché local. Cependant, cela ignore la valeur que les gens attribuent à la création du designer. Fondamentalement, si un consommateur choisit de ne pas acheter un produit de désir, il n’y aura pas d’effets néfastes étant donné la nature intrinsèquement discrétionnaire de l’achat.

Les marchés des besoins, en revanche, imposent essentiellement la consommation. Choisir de ne pas acheter d’électricité pour sa maison est un choix avec des conséquences immédiates - et potentiellement durables. Les consommateurs peuvent (si le marché de l’énergie de leur pays est libéralisé) avoir des options pour leurs fournisseurs d’énergie, mais le besoin de consommation est pratiquement garanti. En d’autres termes, comme l’électricité est vendue sur un marché des besoins, il y aura un fournisseur qui satisfait cette demande. Dans ces situations, les marques (ou les entreprises) sont des moteurs de choix plutôt que de demande.

Définir dans quel marché on opère est une première étape essentielle pour calibrer sa stratégie de tarification. Même après cela, la stratégie nécessite encore de la nuance. Considérez les défis auxquels sont confrontés les modèles de tarification strictement intuitifs ou naïvement rationalistes avec les biens de luxe et les biens essentiels.

Pour les articles de luxe (envies), le modèle intuitif peut négliger la valeur psychologique, tandis que le modèle naïvement rationaliste pourrait sous-estimer la perception des consommateurs. Pour les biens essentiels (besoins), le modèle intuitif peut conduire à une tarification injuste en raison de l’inélasticité de la demande³, tandis que le modèle naïvement rationaliste pourrait ne pas tenir compte des fluctuations des coûts ou de l’impact social des prix élevés/bas.

Étant donné que les stratégies de tarification varieront en fonction des envies par rapport aux besoins (parmi une multitude d’autres facteurs), les sections suivantes fourniront des conseils applicables dans la plupart des scénarios, bien que les détails varient naturellement en fonction de la situation particulière des clients.

Tester Quantitativement les Stratégies de Tarification

Dans un marché de détail des envies, les tests de prix A/B peuvent être utilisés pour identifier un point de prix optimal qui maximise le profit ou les ventes. Ce processus consiste à sélectionner un produit (ou des produits) et deux prix différents, puis à diviser la base de clients en deux groupes similaires, à exécuter le test (en proposant le produit à chaque prix), et à analyser les résultats. Les résultats doivent prendre en compte des mesures quantitatives telles que les ventes, le chiffre d’affaires et le profit, ainsi que des impacts qualitatifs tels que la perception de la marque et la satisfaction des clients. Pour les biens de luxe (envies), un prix plus élevé peut entraîner moins de ventes mais peut améliorer la perception de l’exclusivité et de la qualité, ce qui conduit à un profit total plus élevé.

En revanche, les tests de prix A/B dans un marché des besoins impliquent des étapes similaires mais nécessitent une attention particulière en raison de la demande inélastique de ces produits/services. Les fournisseurs de services peuvent utiliser cette stratégie pour comprendre comment les changements de prix affectent le comportement des clients, leur satisfaction et le chiffre d’affaires global. Cependant, les tests dans ce marché doivent être réalisés en tenant compte des considérations éthiques et de l’impact potentiel sur la capacité des clients à accéder aux biens ou services essentiels (besoins). Les cadres réglementaires peuvent également influencer de manière significative de tels tests, et les ajustements de prix doivent éviter de causer des difficultés indues aux clients.

Étant donné que les tests A/B sont intensifs en main-d’œuvre et coûteux, l’accent devrait être mis sur la découverte progressive d’une base de connaissances en matière de tarification, plutôt que sur des tests exhaustifs. Cela offre la possibilité de comprendre les réponses du marché aux prix, chaque expérience testant une seule hypothèse et produisant systématiquement des conclusions spécifiques au domaine. En amalgamant ces informations, il devient possible de concevoir une stratégie de tarification complète basée sur une compréhension quantitative approfondie du marché, plutôt que de s’appuyer sur une boîte à outils d’optimisation numérique opaque photocopie d’un manuel universitaire.

