Le pricing dynamique au cœur de la transformation digitale

Le développement de l’économie numérique a surpassé toutes les prévisions. Les attentes des acheteurs ont évolué, le marché a vu arriver de nouveaux types de concurrents et les coûts varient sans cesse. Aujourd’hui, l’impact sur les entreprises B2B est tangible : leurs marges s’amoindrissent et elles doivent sortir du schéma concurrentiel traditionnel pour faire la différence. La transparence des informations, les nouveaux canaux de vente, les bas coûts de changement et l’expérience Amazon façonnent les attentes des clients B2B qui recherchent désormais une expérience d’achat similaire à celle qu’ils connaissent en B2C.

Grâce à un volume de données incomparable et facilement accessible, les consommateurs sont à la fois plus perspicaces et réactifs aux fluctuations des prix que leurs prédécesseurs. La montée en puissance des marchés en ligne a permis aux fabricants de pouvoir entrer directement en compétition avec les distributeurs en optant pour un échange direct avec le client. Le but de cette stratégie ? Réaliser des marges plus élevées. Entièrement réinventée, l’expérience d’achat entraîne la fluctuation constante du marché. Afin de rester concurrentielles, les entreprises n’ont qu’une solution : adopter une stratégie tarifaire numérique.

Pricing dynamique, qu’est-ce que c’est ?

La tarification dynamique est une pratique qui consiste à calculer de manière dynamique le prix d’un produit ou d’un service afin d’y intégrer en temps réel les conditions du marché, les coûts de production et les données concurrentielles. Par exemple, un prix peut augmenter en réponse à une forte hausse de la demande ou diminuer si le marché se veut plus compétitif. Concrètement, l’intégration de principes de tarification dynamique au sein d’une stratégie numérique permet aux entreprises de conserver une longueur d’avance, tout en étant réactives aux fluctuations du marché.

Les enjeux de la mise en place d’une stratégie de pricing efficace

Malgré un marché en constante évolution, la majeure partie des entreprises continue de prévoir une croissance annuelle de leur chiffre d’affaires d’environ 5 à 10 %. Pour autant, la réalité est que les processus de vente classiques basés sur le relationnel plutôt que sur la technologie n’ont pas été conçus pour répondre aux attentes des clients modernes. Ces derniers sont aujourd’hui bien plus informés et font davantage confiance à différentes entreprises.

Lorsque les prix fluctuent, les entreprises, plutôt que d’anticiper ce changement, ont tendance à y réagir, or il est indispensable qu’elles développent des stratégies tarifaires proactives plutôt que réactives. Pour rester concurrentielles sur le marché, nombreuses sont les entreprises qui se tournent vers des solutions basées sur l’intelligence artificielle. Le but : permettre à chaque client d’avoir accès au produit qui correspond précisément à son besoin, au meilleur prix et au bon moment. Poursuivez votre lecture afin de découvrir quels sont les trois enjeux majeurs d’une stratégie tarifaire efficace, et comment en maîtriser le processus.

Entre tarification incohérente et politique de remise réactive

Une stratégie tarifaire intelligente requiert précision, régularité et cohérence, des qualités dont manquent cruellement de nombreuses entreprises, ce qui les empêche de répondre efficacement à la hausse des coûts. Selon l’étude Global Pricing Study réalisée en 2016 par Simon-Kucher & Partners, 30 % des entreprises interrogées affirment ne pas avoir été capables de mettre en place une stratégie de prévisions de la hausse des prix. Et 87 % des entreprises jugent inddispensable de renforcer l’ensemble de leurs stratégies tarifaires. Le principal composant de ces difficultés ? Une politique de remise réactive. Selon cette même étude, 49 % des entreprises ont affirmé s’être lancées dans une guerre des prix. En outre, 82 % ont révélé devoir faire face à une pression accrue sur les prix, résultat de la concurrence avec les fournisseurs à bas prix, ainsi qu’à une plus forte transparence des prix découlant de la numérisation et du plus fort pouvoir de négociation des acheteurs d’aujourd’hui. En résulte une faiblesse tarifaire, qui coûte aux entreprises 0,7 points de pourcentage de leur marge bénéficiaire.

