Pricing dynamique : de quoi s’agit-il exac­te­ment ?

Les au­to­mo­bi­listes le savent bien, le prix de l’essence à la pompe change très fré­quem­ment. Il s’agit là uni­que­ment d’un exemple frappant de « pricing dynamique » (également appelé en français « ta­ri­fi­ca­tion dynamique »). Derrière ce terme se cache un outil aussi vieux que le commerce lui-même. Les prix dy­na­miques, c’est-à-dire des prix ajus­tables à la situation du marché de façon variable et flexible, per­met­tent d’avoir une influence sur les ventes de produits et de pres­ta­tions.

La gestion des prix dynamique progresse prin­ci­pa­le­ment dans le commerce en ligne mais est depuis longtemps établie dans le tourisme pour le prix des vols, des voyages et des hôtels. Les facteurs tels que le taux de rem­plis­sage, la saison, l’heure ainsi que la con­cur­rence peuvent par exemple influer sur les prix dans ce secteur. Même dans le commerce de détail classique, les pré­sen­toirs nu­mé­riques viennent de plus en plus remplacer les éti­quettes de prix tra­di­tion­nelles dans les rayons et per­met­tent également ici une ta­ri­fi­ca­tion en­tiè­re­ment au­to­ma­ti­sée et gérable en toute sim­pli­cité.

Notre quotidien regorge d’exemples de pricing dynamique : Au su­per­mar­ché, si un fruit est en rayon depuis un certain temps, il sera gé­né­ra­le­ment vendu moins cher. Lorsque le prix de l’essence augmente ponc­tuel­le­ment pendant les vacances et que la chaise longue est moins chère par mauvais temps, nous le devons également à ces prix ajus­tables de façon flexible. À chaque fois que des clients (ré­cur­rents) bé­né­fi­cient d’une remise, il s’agit également une adap­ta­tion dynamique des prix. En cas de mauvais temps, certaines stations de ski proposent des remises pour attirer les clients et, aux États-Unis, les prix des billets, par ex. pour les évé­ne­ments sportifs, varient parfois en fonction du temps, du jour de match, des chances de victoire ou de l’at­trac­ti­vité d’un match.

Dans ce cadre, il s’agit en grande partie de modèles établis que nous ren­con­trons tous chaque jour. Ils ont tous un point commun : les prix évoluent au cours du temps et sont axés sur la con­cur­rence ou sur des con­si­dé­ra­tions et des facteurs stra­té­giques qui sont propres à chaque com­mer­çant afin d’optimiser les bénéfices ou de fidéliser la clientèle ou, dans le meilleur des cas, les deux.

Même si les stra­té­gies sont très variées, les objectifs sont gé­né­ra­le­ment iden­tiques : outre l’op­ti­mi­sa­tion des bénéfices, les four­nis­seurs utilisent prin­ci­pa­le­ment les prix dy­na­miques pour fidéliser la clientèle, par ex. sous la forme de remises. Si le client a l’im­pres­sion d’avoir fait une bonne affaire, les chances qu’il revienne sont plus élevées.

Grâce à la nu­mé­ri­sa­tion, de plus en plus d’op­por­tu­ni­tés s’ouvrent pour le pricing dynamique. Le mot magique est le « big data », et grâce au data-driven marketing, les analyses en­tiè­re­ment au­to­ma­ti­sées en temps réel ne sont plus un problème.

Dans le e-commerce, la gestion des prix dynamique est souvent basée sur des al­go­rithmes qui analysent les données des clients. Au bout du compte, les jeux de données de millions de clients sont à la dis­po­si­tion des grands dé­tail­lants en ligne. Il s’agit d’une ressource ines­ti­mable ac­ces­sible par les pro­grammes d’analyse. Combinées aux évo­lu­tions actuelles du marché, ces données cons­ti­tuent la base per­met­tant d’ajuster les prix à l’offre et la demande, que ce soit en quelques clics ou de façon au­to­ma­ti­sée. Cette adap­ta­tion est effectuée à une large échelle, sur mesure pour des groupes cibles ou pour chaque client in­di­vi­duel. Ici encore, dif­fé­rentes stra­té­gies sont utilisées. Les al­go­rithmes à pro­pre­ment parler sont un secret gé­né­ra­le­ment bien gardé puisqu’ils sont es­sen­tiels au succès.

Les chiffres de vente per­met­tent par exemple de dé­ter­mi­ner quels produits sont très appréciés et pri­vi­lé­giés par les clients. Selon la stratégie, le prix peut même être augmenté afin d’optimiser les bénéfices. Une question reste toujours en arrière-plan : quel est le prix d’ac­cep­ta­bi­lité du client au moment où il réalise son achat ? Le big data fournit des in­di­ca­tions per­met­tant de répondre à cette question.

Une autre approche consiste à baisser le prix d’un produit ac­tuel­le­ment apprécié pour proposer un prix moins cher que la con­cur­rence et s’assurer de l’achat du client. Il n’est pas rare que les ac­ces­soires de ce produit soient proposés en parallèle à des prix augmentés (parfois sig­ni­fi­ca­ti­ve­ment) de façon dynamique. Si le client est déjà dans le processus d’achat et réalise une bonne affaire, il y a de fortes chances qu’il achète si­mul­ta­né­ment un ac­ces­soire à un prix augmenté dy­na­mi­que­ment. Sa pro­pen­sion à jeter de nouveau un œil à la con­cur­rence, chez qui le produit qui l’intéresse en premier lieu est proposé à un prix plus élevé, est alors plus faible.

