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Avis d'experts

Quand l’IA fixe les prix…

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Avec l’essor des ventes en ligne, la question de l’optimisation des prix constitue une problématique difficile à résoudre pour les entreprises.

La tarification dynamique – ou dynamic pricing – grâce à l’essor de l’intelligence artificielle et du machine learning, s’avère être une réponse innovante et redoutablement efficace …

 

 


Une tribune de Pierre Hébrard, fondateur et CEO, Pricemoov


 

 

L’adaptation du prix à la demande

Jusqu’à récemment, les stratégies de prix ont été pensées sans prendre en compte les spécificités de la demande. Traditionnellement, le calcul du prix s’effectue en fonction d’autres paramètres que la demande, tels que la quantité et le coût de production, faisant du volume des ventes la seule source de revenu. La performance ne se mesure donc qu’en termes de stock écoulé.

Pourtant, le lien entre prix et demande est évident : selon notre besoin dans l’immédiat, nous ne sommes pas enclins à payer un produit au même prix. Il est donc possible de moduler le prix en fonction des conditions de la demande.

A l’inverse, demande et stock ne s’accordent pas toujours : difficile d’augmenter le nombre de chambres dans un hôtel en fonction du nombre de commandes.

Il est donc temps que le prix et la demande se rencontrent enfin. Une rencontre que l’on peut désormais rendre possible, voire optimiser, grâce au dynamic pricing !

 

Une meilleure appréhension des variations de la demande

Conditions de vie, évènements plus ou moins urgents qui conditionnent l’acte l’achat, moment auquel celui-ci intervient : pour un même besoin, deux consommateurs ne sont pas disposés à payer le même tarif.

Lorsque l’achat s’avère urgent et que le client dispose d’un pouvoir d’achat conséquent, il sera d’autant plus prêt à payer un tarif légèrement plus élevé que si la demande est routinière, ou émane d’un client doté de moyens plus modestes. Si cette réalité était ignorée jusqu’ici, aujourd’hui, le dynamic pricing permet d’en tirer avantage.

Cette méthode consiste en effet à effectuer une étude minutieuse de la demande et de ses paramètres. On peut ensuite proposer le prix adapté à chaque cible.

Cette stratégie a la particularité de booster le chiffre d’affaires : lorsqu’un prix a été augmenté pour répondre à une demande urgente, le gain réalisé peut ensuite amortir une baisse de prix destinée à une autre typologie de client. Ainsi, les performances de l’entreprise ne sont pas affectées par la baisse des prix.

 

L’intelligence artificielle comme solution à la problématique des prix

Plusieurs secteurs font déjà appel au dynamic pricing pour moduler leurs prix en fonction de la demande. C’est dans le domaine de l’aéronautique que cette pratique a fait ses débuts, avec les méthodes de tarification appliquées par American Airlines.

Depuis, elle a fait ses preuves dans des secteurs aussi variés que l’hôtellerie, les croisières, les transports ferroviaires, terrestres ou maritimes, la location de véhicules, les spectacles vivants ou encore les parcs d’attraction.

Néanmoins, le prix reste encore une des principales problématiques dans le commerce. Difficile pour le Revenue Manager d’un hôtel ou d’une grande librairie, par exemple, d’harmoniser les prix pratiqués en ligne et ceux fixés en points de vente physiques.

Or aujourd’hui, le dynamic pricing est rendu d’autant plus rapide à mettre en pratique que les entreprises disposent d’un allié de taille : l’intelligence artificielle.

En permettant le traitement automatique des tâches marketing, cette dernière facilite déjà la gestion des activités récurrentes (promotions, contrôle de la chaîne de production, etc.). Dans le domaine de la relation client, l’intelligence artificielle a permis aux entreprises de faire un bond considérable en avant : elles ont accès à des volumes grandissants de données client.

Avec le progrès de l’utilisation des terminaux mobiles, il est aujourd’hui plus aisé de recueillir des informations sur les comportements des clients et leur parcours-type d’achat.

Le besoin de répondre à la problématique du prix a permis l’émergence de solutions d’un nouveau genre : les outils de tarification dynamique qui utilisent l’intelligence artificielle pour proposer le bon prix à la bonne cible.

Avec, à la clé, une gestion optimale des stocks, une meilleure expérience client, et une augmentation remarquable du chiffre d’affaires…

 

 

 

Avis d'experts

Quelles technologies feront l’expérience mobile de demain ?

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Réalité augmentée, IA, reconnaissance vocale, nouveaux moyens de paiement … Le mobile connaît en ce moment de nombreuses évolutions mais quelles sont celles qui auront le plus d’impact dans les années à venir ?