Maintien de processus manuels et manque de contrôle, de visibilité et de gouvernance

Depuis près de 20 ans, la fusion d’entreprises parmi les distributeurs influence fortement l’ensemble des secteurs. À titre d’exemple, dans le secteur viticole, on dénombrait pas moins de 1 800 domaines viticoles et 3 000 grossistes en 1995. Aujourd’hui, on recense aux États-Unis près de 9 200 domaines viticoles, contre seulement 1 200 grossistes. Ce phénomène de fusion est survenu dans de nombreux secteurs, dont celui des télécommunications, du transport aérien régional, du commerce de détail de carburants et de la fabrication de matériel médical. Les entreprises de petite taille fusionnent avec de plus grandes entreprises dans le but de générer une plus forte marge, d’avoir accès à davantage de ressources, et de pouvoir faire face à la concurrence en s’assurant une plus grande part de marché. Cette vague de fusions sur le marché pose certains problèmes, aussi bien pour les clients que pour les entreprises.

Les fusions et acquisitions sont souvent réalisées à la hâte et ne font pas l’objet de recherches assez poussées : dans de tels cas, les nouvelles entreprises font face à une gestion et une gouvernance inefficaces. Parmi les entreprises de plus petites tailles ayant fusionné, certaines apportent avec elles des processus manuels obsolètes ; les sociétés ainsi créées doivent investir des sommes considérables pour intégrer leurs données. À terme, cela contribue à la génération de marges plus faibles.

Vous pouvez sans doute vous imaginer l’impact qu’une infrastructure informatique obsolète et rigide peut avoir sur une entreprise plus importante et plus complexe, et la mesure dans laquelle un manque de transparence tarifaire peut limiter la recherche d’un grossiste auprès duquel vendre ses produits. En analysant les données relatives aux chiffres d’affaires bruts annuels des dernières années, ces problèmes peuvent être facilement observés. Selon Deloitte, la croissance du chiffre d’affaires brut annuel est passée d’en moyenne 16 % en 2006 à seulement 3 % en 2015. Cette chute provient en grande partie des bouleversements causés par des technologies informatiques obsolètes et une mauvaise gestion lors de la fusion.

La multitude de processus manuels et systèmes obsolètes oblige la majorité des entreprises à remplacer ces technologies par des systèmes statiques inefficaces. Pendant ce temps, les entreprises de grande taille continuent à opter pour la centralisation des achats afin de réaliser des économies. Pour permettre aux distributeurs de suivre ces changements, il est nécessaire de mettre en œuvre une stratégie tarifaire solide.

Une mauvaise expérience de vente

Parmi les entreprises de grande taille, nombreuses sont celles ayant mis en œuvre des programmes de transformation digitale, ou envisageant de le faire. Dans les faits, 34 % des entreprises révèlent avoir mis en place un programme de transformation digitale et 31 % envisagent de mettre en œuvre un tel programme dans les années à venir. En revanche, 35 % affirment ne pas avoir l’intention d’intégrer à leur entreprise un programme de transformation digitale. D’après le MIT Center for Information Systems Research, les entreprises ayant finalisé leur transition numérique bénéficient d’un retour sur investissement moyen de 16 %. Cependant, la transformation numérique des grossistes devra prendre en compte les facteurs dynamiques qui affectent le secteur. Les entreprises se doivent d’anticiper les événements afin d’atteindre leur plein potentiel et de booster leur rentabilité.

Parmi les grossistes ayant amorcé leur transformation digitale, certains se sont limités à la mise en place de catalogues en ligne et d’outils de commande informatisés plutôt que manuels. Ces types de transformation digitale se sont révélés inefficaces. Pourquoi ? Tout simplement par manque d’évolutivité des prix, à cause d’un service client en ligne inadapté, de longs délais d’attente, de problèmes d’expédition et d’une tarification incohérente. Il est important pour les distributeurs de toujours penser à l’avenir lorsqu’ils tentent d’intégrer une telle technologie.

Les algorithmes de pricing dynamique modernisent le cycle de vente

Plus qu’un objectif, la tarification est un processus à part entière. C’est un fait aujourd’hui clair aux yeux des distributeurs. Toutefois, nombreux sont ceux qui éprouvent des difficultés à offrir une expérience multicanal à la fois uniforme et personnalisée. À l’origine du problème, la tendance des entreprises à prioriser l’investissement dans les initiatives à faible rentabilité plutôt que celles présentant un ROI élevé. À titre d’exemple, 48 % des entreprises ont investi dans des initiatives visant à améliorer leur efficacité commerciale ; pour autant, ces mesures n’ont impacté les processus de tarification que chez 33 % d’entre elles.. En parallèle, seules 11 % des entreprises ont investi dans une stratégie d’optimisation tarifaire impliquant l’utilisation de big data. Les données sont unanimes : il est beaucoup plus profitable de conserver une longueur d’avance que d’essayer de suivre la cadence.

