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6 avril 2017

Par Valerie Howard

Big Data est l'un des termes les plus utilisés dans le monde des affaires. Les spécialistes du marketing utilisent les données pour connaître les préférences des clients. La NASA utilise les Big Data pour visualiser les missions spatiales. Les politiciens utilisent les données pour prédire le résultat des élections. Les assureurs s'appuient sur la science des données pour calculer les risques. Les exemples sont innombrables. Malgré la prolifération des technologies et notre accès aux données, la question qui se pose est la suivante : Les organisations tirent-elles parti de ce précieux atout là où il compte le plus, c'est-à-dire pour améliorer leurs résultats ? Étonnamment, la réponse est assez simple : elles ne le font pas autant qu'elles le pourraient.

À l'ère du Big Data, l'analyse est un outil puissant pour soutenir le nouveau monde du commerce moderne, où l'expérience d'achat du client a changé à jamais. Et où la transparence est le mot d'ordre. Mais de nombreux professionnels essaient encore de tirer le meilleur parti de ces données pour soutenir la croissance de leur chiffre d'affaires. En fait, les experts affirment que quatre entreprises sur dix laissent de l'argent sur la table en raison d'un manque d'approches modernes telles que la tarification dynamique.¹ Quel que soit le produit ou le service, les entreprises ont besoin d'exploiter la science des données pour mieux informer les prix, aider les équipes de vente à vendre plus intelligemment, améliorer les marges bénéficiaires et générer des revenus - il s'agit simplement de mettre en place les bons processus. La plupart des entreprises ne disposent pas des données et des outils analytiques nécessaires pour évaluer correctement la tarification de leurs transactions, mais il existe des moyens de résoudre ces problèmes afin que les entreprises puissent en sortir gagnantes.

Construire l'infrastructure adéquate  

Bien qu'il n'existe pas de solution miracle, si les entreprises sont prêtes à consacrer du temps et des ressources pour mieux rationaliser et comprendre leurs données, elles en seront les ultimes bénéficiaires à long terme. L'instauration d'une culture d'entreprise fondée sur la transformation des données en informations exploitables nécessite un investissement opérationnel, mais le retour sur investissement sera décuplé.

La science de la tarification dynamique, ou la gestion d'une entreprise sur la base de faits, d'algorithmes et d'un apprentissage contextuel guidé par la machine, est la clé de voûte qui relie le Big Data au résultat net. Plutôt que de fixer les prix sur la base d'intuitions, ce modèle utilise les données du marché en temps réel pour mieux informer les décisions de tarification, anticiper correctement les besoins de l'offre par rapport à la demande, et analyser les comportements d'achat réels et les facteurs réels qui influencent les décisions d'achat des clients. Le plus souvent, les réponses sont surprenantes.

Répondre aux données en temps réel 

La première étape du modèle scientifique de tarification dynamique consiste à recommander une tarification basée sur des données de marché en temps réel. Un certain nombre de facteurs peuvent avoir un impact sur la fixation des prix et la production. Dans le domaine de la technologie, par exemple, les entreprises qui utilisent certaines pièces comme les batteries pour alimenter leurs appareils, tels que les hoverboards et les téléphones portables, ont rencontré divers problèmes de dysfonctionnement. Ces problèmes ont fini par avoir un impact sur les ventes et les résultats, obligeant ces entreprises à modifier leurs stratégies en matière de produits et de prix. L'accélération de la technologie a créé une nouvelle ère de commerce moderne, où les clients attendent désormais une réactivité immédiate et une expérience d'achat ininterrompue. Grâce à la science de la tarification dynamique, les entreprises peuvent mieux répondre aux besoins de leurs clients en fournissant des offres de prix rapides et précises qui mettent fin à des négociations épuisantes. Les réponses sont rapides, ce qui améliore considérablement l'expérience d'achat. 

Outre les variations du marché, le suivi des données relatives à l'offre et à la demande fait partie intégrante du puzzle du commerce moderne. Les entreprises peuvent utiliser la science des données pour fixer les prix en temps réel en fonction de la demande, et également prédire la demande afin de gérer correctement l'exécution des commandes. L'objectif principal de toute entreprise est de fournir à ses clients un produit, un service ou une solution, ce qui signifie que ces ressources doivent être disponibles pour la consommation afin d'augmenter les revenus et les bénéfices. L'utilisation de données intégrées telles que les algorithmes d'inventaire permet aux entreprises de se préparer aux imprévus tels que les pénuries de produits ou les hausses de prix. En ayant une vision de l'offre et de la demande, les entreprises sont en mesure de réduire les frais généraux et de créer un plan d'exécution stratégique.

Calculer la satisfaction du client

S'il est important d'évaluer les facteurs d'évolution du marché et les tendances de l'offre par rapport à la demande, l'un des aspects les plus importants à prendre en compte est le client final. Les êtres humains peuvent être imprévisibles, mais l'analyse des données relatives à la sensibilité au prix et au besoin d'un client pour un produit - ou même à son budget et à sa volonté de payer - peut fournir des informations inestimables. Grâce à ces données, les professionnels de la vente peuvent proposer des prix personnalisés basés sur la compréhension scientifique des préférences d'un client afin de créer une expérience d'achat personnalisée. La science de la tarification dynamique vise à fournir des conseils pour identifier le bon prix, dans le bon laps de temps et du premier coup. Les clients ne sont plus prêts à endurer une longue négociation : Ils veulent des prix qui leur permettent d'obtenir rapidement ce dont ils ont besoin. Ce niveau de précision ne peut être atteint que par les entreprises qui ont une solide compréhension de la manière de transformer les Big Data en grande valeur.

Le Big Data, l'apprentissage automatique et les analyses sophistiquées peuvent être appliqués dans toutes les divisions d'une entreprise pour améliorer les fonctions commerciales et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, augmenter le résultat net et favoriser les relations avec les clients. L'astuce pour les entreprises consiste à optimiser les données de manière à soutenir la stratégie globale de l'entreprise. La plupart des entreprises disposent de ces données ; il s'agit simplement de les rationaliser et d'évaluer les modèles. Le Big Data et la science de la tarification dynamique sont là pour durer et ne feront que gagner en sophistication dans les années à venir. Il est temps pour les entreprises d'intégrer une stratégie de tarification dynamique si elles veulent rester agiles et compétitives sur le marché actuel.

¹Gartner Predicts 2016, Simon-Kucher Global Pricing Study 2016 (en anglais)