Ces dernières années, les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) ont pénétré avec succès de nombreuses industries, allant des soins de santé à l'automobile. Cependant, le commerce de détail est particulièrement susceptible d’adopter diverses applications de ML, car les données sont le moteur de cette industrie, tant dans le domaine physique que dans celui du commerce électronique. Par exemple, un moteur de recommandation basé sur l'IA est devenu un incontournable pour les détaillants, leur permettant de booster l'expérience client et de générer des revenus.

De nos jours, les détaillants gardent l'oreille au sol pour être les premiers à adopter le prochain changeur de l'industrie. Bien sûr, il existe des capteurs d’attention tels que des robots alimentés par vision par ordinateur qui s’occupent de façon autonome de l’inventaire, ou des caméras de reconnaissance faciale qui détectent les émotions des clients. Cependant, la prochaine grande chose, l'optimisation des prix basée sur le ML, semble sacrifier la rapidité au profit d'un avantage concurrentiel significatif et d'un retour sur investissement.

Fixer des prix optimaux est l'une des tâches les plus difficiles, même pour les vétérans de la vente au détail. Avec la numérisation continue de notre monde, les données sont de plus en plus disponibles et le nombre de facteurs de tarification pertinents augmente. Les gens, contrairement aux machines, sont plus lents, enclins à commettre des erreurs et n'ont tout simplement pas les capacités de prendre en compte tous les facteurs à la fois. Cela nécessite la prochaine étape logique: des outils d'optimisation des prix automatisés, basés sur le ML.

Voyons les avantages de la tarification dynamique, les obstacles à sa mise en œuvre et les moyens de déterminer si votre entreprise peut en bénéficier.

Avantages de tarification dynamique

Premièrement, l'optimisation des prix basée sur ML peut fournir une automatisation complète des tâches de routine, libérant un temps précieux pour les employés et leur permettant de se concentrer sur un travail plus créatif. Deuxièmement, s'ils sont bien positionnés, ces outils peuvent trouver des relations non conventionnelles entre une multitude de paramètres, tels que les prix des concurrents, l'élasticité des prix, la demande, les stocks, la saisonnalité, les caractéristiques démographiques, etc. Cela permet non seulement de fixer le prix le plus optimal, mais aussi fournit aux détaillants des informations précieuses.

Troisièmement, la nature numérique de l'optimisation des prix basée sur le ML élimine la possibilité d'erreur humaine et nous permet de prendre en considération un nombre incalculable de paramètres de formation des prix.

Mettre en œuvre une stratégie de tarification dynamique

La disponibilité et la qualité des données sont peut-être le premier obstacle rencontré par les détaillants lorsqu'ils tentent de mettre en œuvre des modèles de tarification dynamiques. Surtout pour les petits détaillants, les données sont souvent dispersées sur différentes ressources et, surtout, peuvent être erronées. De plus, la collecte de nouvelles données pour alimenter les algorithmes d'optimisation des prix peut prendre plusieurs mois. Cependant, ce processus ne doit être effectué qu'une seule fois et des experts en apprentissage automatique aident les détaillants à organiser les données.

Le deuxième obstacle est qu'il n'y a pas de modèle de tarification dynamique unique basé sur ML adapté à chaque produit ou détaillant. Par exemple, si votre entreprise propose des produits identiques ou très similaires à ceux de vos concurrents, la décision des consommateurs dépendra probablement du détaillant qui offre le prix le plus bas. Ici, vous n'avez tout simplement pas besoin de machine learning, mais vous pouvez utiliser une approche commune basée sur des règles.

D'un autre côté, certains détaillants proposent des produits exclusifs qui définissent la marque, qui ne peuvent pas descendre en dessous d'un certain prix. De plus, certains types de produits sont stockés uniquement pour attirer le trafic en magasin, tandis que d'autres peuvent être des produits complémentaires qui génèrent des marges bénéficiaires.

Ce ne sont que des subtilités de tarification dynamique au niveau de la surface qui doivent être prises en compte. Par conséquent, il est fortement recommandé d'embaucher des ingénieurs spécialisés pour garantir que les stratégies et les outils d'optimisation des prix automatisés conviennent parfaitement.

Plus loin sur la voie de l'adoption du ML pour l'optimisation des prix, un autre obstacle peut être le raisonnement peu clair derrière certaines recommandations de prix axées sur le ML. Étant donné que les outils ML peuvent prendre en compte d'énormes quantités de données en un instant, les responsables de la vente au détail ne peuvent souvent pas se concentrer sur la logique sous-jacente, en particulier au début. Une formation appropriée est indispensable: les principaux décideurs de l'organisation doivent faire confiance à ces systèmes pour qu'ils soient efficaces, et c'est pourquoi les éditeurs de logiciels doivent expliquer comment fonctionne exactement le système.

Avez-vous besoin d'une optimisation des prix basée sur ML?

Bref, probablement oui. Cependant, comme pour toute autre opportunité, vous devez examiner attentivement la faisabilité de la mise en œuvre d'outils d'optimisation des prix pour votre entreprise.

Tout d'abord, définissez si la demande dans votre créneau particulier est élastique ou non, et à quelle fréquence vos clients effectuent des achats répétés. Si vos clients ne souhaitent pas s'adapter aux fluctuations de prix, l'optimisation des prix peut être un échec. Deuxièmement, vos données sont-elles propres et organisées? Sinon, votre entreprise dispose-t-elle de ressources pour investir dans la gestion des données? Les algorithmes ML ne sont aussi efficaces que vos données.

Dans l'ensemble, il est essentiel de tester la faisabilité d'une tarification dynamique au moins sur un petit groupe de clients et de considérer le coût de la mise en œuvre. Dans la plupart des cas, cependant, la tarification dynamique sera une évidence.

Conclusion

Une stratégie de prix efficace est l'un des principaux piliers du succès de tout détaillant. Ceux qui continuent de fixer des prix en fonction de leur intuition et de quelques mesures conventionnelles prendront du retard assez rapidement. La prise de décision basée sur les données est un avenir inévitable pour le commerce de détail, et l'optimisation des prix basée sur le ML est l'un des facteurs clés de cette transformation.

Bien sûr, ce n'est jamais une bonne idée de sauter aveuglément dans un train hype. Par conséquent, une évaluation approfondie de cette approche est nécessaire. Outre les avantages de la tarification basée sur le ML, certains écueils de mise en œuvre doivent être soigneusement résolus, notamment la qualité des données et la sensibilité des clients aux fréquents changements de prix.

À la fin de la journée, l'apprentissage automatique est là pour rester. Compte tenu de sa capacité à traiter intelligemment d'énormes quantités de données, les détaillants peuvent non seulement fixer les prix les plus efficaces, mais également conduire cette tarification optimale à l'aide de la science.

Andrey Koptelov est analyste en innovation chez Itransition, une société de développement de logiciels personnalisés.