Les entreprises, pour demeurer concurrentielles tout en améliorant les profits, n’ont d’autre choix que d’abandonner les processus manuels au profit de solutions de pricing. Alors que le secteur de la distribution n’a de cesse d’évoluer, il devient nécessaire pour les entreprises de mettre en œuvre une stratégie alliant technologie et science des données à chaque étape de leur activité.
De la vente à la tarification, elles doivent se concentrer sur les technologies d’avenir telles que les solutions basées sur l’intelligence artificielle (IA). Poursuivez votre lecture afin de découvrir comment des algorithmes et une stratégie de pricing dynamique peuvent métamorphoser votre processus de vente.

L’IA, moteur de performance

L’approche commerciale moderne implique l’abandon de pratiques classiques : ventes instinctives et guidées par des suppositions, processus manuels et pratiques éparses… toutes sont révolues. Une véritable transformation digitale implique forcément une évolution vers l’adoption de l’IA et d’un pricing dynamique. Les entreprises d’aujourd’hui doivent appuyer leurs processus de vente sur la science, le machine learning, les algorithmes et des analyses complètes. En procédant ainsi, elles seront capables de cibler les sources de revenus et les fluctuations de marge à l’aide de données personnalisées en temps réel. Sur un marché en constante évolution, une science des prix basée sur l’intelligence artificielle peut aider les entreprises à bénéficier d’avantages concurrentiels grâce au remaniement de leurs stratégies tarifaires, leur apportant adaptabilité et durabilité.

Un référentiel unique et dynamique

La mise en place d’une stratégie de pricing efficace est indéniablement source de profits. D’après la revue américaine Harvard Business Review, 1 % de l’amélioration des prix contribue à accroître les résultats opérationnels de 11,1 %, en admettant que l’on ne subisse aucune perte de volume. Parallèlement à une augmentation proportionnelle du volume, l’amélioration des prix a trois à quatre fois plus d’impact sur la rentabilité.

Cela témoigne de l’importance de laisser de côté une approche basée sur des ventes transactionnelles pour se concentrer sur un modèle de rentabilité client basé sur le pricing dynamique. La pensée traditionnelle selon laquelle une entreprise devrait posséder différents référentiels est aujourd’hui obsolète. Il n’est plus à prouver que la relation client est importante, mais une stratégie de pricing efficace permet non seulement de faire plus de profits, mais aussi d’acquérir et de fidéliser de nouveaux clients.

Exploiter le portefeuille de clients existants

Exploiter la base de clients existants signifie simplement identifier les clients actuels dont le potentiel d’achat est sous utilisé. Augmenter le revenu en se basant sur ces clients est une initiative plus simple et moins coûteuse que de partir à la recherche de nouveaux clients. C’est un élément qui devrait être au cœur de toute stratégie de pricing.

Les entreprises peuvent s’appuyer sur la science des données et le machine learning pour identifier avec précision le moment et l’endroit auxquels des concurrents tels qu’Amazon représentent une certaine menace pour leur portefeuille client. Une fois ces menaces identifiées, les entreprises peuvent tirer parti des données obtenues afin d’offrir une expérience client bien plus personnalisée amenant à la fidélisation.

Les données au service des entreprises

Recueillir et analyser des données sont les deux premières étapes de ce processus. Pour tirer le meilleur parti d’une analyse de données, les responsables et équipes commerciales doivent pouvoir s’appuyer sur ces informations, en se basant sur une science des données précise plutôt que sur l’instinct ou la pression concurrentielle afin de réaliser des ventes plus efficaces. Une stratégie de vente précise et intelligente a bien plus de valeur qu’un volume important de ventes. Comment appliquer ce principe ? En permettant tout simplement aux employés de l’exploiter à chaque niveau de la hiérarchie.

Réactivité et adaptation aux nombreuses fluctuations des prix

Un entreprise ne doit pas réagir à une fluctuation de prix, elle doit pouvoir l’anticiper. Aujourd’hui, sur le marché de la vente en gros, la tarification en fonction de la demande est une nécessité. Ainsi, les entreprises devraient modéliser, interpréter et échanger sur de potentielles situations avant qu’elles ne se produisent, pour pouvoir y faire face le moment venu.

Sur un marché, les changements sont inévitables ; c’est la raison pour laquelle les entreprises se doivent de les anticiper et de s’y adapter rapidement et en toute confiance. Les distributeurs doivent mettre en place une stratégie de pricing globale pour gagner en agilité et en réactivité. Cela leur permet de rester concurrentielles, peu importe leur taille ou les ressources dont elles disposent.