Dans l’idéal, le com­mer­çant vend donc davantage de produits grâce à une gestion des prix dynamique et augmente son bénéfice grâce à la vente d’ac­ces­soires à un prix augmenté dy­na­mi­que­ment. Le client a toutefois l’im­pres­sion d’avoir fait une bonne affaire (et c’est d’ailleurs souvent le cas) ce qui favorise la fi­dé­li­sa­tion du client.

Les prix varient parfois en fonction du client, car les habitudes, les intérêts, les données dé­mo­gra­phiques et les schémas de com­por­te­ment de chaque client en ligne per­met­tent de tirer de pré­cieuses con­clu­sions. On entend par prix per­son­na­li­sés le fait que dif­fé­rents clients con­sul­tant le même produit au même moment aient un prix affiché différent, adapté à chaque client. Ce prix doit exploiter au maximum le prix d’ac­cep­ta­bi­lité maximal des clients au moment concerné. Les mé­ca­nismes du marketing axé sur les données sont de nouveau à l’œuvre dans le cadre de cette ta­ri­fi­ca­tion dynamique.

On peut par exemple imaginer qu’une personne utilisant un smart­phone coûteux pour consulter des produits sur Internet verra des prix affichés plus élevés uni­que­ment en raison du prix élevé de ce smart­phone. Un outil d’analyse cor­res­pon­dant pourrait en principe iden­ti­fier le pro­prié­taire d’un appareil coûteux comme davantage disposé à payer plus cher. Si cette personne a déjà acheté des produits à un prix élevé au­pa­ra­vant, cela pourrait renforcer cette tendance et les prix per­son­na­li­sés seraient alors plus élevés.

La gestion des prix dynamique est utilisée dans presque tous les domaines du commerce. Il est souvent im­pos­sible d’éviter ces prix variables qui sont par exemple soumis à des au­to­ma­tismes sai­son­niers, notamment lorsque les prix aug­men­tent lors de la période précédant Noël et baissent à nouveau par la suite. Toutefois, nous profitons des prix variables dans de nombreux cas, par ex. en cas de remise client ou dans l’exemple cité au début où la chaise longue est moins chère en cas de mauvais temps. Les prix dy­na­miques peuvent donc tout à fait être fa­vo­rables au client.

Lorsque l’on effectue des achats auprès des grands dé­tail­lants en ligne tels qu’Amazon , le pricing dynamique est in­con­tour­nable. Il existe toutefois un certain nombre d’astuces per­met­tant d’éviter les pics de prix dans le e-commerce. Le problème est que la façon dont procèdent les al­go­rithmes reste en grande partie obscure. Les conseils listés ici reposent par con­sé­quent sur des ob­ser­va­tions et des indices et leur succès peut également varier en fonction de la con­cep­tion et de l’adap­ta­tion des al­go­rithmes.

Faites attention au moment de la journée où vous effectuez votre shopping en ligne. Le week-end ou le soir, les prix peuvent con­si­dé­ra­ble­ment augmenter étant donné que de nombreux clients font leur shopping. En cours de semaine et de journée, si moins de clients font leurs achats, les prix peuvent chuter de façon drastique. Ces derniers peuvent également varier d’un jour de la semaine à l’autre.

Comparer les prix auprès de dif­fé­rents re­ven­deurs. Les portails de com­pa­rai­son des prix cons­ti­tuent ici un atout solide. En revanche, ils peuvent avoir des dif­fi­cul­tés à suivre le rythme auquel les re­ven­deurs adaptent leurs prix de façon dynamique (trop souvent ou trop ra­pi­de­ment). Lorsque vous vous rendez sur le site d’un revendeur depuis un portail de com­pa­rai­son des prix, il se peut même que vous obteniez un prix per­son­na­lisé plus bas. En effet, le revendeur souhaite être le mieux référencé possible sur le com­pa­ra­teur et doit par con­sé­quent fixer le prix qui y est indiqué à un niveau inférieur.

Les bons d’achat élec­tro­niques ou les codes de bon d’achat per­met­tent parfois de réduire sig­ni­fi­ca­ti­ve­ment le prix d’achat pour des produits et des services. De temps à autre, il est possible de trouver des remises de ce type en sai­sis­sant le nom du produit ou du fabricant et le mot-clé « bon d’achat » dans un moteur de recherche. Si vous utilisez un tel bon d’achat auprès du revendeur en ligne cor­res­pon­dant, le prix généré de façon dynamique est réduit en con­sé­quence. Toutefois, en se procurant un bon d’achat de ce type auprès d’un pres­ta­taire tiers, la personne paye gé­né­ra­le­ment ce service en ren­seig­nant ses données. Il convient donc toujours de peser le pour et le contre.

Si vous sur­veil­ler le prix d’un produit sur plusieurs heures, jours voire plusieurs semaines, les dif­fé­rences peuvent être con­si­dé­rables. Demandez à un ami ou à une con­nais­sance de consulter le même produit afin d’iden­ti­fier les dif­fé­rences de prix basées sur des prix per­son­na­li­sés. Le cas échéant, vous pourrez alors dé­ter­mi­ner qui obtient le produit au meilleur prix.

Mais attention : le fait qu’un tiers achète pour vous en ligne ou que vous achetiez pour un tiers a un impact sur la base de données. Si vous achetez des produits à un prix élevé pour une autre personne, un al­go­rithme vous iden­ti­fiera comme plus disposé à payer que vous ne l’êtes. Cela pourrait se traduire par des prix per­son­na­li­sés plus élevés pour les produits et services qui vous sont proposés lors de votre shopping en ligne.