Pour tous les retailers, le pricing est (re)devenu un levier de compétitivité.
Alors que la concurrence devient à la fois plus forte et hétérogène, vendre ses produits au juste prix contribue à l’acquisition et à la fidélisation client ainsi qu’à la réputation de votre marque.
Mais, dans le même temps, le calcul des prix se complexifie. Pour répondre aux attentes des consommateurs et aux mouvements des concurrents, les enseignes doivent changer plus souvent leurs prix et être plus réactives.
Dans ce contexte, l’automatisation du pricing apparaît désormais incontournable. Le développement de solutions de pricing alimentées par l’IA révolutionne la manière dont les enseignes abordent leur stratégie de prix. Elles font gagner un temps précieux aux équipes, offrent des gains de rentabilité et favorisent la personnalisation des prix.
Néanmoins, l’adoption de l’IA dans le pricing suscite également des craintes :
- Une trop forte dépendance à l’IA ne risque-t-elle pas d’entraîner une perte de maîtrise ?
- Y a-t-il un risque de manque de transparence ?
- Comment justifier certains ajustements de prix si l’on ne comprend pas entièrement le fonctionnement de la machine ?
Face à ces avantages et ces défis, comment concilier automatisation et supervision humaine dans une stratégie de pricing ?
Cet article explore les étapes essentielles pour garder le contrôle sur l’IA tout en tirant parti de ses atouts.
Définissez un cadre stratégique clair
1ère étape: Des objectifs commerciaux et financiers clairs
On parle d’automatisation du pricing. Mais, en réalité, il serait plus juste de parler d’automatisation du calcul des prix.
La stratégie de pricing, elle, reste du ressort des équipes. Elle découle de la stratégie d’entreprise définie par la direction générale, qui fixe des objectifs de rentabilité et détermine le positionnement (y compris le positionnement prix) de l’enseigne. Les équipes marketing apportent leur connaissance du marché, des segments de clientèle et du positionnement de la marque. Le service financier s’assure que les prix fixés permettent d’atteindre les objectifs de rentabilité.
Ensuite, sur le plan opérationnel, les category managers sont chargés de maximiser la rentabilité de leur catégorie. Ce sont donc eux qui fixent les prix en accord avec la stratégie de pricing et en fonction des mouvements de la concurrence.
Mais, avant d’automatiser le calcul des prix, la première étape consiste donc à définir une stratégie de pricing claire, cohérente avec votre positionnement, et à clarifier vos objectifs financiers et commerciaux. Pour chaque catégorie de produit, quel est votre objectif prioritaire ? Maximiser les ventes ? Booster les marges ?
Par exemple, si votre priorité est d’accroître les marges sur certains produits phares, l’algorithme devra être programmé pour ajuster les prix de manière à optimiser la rentabilité tout en restant compétitif. À l’inverse, si l’objectif est de stimuler les ventes sur des produits en fin de cycle, l’automatisation devra favoriser des ajustements de prix plus agressifs pour écouler les stocks.
Si vous automatisez sans définir clairement les grandes orientations de votre stratégie de prix, vous risquez de laisser l’IA prendre des décisions déconnectées de vos priorités.
2ème étape: Définissez votre périmètre concurrentiel.
La fixation des prix découle de la stratégie de pricing que vous avez définie mais aussi des politiques tarifaires de vos concurrents. Lorsque vous automatisez votre pricing, l’IA calcule vos prix en fonction de vos orientations stratégiques et des prix concurrents. Par conséquent, avant d’automatiser, vous devez d’abord définir votre périmètre concurrentiel.
L’automatisation du pricing permet de réagir rapidement aux fluctuations des prix des concurrents, mais encore faut-il savoir qui sont vos concurrents. Il est souvent tentant de se concentrer sur les leaders du marché ou de surveiller tous les acteurs. Mais ces deux approches présentent des risques. Dans le premier cas, vous manquez d’agilité en ne vous comparant qu’aux plus grands. Dans le second, vous vous éparpillez.
Pour définir un périmètre concurrentiel à la fois pertinent et actionnable, il faut trouver un juste équilibre et se concentrer sur les concurrents qui partagent des caractéristiques communes avec votre enseigne :
- Des typologies de produits similaires
- Des typologies de clients similaires
- Une même zone de chalandise commune
- …
Une fois votre périmètre concurrentiel défini, vous pouvez vous appuyer sur un partenaire, comme Optimix, qui collecte les prix concurrents et automatise la fixation des prix. Dans ce cas, l’IA est paramétrée pour prendre en compte les prix concurrents dans vos calculs de prix.
Etablissez des règles et des contraintes pour l'algorithme
Une fois que vous avez clarifié votre stratégie, vous pouvez automatiser le calcul des prix. Mais, pour garder la maîtrise, pensez à définir des règles et des contraintes que l’algorithme devra respecter.
En effet, l’IA peut être très puissante, mais sans limites claires, elle pourrait prendre des décisions qui, bien qu’optimisées en théorie, seraient aberrantes en pratique.
Voici 2 garde-fous pour limiter ce risque.
Fixez des seuils de prix minimum et maximum
Quand vous automatisez votre pricing avec de l’intelligence artificielle, fixer des seuils de prix plancher et plafond à l’algorithme est un bon moyen de garder le contrôle.
En effet, si vous laissez l’algorithme opérer sans garde-fous, l’IA peut générer des recommandations de prix extrêmes ou irréalistes en cas d’anomalies dans les données ou de conditions de marché inhabituelles.
