Big data et fixation des prix : comment déterminer le meilleur prix pour vos produits

Le big data est une des ressources les plus sollicitées actuellement. Les spécialistes de cette méthode d’analyse sont très recherchés et la plupart des nouveaux développements y ont recours au moins partiellement. Le big data est très présent dans les techniques de ventes actuelles, et l’e-commerce et la vente online ne pouvaient pas y échapper. Le big data est devenu un outil nécessaire à l’établissement d’une tarification dynamique, une stratégie en plein essor dans le domaine du numérique, qui permet d’atteindre le meilleur ratio de vente avec un prix optimisé. Comment extraire l’information afin d’appliquer une stratégie gagnante ?

Le prix juste grâce à la synthèse des données

Les stratégies de Dynamic Pricing sont devenues un must pour ce qui est de définir les prix en ligne. Cette technique relativement récente permet aux marques et aux distributeurs d’adapter leurs prix à la situation du marché à chaque instant, selon l’état de la concurrence, de la demande ou en tenant compte de dates spécifiques comme les périodes de soldes, les campagnes saisonnières, ou autres dates importantes.

La théorie (et par extension ici, la pratique) nous montre que ces prix dynamiques fluctuent en fonction du suivi des concurrents de chaque e-commerce, qui peuvent être de nature différente, et en fonction du comportement des utilisateurs après chaque modification. Chaque changement génère une quantité importante de données que les managers des e-commerces doivent gérer afin de réaliser un ajustement des prix efficace et judicieux. En effet, des données mal traitées peuvent entraîner des erreurs plus graves qu’une absence de données.

Des outils comme le big data permettent justement de réaliser cette tâche de manière automatisée et exacte. Grâce à une synthèse des données, il est possible de réaliser la projection des prix de tous les produits du catalogue d’un e-commerce afin d’opter pour la meilleure rentabilité à chaque instant. Jusqu’à aujourd’hui, la gestion de toutes ces données de façon manuelle ou par une seule personne était quasiment impossible. Cependant, avec les outils adéquats, tels qu’un logiciel de dynamic pricing, il est tout à fait envisageable d’appliquer une stratégie de prix dynamiques de façon ordonnée, réfléchie et sûre.

Prendre une longueur d’avance sur la concurrence tout en maintenant une marge bénéficiaire optimale

Les actions menées dans le cadre d’une stratégie tarifaire dynamique doivent tenir compte des caractéristiques de chaque e-commerce. Cela signifie que s’aligner sur la concurrence n’est pas forcément le bon choix pour s’imposer, d’autres variables doivent être considérées afin de maintenir la marge bénéficiaire de l’entreprise.

Tous les systèmes d’ajustement des prix ne prennent pas en compte les nécessités objectives de l’entreprise. Certains visent simplement l’alignement sur la concurrence pour la battre dans le domaine des ventes. Cependant, on devra considérer les particularités de l’entreprise pour comprendre et planifier ses possibilités.

Ici il faudra évaluer les objectifs de vente, le volume d’impact, les utilisateurs potentiels entre autres. Cela ajoute des variables à inclure dans la planification de la stratégie tarifaire. Grâce au big data, dans ce cas, on pourra configurer tous les paramètres intervenant sur ces facteurs, en impliquant chacun d’eux de manière à obtenir le prix de vente optimal.

Un bon outil de suivi des prix doit pouvoir se servir du big data afin de, justement, indiquer la meilleure option tarifaire dans chaque cas, de manière unique pour chaque référence du catalogue. L’algorithme de Minderest se base sur toutes les données recueillies et, en tenant compte des paramètres établis par l’e-commerce lui-même, respecte des limites à ne pas franchir afin de conserver les intérêts et marges bénéficiaires de chaque entreprise. Un plus indispensable au succès global de la stratégie appliquée.

Une masse de données considérable, beaucoup de décisions à prendre

Le principal problème auquel font face les e-commerces est la collecte des données et leur gestion postérieure. Nous avions déjà mentionné le fait que contrairement au commerce traditionnel, le commerce en ligne s’est ouvert à tant de possibilités qu’il est devenu impossible de réaliser un suivi manuel des catalogues ou des prix, et encore moins un relevé détaillé des fluctuations.

C’est là que les techniques utilisant le big data vont aider à prendre des décisions étayées, en simplifiant le processus de collecte et d’analyse des données, et en indiquant exactement les types de résultats souhaités par chaque entreprise selon leur importance et leur utilité. Sans cette vision générale, il serait pratiquement impossible de prendre une décision correcte concernant les prix et la stratégie globale de l’entreprise.

En définitive, le big data est tout simplement une base technique qui facilite la gestion de processus déterminés, un outil qui sert de source d’information aux entreprises et d’aide à la prise de décision, dans le but de maximiser les bénéfices à tout moment.