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[Tribune] 4 tendances phares du pricing pour 2020
Le pricing, tendance stratégique qui monte depuis plusieurs années chez les entreprises, demande au préalable de récolter des données sur les consommateurs & les ventes. Son but selon Rodolphe Mas, pricing scientist chez Pricemoov: traduire les objectifs de croissance en variation de prix.
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1. Le recrutement d'une équipe affectée au pricing
Le levier prix est à la fois le dernier levier à activer pour les entreprises et un outil redoutablement efficace: une variation de 1 % du prix peut occasionner une augmentation de 8.7 % des revenus. Surtout, ce levier permet de dégager une forte marge à moindre coût : nul besoin en effet de remodeler ou d'élargir l'offre, il suffit d'ajuster les prix. Pourtant, ce levier reste encore trop peu utilisé: seuls 15 à 20 % des entreprises adoptent aujourd'hui des stratégies fondées sur le pricing pour générer de la valeur.
Le pricing est en effet une stratégie de variation des prix qui reste complexe à mettre en place, et implique de se doter de profils compétents. Les entreprises recrutent aujourd'hui davantage de pricing manager ou de pricing analysts. Au carrefour des équipes marketing, commerciales et de la direction générale, leur rôle consiste à réaliser des analyses qui vont permettre de traduire les objectifs de croissance en actions prix. Pour ces professionnels, cela implique de connaître les ressorts propres à l'entreprise : le profil des clients, leur façon de consommer, leurs capacités de paiement... ainsi que les marchés (le profil des concurrents et leurs positionnements). Clients et marchés évoluent en permanence; c'est donc la capacité à utiliser en continu l'ensemble des données disponibles qui permet aux spécialistes du pricing d'obtenir une vision d'ensemble, pour adapter les prix en conséquence.
2. L'utilisation du machine learning pour faire parler les données
Avec l'émergence du Big Data, les entreprises ont accès à une masse exponentielle de données, dont elles doivent s'emparer. Le département données détient à ce titre une place transverse, puisque son rôle est d'agréger les informations disponibles pour nourrir les départements de l'entreprise en ana-lyses pertinentes. L'accès à ces données est crucial, car il va permettre par la suite d'identifier les leviers pricing à activer. Les entreprises doivent donc se doter d'outils de machine learning pour exploiter ces données.
Le machine learning permet d'utiliser les données à travers différentes étapes : la description de la performance passée ; la détection des facteurs de croissance ; les prédictions ; la prescription des actions futures. Adaptée au pricing, cette technologie permet de faire parler la donnée afin de comprendre les comportements des clients, et d'optimiser le positionnement tarifaire en fonction des évolutions du marché.
3. La création d'un département données
Les entreprises ont compris qu'elles ne pouvaient plus se permettre de faire des prix standards. Les investissements en pricing augmentent. Ce mouvement, initié depuis deux à trois ans, devrait se poursuivre et s'accroître dans les années à venir.
Il va de pair avec l'essor de la data science, que les entreprises utilisent de plus en plus pour remplir leurs objectifs de performance. Cette " science des données " est essentielle pour faire bon usage des données que possède et génère l'entreprise. Une augmentation des recrutements de data scientists est justement à l'oeuvre dans les entreprises, lesquelles sont même confrontées à une pénurie de ce métier qui reste rare. C'est pourtant un profil qui apporte les compétences nécessaires pour mettre en place des stratégies de data et, en conséquence, de pricing.
4. La mise en place d'outils pour piloter son pricing
Le pricing est une pratique qui croise des données provenant de sources différentes (CRM, ERP, trafic du site...) et demande d'être à l'afflux des fluctuations du marché pour adapter ses prix. Des outils de nouvelle génération permettant de piloter ses prix en tenant compte de toutes les données nécessaires, et impliquant toutes les fonctions qui interviennent dans le processus de décision (marketing, produit, commercial, contrôle de gestion). Au-delà de simplifier l'action de changement d'un prix, ces outils permettent d'utiliser les technologies de machine learning pour accompagner et rationaliser la prise de décision.
Toutes les entreprises n'ont pas les moyens financiers et humains d'investir dans une véritable stratégie de prix dynamiques
À défaut, il est possible de mettre en place certaines bonnes pratiques pour instaurer progressivement une démarche de pricing. Ces bonnes pratiques sont très différentes en fonction du secteur de l'entreprise. Néanmoins, d'ordre général, une entreprise retail aura intérêt à essayer de comprendre quels produits de son catalogue rencontrent du succès ou au contraire sont boudés par les clients, afin d'adapter ses prix en con-séquence. Dans le cas d'une entreprise B2B, il sera judicieux de chercher à comprendre quels profils de clients génèrent du revenu et quelles sont leurs capacités de paiement. En définitive, l'important est d'identifier les différents leviers à actionner pour opérer une variation des prix efficace.
Fin du diaporama
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