En termes pratiques, une stratégie de tarification se compose d’une série d’observations simples, notamment :

• S’abstenir d’exercer une pression sur les prix lorsque les stocks diminuent

• Arrêter les dépenses AdWords sur les produits qui ne sont pas compétitifs pour le premier contact

• Atténuer l’accumulation de stocks obsolètes en proposant des remises en temps opportun

• Cesser les promotions pour les produits qui auraient pu être vendus au prix fort

En appliquant judicieusement ces observations, les détaillants peuvent créer des stratégies de tarification complètes, dépassant les limites des modèles intuitifs ou naïfs rationalistes.

La Programmabilité est Inévitable

Étant donné que les conditions du marché sont en constante évolution, les prix de détail doivent refléter ce dynamisme. Toute stratégie qui dépend de l’ajustement manuel des prix individuels souffre non seulement de l’incapacité à être testée et donc mesurée, mais aussi d’une productivité nettement plus faible. Par conséquent, l’exécution des stratégies de tarification doit être principalement automatisée.

Tout logiciel qui automatise les stratégies de tarification de détail doit être capable de prendre en charge pratiquement n’importe quelle stratégie concevable. Sinon, une entreprise est condamnée à une sélection limitée de recettes de tarification qui peuvent ne pas convenir parfaitement à ses besoins. Pour déterminer si un logiciel donné est suffisamment puissant pour des besoins spécifiques, un test simple - le test Excel - peut être utilisé. Selon ce test, une solution de tarification devrait être capable de mettre en œuvre n’importe quelle stratégie de tarification qui pourrait autrement être réalisée dans Excel.

En résumé, si un logiciel est incapable d’exécuter des tâches facilement réalisables dans Excel, il est déraisonnable de s’attendre à des capacités de tarification de détail sophistiquées découlant dudit logiciel⁴.

Données pertinentes pour la tarification

Une tendance courante parmi la plupart des outils de tarification de détail est d’accorder une importance significative aux prix fixés par les concurrents. Bien que cela puisse être une source d’information valide (qui sera abordée dans une prochaine sous-section), il y a un danger de surpondérer ces données et d’ignorer l’image beaucoup plus large. En d’autres termes, les prix fixés par la concurrence ne fournissent pas nécessairement des indications claires sur la nécessité de s’aligner sur ou de sous-estimer ladite concurrence. Plus important encore, ils ne permettent pas d’indiquer quels produits sont essentiels pour la mise en œuvre de telles stratégies, ni le moment et le lieu appropriés pour la mise en œuvre d’une nouvelle stratégie de tarification.

Données commerciales historiques

Plutôt que de simplement ancrer les prix à ceux de ses concurrents, une stratégie de tarification de détail nuancée commence par une analyse approfondie des propres données commerciales. Ces données sont la source d’information la plus fiable et la plus complète pour toute entreprise, et une comptabilisation minutieuse de sa vaste gamme de flux de données peut fournir des informations inestimables. Dans l’ordre décroissant d’importance, ces flux comprennent :

• Un catalogue de produits complet (et leurs attributs)

• Les niveaux de stock d’inventaire et les commandes d’achat entrantes_

• Un enregistrement des articles vendus précédemment

• Un enregistrement des commandes d’achat précédentes

• Un enregistrement des annulations, des retours, des rétrofacturations et des incidents passés

• Un enregistrement des prix affichés précédemment

• Le trafic Web agrégé par produit par jour

• Les coûts de marketing sur les moteurs de recherche (SEM) par produit par jour

Parmi ces données, les deux derniers flux sont généralement plus difficiles à consolider, principalement en raison du volume important de données pertinentes, qui est généralement 100 fois plus important que tous les autres ensembles de données combinés. Cependant, à l’exception de ces deux derniers points, la récupération des données commerciales de base mentionnées précédemment doit être absolument prioritaire par rapport à l’acquisition des données des concurrents⁵.

Intelligence concurrentielle

Après l’acquisition et le déploiement stratégique des données commerciales de base pour l’optimisation de la tarification de détail, une entreprise peut se tourner vers la surveillance minutieuse de l’action tarifaire de ses concurrents. D’un point de vue technologique, la surveillance des prix des concurrents comprend trois étapes distinctes :

• Exploration: Il s’agit de l’exploration automatisée de tous les liens accessibles sur le site web d’un concurrent, dans le but de découvrir tous les produits proposés aux clients.

• Extraction des caractéristiques: Cette opération consiste à transformer automatiquement les pages web non structurées en un ensemble de données structurées. Elle se concentre principalement sur l’isolation des noms de produits, des attributs de produits et des prix des produits, entre autres éléments saillants.

