Maria Jose Guerrero
L’élaboration de votre stratégie de prix avec l’aide du big data contribue à augmenter la compétitivité et les bénéfices de votre eCommerce. C’est ce qu’on appelle le data-driven decision-making, c’est-à-dire la prise de décision fondée sur une analyse de données approfondie et détaillée. Il résulte que vos décisions concernant votre stratégie de tarification seront basées sur des données fiables au sujet du fonctionnement du marché et des mouvements des concurrents et des consommateurs, ce qui vous permettra de proposer des tarifs plus compétitifs et attractifs. Mais comment y arrive-t-on et quels indicateurs doit-on prendre en compte ? Nous vous l’expliquons maintenant.
Premiers pas : les défis du data-driven decision-making et comment les relever
Sélection des données pertinentes
Dans le monde du big data, une des premières étapes essentielles est d’identifier les indicateurs ou KPI pertinents pour élaborer votre stratégie de fixation des prix. Généralement, vous devez toujours tenir compte des :
- Données de votre propre eCommerce : volume de ventes et courbe de la demande, stock, marge bénéficiaire, coûts internes et externes, etc.
- Données de la concurrence : catalogues et prix d’autres entreprises du secteur, ainsi que les offres et campagnes en cours.
- Données du marché : comme les changements saisonniers de la demande ou les facteurs socio-économiques qui affectent le commerce en ligne.
Ces KPI peuvent être différents pour chaque entreprise et dépendent de sa structure, de ses objectifs commerciaux et du niveau de compétition du secteur.
Centralisation des données dans un logiciel de pricing
Pour pouvoir gérer toutes ces données sans perdre en rentabilité ni en productivité, il est nécessaire de disposer d’un logiciel de tarification pour recueillir les données de différentes sources et les rassembler en un tableau claire et simple à interpréter. Réaliser cette tâche manuellement est un processus très laborieux et qui fait perdre de l’efficacité à cette approche basée sur les données, car le risque d’erreurs devient exponentiel. En outre, compter sur un système automatisé qui surveille la concurrence et le secteur, permet de réagir rapidement aux mouvements d’autres entreprises afin de ne pas perdre sa compétitivité.
En plus de ces avantages, il se trouve qu’avec le big data les systèmes d’apprentissage automatique peuvent effectuer des analyses prédictives concernant l’évolution de la demande et des tarifs des concurrents.
Étape finale : application du big data dans une stratégie de dynamic pricing
Le dynamic pricing est un des modèles les plus intéressants lorsqu’il s’agit d’appliquer les enseignements tirés de cette analyse de données approfondie à l’élaboration d’une stratégie de tarification. En effet, il permet d’adapter rapidement les prix du catalogue aux changements du marché. C’est ainsi que l’association du big data et du dynamic pricing contribue au fait que ces changements ne soient pas arbitraires mais précis, et qu’ils aident à optimiser les ventes.
D’autre part, pour renforcer encore davantage l’efficacité de votre stratégie de pricing, les systèmes actuellement les plus avancés utilisent des algorithmes puissants qui déterminent le prix optimal pour chacun de vos produits à chaque instant, et qui augmentent les ventes et la marge bénéficiaire. Par exemple, l’entreprise modèle dans le domaine de la tarification dynamique est Amazon. Elle modifie les prix de ses produits presque constamment et de manière automatique en fonction des besoins des consommateurs, afin d’accroître ses revenus. Sa croissance démontre que les stratégies tarifaires fondées sur les données sont devenues un instrument essentiel pour les entreprises qui veulent prospérer et sortir du lot.
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