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Big Data et pricing dans le e-commerce: état de l’art, défis et tendances

Charles VellutiniPrésident

Michael LarocheResponsable du pricing

23 septembre 2015

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Oscaro• Leader européen de la pièce de rechange auto• 300 millions € de CA• Environ 500 000 références• Précurseur du Big Data dans le e-commerce français• …notamment en pricing Oscaro s’est imposé comme le price-maker du

secteur

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Prezzu• Optimisation de prix pour le e-commerce• Liens étroits avec R&D: CNRS, Toulouse School of Economics (centre

d’excellence en pricing appliqué)• Prezzu travaille avec les leaders du pricing en France:

– Fnac, leader français de la distribution de biens culturels et électronique.

– Oscaro, leader européen de la vente en ligne de pièces automobiles et pionnier français en marketing basé sur l’analyse prédictive.

– Corsica Ferries: première compagnie maritime française pour les transport de passagers.

– Télécommande Express: leader français de la vente en ligne de télécommandes pour portails et garages.

– Spareka: pièces de rechange pour l’électroménager et les piscines.

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Pricing 1.0: Alignement sur concurrence• Sur base crawling systématique des prix

concurrents et ajustement au moins disant• Accompagné d’actions de promotion:

– Search– Retargeting– Etc.

est une stratégie de recherche de VOLUME et non d’optimisation des marges:

« Vendre le plus possible sur la base des prix donnés par le marché. »

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Pricing 1.0: Cost plus• Marge fixe sur coût d’achat• Variante: % fixe sur prix conseillé fabricant

est une stratégie de MARGE mais non-optimisée : le taux de marge ne tient pas compte du pricing power:« Laisser les volumes s’ajuster aux taux de marge souhaités »

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Pricing 1.5: Vers le smart pricing• Pricing proactif des articles best sellers par équipes de pricers qui:

– Adaptent prix à la réaction des ventes, en tenant compte de la pression concurrentielle

– Utilisent le « pricing power » de leur marque/produit en margeant au maximum estimé acceptable par marché

• Supérieur, mais: – Approche manuelle difficile à systématiser sur gros catalogues

avec > 200 000 références– N’exploite pas les données pour en extraire la connaissance pricing

pertinente.

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Pricing 2.0: faire parler les données de vente• Sur la base des données, on quantifie:

– Elasticité-prix: indicateur critique du pricing power– Impact de la cannibalisation (effets croisées entre articles

semblables)– Impact des promos (soldes, tête de gondole, vente flash, etc.)– Impact des marques

• Prédire la réaction des quantités vendues à une variation des prix en tenant compte de:– Prix de la concurrence– Saisonnalité– Cannibalisation au sein de catégories d’articles comparables– Autres variables de contrôle.

• Fonction de réaction optimale vis-à-vis de prix de la concurrence

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Maximisation du volume de marge

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PRICING 2.0: COMMENT ÇA MARCHE?

2. Fondements scientifiques

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Pricing 2.0: Flux de Données

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Estimation modèle de demande – Exemple

Histogrammes de fréquence des élasticités-prix par article – pour chaque catégorie

Chaque barre représente la fréquence dans la catégorie d’un niveau donnée d’élasticité-prix.

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Estimation modèle de demande – Exemple

Quantités par article (= nombre d’unités vendues) en fonction des

prix respectifs – pour chaque catégorie

Volume de marge par article en fonction des prix respectifs –

pour chaque catégorie

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Optimisation des prix• Sur la base du modèle de demande et des coûts unitaires par article• Pour chaque catégorie, les prix sont optimisés pour maximiser

l’objectif retenu, au choix:– CA;– Volume de marge;– Taux de marge (Volume de marge/CA).

• Des contraintes peuvent être données sur:– Variation vis-à-vis des prix actuels;– Ecart min ou max avec prix concurrents;– Marges unitaires minimales, spécifiables par catégorie.

• Les promotions futures, si elles sont connues sur la période choisie d’optimisation, peuvent être données article par article et seront prises en compte dans optimisation.

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Optimisation des prix – Exemple

Histogrammes de fréquence des variation de prix par article – pour chaque catégorie

Chaque barre représente la fréquence dans la catégorie d’un niveau donné de variation de prix.

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Optimisation des prix – Exemple

Graphique de positionnement vis-à-vis prix concurrents: avant et après optimisation des prix.

Chaque point/triangle représente un article.

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Pricing 2.0: Cas Oscaro• Estime ses élasticités-prix depuis 2008• Grâce à cette connaissance, a constamment gardé l’initiative sur les prix,

en avance sur ses concurrents• Intégration du flux de données et automatisation du pricing dans ses

process

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Pricing 2.0: Défis• Défi algorithmique.• Pricing devient quotidien ou infra-quotidien besoin impératif

d’automatisation• Intégration du flux de données : tout sauf trivial!

– Données de crawling (prix concurrents): Défi de l’appariement des identifiants (matching)

– Données de vente: défi de la préparation des données sur une fréquence quotidienne ou infra-quotidiennes

• Défi du traitement de la longue traine: comment pricer des produits rarement ou pas encore vendus? catégorisation pertinente des produits comparables

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Pricing 2.0: Tendances• Pricing dynamique: offrir le « meilleur » prix individuel à chaque client

en temps réel– Répond à la logique de segmentation: chaque client a une appétence

au produit qui lui est propre offrir des prix individuels est optimal– Problème: danger d’être perçu comme « discriminant » par les clients,

voire problème de légalité– Défi technique majeur en termes de performance

• R&D en pricing appliqué très active besoin de coller à la frontière de la Data Science