En fixant des seuils, vous évitez le risque d’appliquer des prix aberrants qui nuiraient à votre image de marque ou à votre rentabilité.
Les limites de prix permettent de maintenir une cohérence dans votre stratégie tarifaire, même quand l’algorithme s’adapte dynamiquement aux conditions du marché. Les seuils aident à s’assurer que les prix générés par l’IA restent alignés avec votre positionnement souhaité.
Enfin, dans une logique de rentabilité, le prix plancher réduit les risques de vente à perte alors que le prix plafond évite des tarifs excessifs qui pourraient décourager vos clients.
Définissez une marge de fluctuation acceptable
Une autre bonne pratique, pour encadrer l’algorithme, consiste à définir une marge de fluctuation acceptable des prix.
La marge de fluctuation évite les variations brutales de prix qui pourraient perturber les clients. Elle permet de conserver une cohérence dans la politique tarifaire, importante pour l’image de marque et la perception des clients.
En effet, des prix relativement stables contribuent à maintenir la confiance des clients et à éviter les perceptions négatives liées à une volatilité excessive. Ils permettent aussi aux clients de faire des comparaisons dans le temps et de prendre des décisions d’achat éclairées.
En interne, limiter l’amplitude des variations aide à mieux anticiper et gérer les impacts du prix sur son chiffre d’affaires et ses marges. Une marge de fluctuation acceptable facilite également la planification des stocks, des approvisionnements et des campagnes marketing.
Enfin, cette pratique permet à l’algorithme de s’adapter aux changements du marché de manière progressive et contrôlée.
Conserver une supervision humaine
Demander une validation humaine des prix proposés par l'algorithme
Bien que l’IA permette d’automatiser une grande partie du processus de pricing, il est important de conserver une supervision humaine.
Par exemple, vous pouvez automatiser le calcul des prix et prévoir une validation par le category manager avant transmission aux équipes magasin. En cas de fluctuation importante, vous pouvez aussi configurer une alerte automatique aux collaborateurs responsables pour attirer leur attention.
Les alertes permettent de garder un œil humain sur les décisions importantes. En cas de doute, le pricer peut intercepter une erreur potentielle avant que le prix ne soit appliqué. Si la solution le permet, il peut retracer le calcul du prix jusqu’aux données d’entrée pour détecter la source de l’anomalie.
Vous pouvez aussi prévoir à l’avance des cas d’usage qui nécessitent une intervention humaine pour garder le contrôle sur les décisions de pricing critiques pour votre entreprise.
Prévoir une traçabilité des prix donnés par l'IA
Une autre mesure clé de la supervision humaine réside dans la traçabilité des recommandations de l’algorithme.
Pour éviter le côté « boîte noire » de l’IA, qui présenterait ses résultats sans vérification possible, vous pouvez miser sur une solution IA qui vous permettra de « remonter » le processus décisionnel de l’IA afin de comprendre comment elle est arrivée à ses conclusions. C’est le cas avec la solution de pricing Optimix. Vous pouvez visualiser le parcours de décision de l’IA et les règles qu’elle a utilisées pour faire sa recommandation.
Grâce à cette traçabilité, vous gardez un contrôle sur les recommandations de prix. Vous pouvez les expliquer et, éventuellement, refuser de les appliquer et les corriger. Ce processus de vérification et de validation a posteriori aide aussi à l’algorithme à apprendre et progresser.
Former et sensibiliser les équipes à une utilisation optimale de la solution de pricing alimentée par IA
L’un des risques de l’automatisation serait que les collaborateurs en charge du pricing accordent une confiance illimitée à l’algorithme sans comprendre réellement son fonctionnement.
Pour éviter ce phénomène, vous devez former et sensibiliser vos équipes aux capacités mais aussi aux limites de la solution IA. Vos collaborateurs doivent savoir dans quels cas une vérification ou une intervention manuelle sont nécessaires.
Vos équipes doivent comprendre les principes de base sur lesquels l’algorithme s’appuie pour fournir ses recommandations de prix. Sans formation adéquate, les collaborateurs risquent de se fier aveuglément aux résultats de l’algorithme et laisser passer des erreurs ou des biais. La formation doit aussi mettre en lumière les cas d’usage où l’algorithme présente des limites, par exemple dans des situations exceptionnelles pour lesquelles il n’a pas été entraîné.
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L’IA dans le pricing est une avancée à condition que son utilisation s’inscrive dans un cadre stratégique bien défini.
Une fois que vous avez déterminé vos objectifs et votre périmètre concurrentiel, vous pouvez utiliser une solution IA pour calculer vos prix.
Mais votre confiance en l’algorithme ne doit pas être aveugle. Prévoyez des mécanismes de validation, d’alerte, de contrôle de l’algorithme pour éviter les applications aberrantes. Avec ces garde-fous, vous gardez un contrôle humain sur les décisions de pricing.
L’automatisation ne doit pas conduire à une perte de compétences au sein des équipes. La formation permet de maintenir et développer l’expertise humaine en pricing, qui reste indispensable pour superviser et affiner le système.
Chez Optimix, nos solutions de pricing sont conçues pour faciliter la tâche de vos équipes, pas pour les remplacer. L’avenir du pricing, ce n’est pas l’IA toute-puissante, mais l’intelligence artificielle au service de l’expertise des pricers.
Vous avez un projet d’automatisation ? Et si vous en discutiez avec un de nos experts ?
