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Cas d’usage

Optimisation prix de multiples catégories

Vos category managers souhaitent optimiser la rentabilité de leurs différentes catégories de produits. Pour cela, il est nécessaire de :

Déployer de multiples stratégies de pricing sur différents canaux de distribution

Respecter les contraintes métiers

Optimiser les prix poursuivant des objectifs commerciaux différents

Les défis

  Construire un modèle de données holistique : agréger différents jeux de données provenant de divers domaines fonctionnels de l’entreprise.

  Explorer les données et segmenter l’élasticité prix sur différentes dimensions pour identifier et exposer les opportunités de croissance rentable.

  Piloter le changement et contrôler le taux d’acceptation des recommandations de prix

  Fournir aux Category managers suffisamment d’informations pour qu’ils puissent comprendre et valider une recommandation de prix spécifique.

  Mesurer l’impact isolé et la contribution des différentes stratégies de pricing à l’atteinte des objectifs.

  Déployer l’outil pour des dizaines de catégories managers parfois répartis sur plusieurs pays

Méthodologie

La phase de set-up

8 semaines qui permettent d’automatiser les flux de données, de former les utilisateurs et de paramétrer l’application de Pricing Dynamique en Saas en fonction des contraintes métiers du client.

La phase d’apprentissage

Le catalogue produit est segmenté en portefeuilles qui sont optimisés soit en utilisant l’approche par moteur de règles, soit en utilisant le calcul de sensibilité prix du consommateur.

Le moteur de règle permet :

  D’ajuster automatiquement les prix en fonction de données telles que la concurrence, le niveau de stock, l’indice d’élasticité, …

  De valoriser la connaissance métier du category manager

Le moteur Target Based Pricing permet :

  De recentrer le prix sur le consommateur final et d’ajuster le prix rapidement en fonction des variations de contexte consommateur (Période de confinement par exemple)

  D’optimiser les prix automatiquement pour atteindre un objectif business et des contraintes précises

  D’utiliser l’IA pour constamment mettre à jour les prix en fonction des variations de sensibilité prix et de l’atteinte des objectifs définis

Dans les 2 cas, une phase d’apprentissage très courte de quelques semaines, permettant une mise en oeuvre très rapide.

La phase d’optimisation continue

  Chaque recommandation de prix est mise à disposition sur l’interface de PricingHUB pour validation par la category manager. La validation peut être manuelle ou automatique sur la base de règles.

  Une fois validés, les prix peuvent être téléchargés automatiquement vers le back-office de notre client grâce à la connectivité d’un service web pour mise à jour Automatique sur le web et les magasins équipés d’étiquettes électroniques.

  Pour chaque recommandation de prix validée et mise en œuvre, nous mesurons la performance et la contribution à l’objectif.

Réalisations

  Les category managers sont équipés d’outils de tarification décisionnels basés sur la compréhension de l’élasticité plutôt que de se concentrer uniquement sur les données de référence.

  Les Category Managers ont une compréhension claire de l’élasticité de leur catégorie et ont accès à une application puissante de Dynamic Pricing pour piloter leur P&L.

  Nos recommandations de prix ont un taux d’acceptation moyen de 90%.

  Notre expérience nous conduit à un increment de masse de marge entre 8 et 12%, hors marge d’erreur.

  Nous cherchons à atteindre le meilleur équilibre entre les multiples KPIs visés.

Évaluez le potentiel de l’élasticité prix sur votre business

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