• Appariement des produits: Cette tâche consiste à associer automatiquement des produits comparables entre les offres d’une entreprise et celles de leur(s) concurrent(s). Parmi les trois étapes ci-dessus, l’appariement des produits présente souvent la plus grande complexité opérationnelle, en particulier pour les secteurs où il n’y a pas de correspondance directe entre les produits, comme dans le domaine de la mode⁶.

Avec une équipe informatique solide, il est possible pour une entreprise de mettre en place sa propre solution en utilisant des outils open source tels que Scrapy.org. Cette ressource offre un avantage considérable en termes de résultats tangibles obtenus dans un court laps de temps⁷.

Limites de l’intelligence concurrentielle

Les stratégies de tarification basées sur les données commerciales de base sont souhaitables, étant donné que la qualité des données sous-jacentes est généralement impeccable. Des inexactitudes occasionnelles peuvent survenir en raison d’erreurs de saisie de données, mais dans l’ensemble, les données peuvent être considérées comme absolument précises (essentiellement 100%).

En revanche, la qualité des données des concurrents - même dans des circonstances optimales - tend à être considérablement inférieure. Chaque étape détaillée dans la sous-section précédente comporte le risque d’échecs coûteux : un produit spécifique d’un concurrent peut être négligé, un prix incorrect peut être extrait ou un produit peut être incorrectement apparié. Un effort considérable doit être consacré à l’évaluation précise de ces données, sinon l’optimisation de la tarification de détail est exposée à des problèmes importants d’intégrité des données.

De nombreux fournisseurs prétendent offrir des solutions d’intelligence concurrentielle de premier plan. En règle générale, il est conseillé de réaliser un test simple pour mettre à l’épreuve de telles affirmations : demandez au fournisseur d’intelligence concurrentielle de fournir une comparaison côte à côte de votre boutique en ligne avec celle de votre principal concurrent. Cet exercice permet d’évaluer la technologie d’intelligence concurrentielle en comparant les données fraîchement extraites du web avec les données extraites de vos propres systèmes internes⁸.

Un autre indicateur d’une technologie potentiellement faible est un fournisseur qui demande une extraction de la base de données produits d’un client potentiel. En réalité, le fournisseur cherche probablement à obtenir ces informations pour s’assurer que les données affichées à la fin du processus correspondent à la base de données produits du client. Cette pratique est non seulement malhonnête, mais elle empêche également toute tentative du client d’identifier des problèmes importants de qualité des données. En réalité, le fournisseur sait très bien que la capacité d’un client donné à examiner les données de tarification de ses concurrents est nettement limitée, contrairement aux données de son propre site web qui peuvent être directement recoupées avec les bases de données internes.

L’avis de Lokad

Tenter de découvrir les points de prix optimaux sans optimiser au préalable les prévisions de la demande expose à des problèmes prévisibles, tels que le comportement erratique des clients (par exemple, la saisonnalité) et les politiques de gestion des stocks fragiles. En tant que tel, la tarification dans la distribution ne doit pas être considérée comme un mécanisme indépendant, mais plutôt comme faisant partie d’une optimisation globale de la supply chain. Dans ce cadre, il est préférable d’éviter les pratiques de tarification qui ne sont pas évolutives (comme la fixation instinctive des prix) et celles qui sont trop rigides et négligent le rôle des forces qualitatives clés.

Au-delà de cela, développer une stratégie de tarification efficace dans la distribution nécessite une analyse approfondie et rigoureuse des données historiques de l’entreprise, des expérimentations de prix prudentes et une approche automatisée pour gérer les changements constants du marché. De plus, l’intégrité des données, en particulier en ce qui concerne les données des concurrents, est primordiale pour éviter les erreurs de tarification dans la distribution. Pour cette raison, regarder d’abord vers l’intérieur - vers les propres données de l’entreprise - offre la meilleure base sur laquelle construire une stratégie d’optimisation de la tarification dans la distribution compétitive.

Lokad est conçu pour optimiser l’ensemble de la supply chain, du réapprovisionnement priorisé des stocks à l’allocation des stocks en magasin et la tarification concurrentielle des articles.

Les professionnels de la supply chain cherchant à optimiser l’ensemble de leur supply chain sont invités à envoyer un e-mail à contact@lokad.com pour organiser une démonstration d’une optimisation automatisée de bout en bout.

Notes