Des décisions éclairées grâce à de meilleurs canaux de distribution

Grâce à une formation adéquate et des algorithmes de pricing performants, les employés disposent des outils et données nécessaires pour prendre des décisions de manière informée quel que soit le canalde distribution. En mettant en œuvre des algorithmes de pricing et une formation appuyée sur des données concrètes, les équipes de vente en ligne, en local ou au niveau national pourront appuyer leurs initiatives sur la science des données. A terme, les entreprises gagneront en flexibilité et en réactivité dans leur prise de décision, peu importe le canal sur lequel leurs clients se trouvent.

Regardez cette vidéo pour découvrir comment une solution de vente basée sur l’IA peut accroître le chiffre d’affaires en seulement 30 jours.

Le pricing dynamique peut également permettre de récompenser les clients pour leurs achats de plus en plus fréquents, contribuant à renforcer la fidélisation tout en diminuant le risque d’attrition. On parle d’« attrition » pour désigner une diminution du comportement d’achat d’un client. Pour pallier ce phénomène, certaines technologies basées sur l’IA s’appuient sur le machine learning pour générer des algorithmes prévisionnels afin d’anticiper une déperdition de l’habitude d’achat chez une clientèle donnée. Les vendeurs ont alors la possibilité de retenir leurs clients en répondant à leurs attentes par des offres pertinentes proposées au meilleur moment.

Adopter une stratégie de pricing dynamique : oui, mais pourquoi ?

Le but d’une stratégie de pricing dynamique est d’améliorer la tarification et de renforcer la productivité en répertoriant les tarifs négociés. En élaborant et implémentant une telle stratégie, les équipes pourront réaliser des ventes aux meilleurs prix, sans craindre de commettre des erreurs. C’est un fait : l’uniformisation et la précision des prix entraînent une augmentation du volume de ventes, permettant à l’entreprise de s’adapter à un marché en constante évolution.

Les grossistes gravitent dans un secteur où bon nombre de leurs concurrents perçoivent l’augmentation des ventes et l’amélioration de la rentabilité comme indissociables. Cela étant, adopter une stratégie de pricing dynamique présente de nombreux avantages pour optimiser les profits.

Un potentiel de croissance renforcé

Nombre d’entreprises voient leurs ventes boostées après avoir mis en œuvre une stratégie de pricing dynamique. Grâce à l’analyse du comportement d’achat et des préférences des clients existants , une solution de détection des opportunités basée sur l’IA est capable d’accroître le chiffre d’affaires en seulement 30 jours. Une enquête menée par Hanover Research a ainsi établi qu’une clientèle existante est 50 % plus encline à tester et acheter de nouveaux produits que les clients qui découvrent une marque. En outre, 92 % des acheteurs B2B souhaitent bénéficier de suggestions personnalisées. À terme, les entreprises qui ne s’appuient pas sur ces données pour anticiper la demande pourraient subir une perte de chiffre d’affaires.

Un meilleur taux de conclusion de contrats

Aujourd’hui plus que jamais, les acheteurs B2B et B2C sont perspicaces et disposent d’un large éventail de choix. C’est une réalité à laquelle les vendeurs sont dorénavant confrontés. Selon une enquête réalisée par Hanover Research, 54 % des vendeurs interrogés estiment que les prix et la concurrence sur le marché sont à l’origine d’une perte de nouveaux clients. C’est d’ailleurs la raison pour laquelle les entreprises sont désormais plus nombreuses à se tourner vers des solutions automatisées telles que Smart CPQ afin d’accélérer leur cycle de vente, tout en offrant aux clients une expérience d’achat à la fois personnalisée et performant.

Le premier avantage d’un CPQ ? L’automatisation des configurations. Le CPQ, grâce aux données sur les produits et tarifs mises à jour en temps réel, offre aux équipes commerciales des configurations sur mesure et un gain de temps exponentiel. Un rapport rédigé en 2017 par Constellation révélait que le recours à des solutions CPQ, par rapport aux processus manuels de création de devis, représentait pour les entreprises concernées un gain de temps moyen de 300 %. Les entreprises spécialisées dans la vente partent en effet d’un constat simple et vieux comme le monde : « le temps, c’est de l’argent ». L’automatisation et la tarification via un algorithme les aident à établir des devis rapidement et avec précision, optimisant aussi bien l’expérience client que le taux de conclusion de contrats.

