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26 février 2017

Par Steve Banker

En l'an 2000, les sociétés de logiciels d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement avaient le vent en poupe. L'optimisation était le nouveau Messie qui allait sortir les praticiens de la chaîne d'approvisionnement du désert. Wall Street était d'accord. Ils ont valorisé i2 Technologies, le leader de la planification et de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

La même année, le principal concurrent d'i2, Manugistics, a acquis Talus, une solution d'optimisation des prix. L'optimisation des prix basée sur des modèles d'élasticité des prix est une optimisation sous stéroïdes. L'élasticité des prix indique la réactivité, ou l'élasticité, de la quantité demandée d'un bien ou d'un service à un changement de son prix. Mathématiquement, elle indique la variation en pourcentage de la quantité demandée en réponse à une variation de 1 % du prix.

À l'époque, les statistiques avancées, et non l'optimisation, étaient utilisées pour la prévision de la demande. L'élasticité des prix promettait d'aider l'industrie à aller au-delà de la prévision de la demande pour façonner la demande de manière rentable. Le processus central de la chaîne d'approvisionnement, la planification intégrée des activités, vise à équilibrer l'offre et la demande de manière rentable. L'optimisation des prix promettait d'améliorer considérablement ce processus.

À cette époque, les outils de gestion des revenus étaient utilisés par les compagnies aériennes et les hôtels. Mais leur utilisation ne s'était pas étendue au-delà de ces deux secteurs.

À l'époque, l'acquisition de Talus par Manugistics semblait être une excellente décision. Et pendant quelques années, j'ai harcelé Manugistics pour qu'elle me permette de parler à des clients qui avaient mis en œuvre cette solution dans d'autres secteurs. Manugistics n'a jamais pu fournir de bonnes références. Au fil du temps, les discussions sur l'optimisation des prix dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement ont diminué. Je me suis toujours demandé pourquoi.

Lors d'une discussion avec Andres Reiner et Craig Zawada, respectivement CEO et Chief Visionary Officer de PROS, j'ai appris pourquoi. PROS se décrit comme un fournisseur de "solutions de réalisation de revenus et de bénéfices". En termes mathématiques, ils décrivent ce qu'ils fournissent comme n'étant pas un logiciel d'élasticité des prix, mais plutôt une solution d'"élasticité du taux de réussite". Et PROS a réussi à mettre en œuvre son logiciel dans plus de 40 secteurs d'activité.

M. Zawada a expliqué que les entreprises qui vendent des produits ou des services à d'autres entreprises - un environnement interentreprises (B2B) - n'ont pas suffisamment de variations dans leurs prix pour permettre un calcul traditionnel de l'élasticité des prix. En outre, les marchés interentreprises ont une élasticité des prix beaucoup plus grande que les marchés interentreprises. Pour un produit de base, une entreprise va acheter le produit ; il ne s'agit pas d'une situation d'achat ou de non-achat comme dans le B2C. Et s'il est possible d'acheter à l'avance pour obtenir des remises sur le volume, cela n'a pas beaucoup d'incidence sur le volume total acheté au fil du temps.

PROS utilise une variété d'attributs transactionnels, de clients et de produits pour créer des segments de micro-prix. À titre d'exemple du type de logique utilisé, un client qui achète un produit de base représentant une très petite partie de ses dépenses totales ne serait pas aussi sensible que s'il s'agissait d'un pourcentage important. Dans l'industrie alimentaire, les prix des produits alimentaires sont influencés par les prix des matières premières. PROS cherche donc à prévoir les prix des matières premières et à utiliser la relation entre le prix des matières premières et le prix du produit fini pour aider à prévoir la probabilité qu'un client achète un produit alimentaire à un certain prix. PROS recommande également les produits finis qui optimiseront les recettes. Par exemple, pour les producteurs de lait, il peut être préférable de produire du lait écrémé ou du yaourt plutôt que du lait entier ou du fromage. Ou encore, pour un producteur de viande bovine, il peut être plus judicieux, selon la saison, de découper des rôtis plutôt que des steaks afin de maximiser les revenus.

Les données transactionnelles relatives aux appareils électroniques peuvent inclure non seulement la fixation du prix du produit fini, mais aussi l'analyse de certains éléments tels que l'ampleur de la hausse de la demande due aux modèles, le degré de "nouveauté" de ces modèles et la question de savoir si les clients ont toujours acheté un ordinateur doté de l'espace disque maximal ou de la vitesse la plus rapide. Cela signifie que la solution PROS a besoin non seulement des données de base des produits, mais aussi de la nomenclature et de l'historique des achats. Et bien entendu, la solution a besoin des données de base des clients. Un attribut est particulièrement critique : PROS cherche toujours à stocker la relation entre le prix payé par un client particulier et le prix moyen payé sur le marché. En bref, il s'agit d'une solution Big Data.

Bien que PROS vende le plus souvent sa solution à un responsable des ventes, à un responsable de la tarification ou à une personne du secteur financier, certains de ses clients l'utilisent dans le cadre de leurs processus de planification intégrée des activités. En bref, l'optimisation des prix est enfin devenue une solution pour la chaîne d'approvisionnement.