L’apprentissage machine appliqué à l’optimisation des prix

L’apprentissage automatique ou machine learning fait partie désormais de notre quotidien. Il est présent dans notre environnement sans que nous nous en rendions compte. Un exemple de cela, c’est Netflix. La plateforme étudie nos goûts afin de nous faire des recommandations personnalisées y obtenir un plus grand engagement de ses partenaires. Mais au-delà de la personnalisation, l’apprentissage machine aide aussi les entreprises à optimiser leurs prix pour augmenter leurs ventes. Voulez-vous savoir de quelle façon ? 

Le machine learning est basée sur l’idée que les systèmes peuvent apprendre à partir de données, identifier des modèles et prendre des décisions. Son introduction dans les nouveaux logiciels de pricing permet de prévoir des variations de l’offre et de la demande en fonction de données historiques ou d’anticiper les mouvements de la concurrence. Des données qui permettent au commerce électronique l’ajustement de ses prix aux besoins du marché à chaque instant pour accroître ses ventes. 

Cet apprentissage continu et automatique est la clef qui ouvre aux entreprises les portes du dynamic pricing (tarification dynamique). Pour que leurs campagnes soient efficaces, l’intelligence artificielle doit apprendre, en plus du secteur et de la concurrence,  des décisions que l’entreprise elle-même a prises dans des circonstances antérieures. Celles-ci seront alors prises en compte à l’heure d’évaluer un nouveau changement de prix, permettant ainsi de réduire la marge d’erreur et d’optimiser les ventes. 

De quoi ai-je besoin pour commencer à optimiser mes prix ?

Pour mettre en œuvre un système de pricing réussi, nous devons respecter les étapes suivantes :  

1. Définissez les informations à analyser : vous devez donner au logiciel les ICP (indicateurs-clés de performance) sur lesquels il doit se baser pour  recommander les meilleures options concernant l’optimisation de vos prix. Cela comprend les informations sur  l’historique des ventes, le catalogue complet des produits, les promotions et les campagnes de marketing mises en œuvre dans le passé et leurs résultats, les reviews des clients, les données sur les stocks et les principaux concurrents, entre autres.  

2. Identifiez vos objectifs : en plus d’augmenter vos ventes, qu’espérez-vous obtenir de l’optimisation de vos prix ? Le machine learning peut vous aider par exemple à définir de futures campagnes personnalisées afin de fidéliser vos meilleurs clients ou améliorer le taux de conversion. Une approche également pour vos ventes à moyen et long terme.

3. Commencez par vos produits vedettes : pour que le système commence à connaître votre entreprise et votre catalogue, nous vous recommandons de commencer par lui poser des questions sur les produits ou services qui ont très bien fonctionné dans le passé. Fournissez-lui des données de qualité sur lesquelles il peut s'appuyer pour faire de nouvelles prévisions et ajuster les prix aux tendances du marché.

Le principal avantage de la mise en œuvre d'un système de pricing axé sur l'apprentissage machine est non seulement sa rapidité, mais aussi sa capacité à analyser un très grand volume de données. Ces systèmes peuvent comparer simultanément et automatiquement les prix de tous vos concurrents en analysant leurs sites web, leurs magasins en ligne et leurs réseaux sociaux pour obtenir des informations de qualité sur leurs produits et services.

Ce qu'il faut retenir, c'est que le but ultime du machine learning doit être d'améliorer la satisfaction générale du client. En fin de compte, le succès de notre entreprise dépend des utilisateurs de notre e-commerce