Prix non négociés : entre influence et gestion

La tarification incohérente et la politique de remise réactive font partie des principaux facteurs qui viennent compromettre les profits. Il s’agit de problèmes auxquels font souvent face les entreprises qui manquent de contrôle, de visibilité et de gouvernance. Une tarification incohérente affecte également les équipes commerciales, les employés ainsi que les clients et, par extension, le chiffre d’affaires lui-même.

On parle de « tarification non négociée » en référence aux grilles tarifaires visibles dans les catalogues, en magasin et sur Internet. Bien souvent, c’est à ce stade que l’on voit se profiler la possibilité d’une tarification négociée. Les difficultés éprouvées par les entreprises face aux tarifs non négociés résultent généralement de l’absence d’un processus de sélection de ces tarifs. Les décisions concernant la tarification non négociée sont souvent prises de manière réactive, développant alors le risque d’incohérence des prix. Au lieu de cela, il serait plus bénéfique pour les entreprises d’analyser des données qui pourront servir à déterminer la meilleure tarification non négociée.

Alors, comment remplacer les processus de mise à jour et de saisie manuelles des données par une seule et même source d’information tarifaire ? Tout simplement en rationalisant les analyses de données tarifaires à l’aide d’une solution de pricing dynamique. Concrètement, cela signifie intégrer une solution de pricing centralisée afin de guider chacune des décisions associées. La tarification n’est pas immuable, c’est pourquoi il est tout à fait possible de renforcer la précision des prix grâce à un logiciel évolutif capable d’émettre des suggestions en se basant sur des informations en temps réel et de gérer toutes sortes de projets.

La sécurité et les fonctionnalités d’une solution de pricing dynamique sont des éléments de poids. Une solution adéquate doit s’appuyer sur un modèle SaaS pour offrir aux utilisateurs une plateforme hébergée dans le cloud. Elle doit aussi être capable de traiter au quotidien des millions de demandes de tarification incluant des prix adaptés en temps réel. Dans un avenir proche, la majorité des grossistes opèreront en ligne : adopter une solution complète d’eCommerce capable de traiter avec exactitude d’importantes quantités de données semble donc indispensable.

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Optimiser les tarifs négociés

Pour tirer le meilleur parti d’une stratégie de pricing dynamique, il est possible d’adopter une solution d’optimisation des prix. Ce type de logiciel basé sur l’IA permet de s’affranchir des approximations dans le cadre des négociations et ainsi d’éviter des pertes de profit considérables . En commençant par proposer le prix « catalogue », on peut ainsi évoluer vers un tarif personnalisé pour chaque client tout en préservant la marge de l’entreprise.

Si accroître les ventes sans sacrifier la rentabilité peut s’avérer compliqué, le « value-based pricing » (tarification basée sur la valeur) peut changer la donne. Ce genre de politique permet d’aligner les objectifs stratégiques de l’entreprise sur la propension du client à payer un certain prix. Au cours d’une transaction, chaque partie souhaite obtenir la meilleure offre possible ; difficile, donc, de trouver un terrain d’entente en termes de tarif. Pourtant, un client qui estime bénéficier d’une offre correcte sera plus susceptible de revenir. À l’aide d’une solution d’optimisation des prix, les entreprises peuvent ainsi négocier en toute confiance, car elles proposent les meilleurs prix à leurs clients.

En comprenant le fonctionnement de la tarification, les entreprises gagnent en confiance lors des transactions. Pour y parvenir, elles doivent prendre le temps d’analyser les données issues des décisions tarifaires et ainsi optimiser le processus de négociation.

Grâce à une solution d’optimisation des prix, les équipes commerciales peuvent générer des recommandations personnalisées qui permettent de rationaliser la vente. Les entreprises peuvent ainsi proposer des tarifs propres à chaque client en fonction de sa valeur globale. Ces décisions basées sur la science des données réduisent les pertes de marges et assurent la rétention en priorité des clients les plus précieux.

Ce qui fait notre différence

PROS propose des solutions de pricing personnalisées et scalables basées sur plus de trente ans d’expérience dans les analyses et la science des données. En tant que pionnier de l’intelligence artificielle, nous ouvrons la voie au futur du machine learning et de l’analyse des données. Grâce à l’association de solutions basées sur l’IA et du machine learning, nos solutions de pricing dynamique et d’optimisation des prix offrent aux entreprises l’agilité et la précision nécessaires pour tarifier, configurer et vendre leurs produits et services.

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