« Pricing the Unpriceable » | Nouveaux produits
Chaque jour et chaque euro comptent dans la fixation des prix de détail. Chaque article en rayon dont le prix n'est pas optimisé est une occasion manquée de marge ou d’image prix - même pour les articles récemment lancés sur le marché.
La définition d'une stratégie de prix initial pour un nouveau produit est une décision certes difficile, mais également importante, dans laquelle de nombreux détaillants laissent de l'argent sur la table.
Le défi majeur du pricing initial
Les données relatives aux ventes sont essentielles pour fixer les prix. Elles vous aident à comprendre les différents facteurs qui affectent la demande et l'impact d'un changement de prix pour chaque produit dans chaque magasin. L'élasticité des prix est également une dynamique importante à comprendre, car elle permet de mesurer davantage la relation entre le prix et la demande.
Mais que se passe-t-il lorsque vous n’avez tout simplement pas de données sur les ventes ? Lorsqu'un produit est nouveau dans vos rayons, vous ne disposez évidemment pas de données sur les transactions antérieures.
Prédire l'avenir est déjà difficile avec des données historiques mais lorsqu'il s'agit de fixer le prix d'un nouveau produit, anticiper les impacts devient un casse-tête.
Pour contourner ce manque de données, les détaillants se basent généralement sur les prix recommandés par le fournisseur, utilisent des produits similaires ou s'appuient sur une approche fondée sur des règles ou sur le principe du prix de revient majoré.
Ces déductions peuvent permettre d'obtenir des résultats assez proches lors de la fixation du prix d'un nouveau produit.
Mais la science permet d'aller plus loin. Depuis un certain temps maintenant, l'IA est le meilleur outil dont disposent les détaillants pour fixer le prix d'un produit avec précision, plutôt qu'en se basant sur des hypothèses. Cependant, même les meilleures solutions d'IA sur le marché rencontrent encore des problèmes lorsqu'il s'agit de nouveaux produits ou d'autres scénarios traditionnellement difficiles à tarifer.
Enfin, jusqu'à aujourd'hui. Les récentes avancées dans le domaine de l'IA ont permis d'établir des prévisions de prix d'une précision incroyable malgré le manque ou la rareté des données. La nouvelle plateforme d'IA de Revionics a été construite sur la base de ces avancées, créant ainsi la solution d'IA la plus précise, la plus évolutive et la plus extensible du marché.
Ainsi, même dans le cas du pricing initial, vous pouvez avoir confiance dans vos décisions de tarification. Voici comment :
Améliorer l'IA pour résoudre le problème des données éparses
Les données de similarité constituent un bon point de départ, mais l'IA vous permet d'affiner cette tarification plus rapidement.
La clé réside dans un concept d'apprentissage automatique appelé apprentissage par transfert, qui aide les détaillants à fixer le prix des nouveaux produits. Essentiellement, les données riches provenant d'expériences antérieures cataloguées dans votre base de données sont utilisées pour combler les lacunes dans les données de pricing de vos produits.
Cela commence par des données sur les prix et les achats de produits similaires, c'est-à-dire d'articles ayant des attributs communs ou appartenant à la même sous-catégorie que votre nouveau produit. Il s'agit de ressources puissantes qui permettent d'obtenir des informations, de prévoir les performances et, grâce aux analyses de panier et d'affinité, d'étudier l'impact que les changements de prix peuvent avoir sur les ventes.
Par exemple, vous pouvez fixer le prix d'un nouveau lait d'avoine par rapport à des produits similaires de marques concurrentes. Ou si vous introduisez pour la première fois un lait de chanvre dans votre assortiment, vous pouvez en fixer le prix sur la base de vos propres données de performance concernant les laits d'avoine, d'amande et de noix de cajou.
Ces données peuvent vous aider à prédire ce qui peut se passer, car vous avez vu ce qui a tendance à se produire pour des produits similaires dans des conditions similaires. À partir de là, la science se compose d'elle-même. Au fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles données, les recommandations de prix sont calibrées en conséquence, ce qui permet d'obtenir des prix plus optimaux.
Grâce à nos améliorations en matière d'IA, nous sommes en mesure d'entraîner votre modèle de pricing chaque semaine, ce qui vous permet d'apprendre des particularités, de repérer des modèles ou des opportunités et de vous adapter plus rapidement que vos concurrents.
L'opportunité des marques de distributeurs
La tarification des nouveaux produits est particulièrement pertinente sur le marché actuel si l'on considère l’envol des marques de distributeurs depuis le début de la pandémie et surtout de la période inflationniste.
Selon McKinsey & Company, 50 % des consommateurs des cinq plus grands marchés de détail Européens ont déclaré que l'essai de nouveaux produits sous marque de distributeur était le changement de comportement le plus important qu'ils avaient opéré en réponse à la crise du coût de la vie.
Les enseignes du monde entier tirent parti de cette opportunité en introduisant de nouveaux produits de marque propre pour combler les lacunes de l'assortiment, répondre à l'évolution des préférences des consommateurs et maintenir les marges tout en proposant des prix plus bas.
Si la différenciation et l'image de marque sont certainement des facteurs majeurs du succès d'une marque de distributeur, le prix est le levier le plus rapide qu'un détaillant puisse actionner pour influencer la demande. Pour stimuler les ventes et fidéliser les consommateurs à une marque, il est essentiel de fixer correctement le prix de lancement d'un nouveau produit sous MDD.
Fixer le prix des nouveaux produits en toute confiance
Même les centimes par unité s'additionnent au fil des jours et des magasins. Et si les produits de lancement ne représentent qu'une petite partie de votre assortiment à un moment donné, chacun d’entre eux apporte une occasion d'influencer les ventes, l’image prix, le positionnement concurrentiel et les bénéfices.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont les nouvelles avancées de notre IA et de notre science des données permettent aux détaillants de s'attaquer aux scénarios de pricing les plus difficiles et de prendre des décisions plus optimales pour le prix des nouveaux produits, téléchargez notre guide Pricing the Unpriceable | The new science of retail.
Sources :
McKinsey & Company, Le pessimisme des consommateurs européens s'intensifie face à la hausse des prix.