 

 


Une tribune de Serge Roukine, Fondateur de MobileOne


 

 

Ce n’est un secret pour personne : le mobile est devenu le canal le plus stratégique d’accès aux clients. A titre d’exemple, les dépenses mondiales des consommateurs pour les apps atteindront 82 milliards de dollars en 2018 et 157 milliards de dollars en 2022 selon App Annie.

La technologie avance rapidement mais prenons un peu de recul et intéressons-nous aux avancées qui font aujourd’hui l’avenir de l’expérience mobile.

 

Les instant apps : plus de réactivité pour l’utilisateur

Les Français consultent en moyenne 50 fois leur smartphone par jour et dans 85% des cas il s’agit d’applications mobiles. Le temps d’attention de consommateurs devient une ressource rare et beaucoup d’entre eux tendent à rationaliser le nombre d’applications qu’ils utilisent pour se focaliser sur l’essentiel.

Pour Thibault Chassagne, co-fondateur du service de location de véhicules en ligne Virtuo, « conserver une app sur son smartphone ne se justifie plus que si son usage est fréquent, c’est-à-dire si elle est utilisée au moins une fois par mois. »

Dans ce contexte, un nouveau format d’applications fait son apparition : les instant apps. Ces programmes mobiles légers, uniquement disponibles sur Android pour le moment, permettent de tester une application ou d’utiliser l’une de ses fonctionnalités sans avoir à la télécharger entièrement.

Selon Jessy Hanzo de Voyage Privé, ces applications à usage unique procurent « une expérience native pure et fluide qui ne se limite pas à une simple vitrine et permettent d’imaginer un nouveau parcours utilisateur plus simple donnant accès à un canal d’achat dédié ».

 

Les wallets : futur du paiement mobile

Jamais le monde du paiement ne s’est transformé aussi vite que ces dernières années. 47 milliards de dollars qui ont été investis dans les Fintech et les technologies bancaires en 2015 !

Suite à l’essor du paiement sans contact, en croissance de 100% entre 2016 et 2017, permet désormais l’émergence des porte-monnaie électroniques ou wallets.

Ces applications mobiles enregistrent les données bancaires de leurs utilisateurs et facilitent ainsi les achats en ligne mais vont plus loin en stockant également cartes de fidélité, coupons de réduction ou encore titres de transport.

Selon la société Carving Labs, 5 milliards de personnes disposeront d’un wallet installé sur leur smartphone d’ici 2020. Un succès porté par l’extrême simplicité de leur usage qui fluidifie les paiements comme aucune autre solution n’avait su le faire jusqu’alors.

 

L’intelligence artificielle en plein essor

L’IA est déjà partout dans nos smartphones. Pour ce qui est des applications de la grande distribution, par exemple, trois usages ressortent en particulier : la reconnaissance d’image, la reconnaissance vocale et les chatbots.

Chez La Redoute, des technologies de reconnaissance d’image sont mobilisées pour suggérer des produits similaires aux produits achetés précédemment ou actuellement en rupture de stock.

Quant à la reconnaissance vocale, elle représente « une révolution aussi forte que le mobile pour les ordinateurs » pour Renaud Joly, responsable de l’IA chez La Redoute, « avec la voix, pas besoin d’interface, l’idée est d’exploiter une notion acquise très tôt, plus naturelle que l’écriture et surtout beaucoup plus simple d’usage ».

Troisième élément disruptif, les chatbots libèrent les vendeurs de leurs tâches à faible valeur ajoutée.

 

La réalité augmentée trouvera-t-elle son usage ?

Si la réalité augmentée sur mobile a beaucoup fait parler d’elle lors du lancement du jeu « Pokemon GO », peu d’acteurs mis à part Snapchat ont réussi à s’appuyer sur elle pour faire la différence en termes d’usage.

Mais de nombreux éditeurs restent convaincus de son avenir et sont soutenus par Apple et Google qui ont tous deux annoncés ces dernières semaines d’importantes améliorations sur leurs outils de développement ARCore et ARKit.

L’ubiquité du mobile en fait un canal indispensable pour les entreprises et deviendra probablement le canal qui compte vraiment pour bon nombre d’entre elles.

Parce que le smartphone est voué à devenir plus hégémonique encore que ne l’a été l’ordinateur, la priorité des marques doit être de s’appuyer sur les dernières technologies pour simplifier et enrichir leur présence sur ce canal.

 

 

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Relation Client : Place à l’individualisation

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Face à des consommateurs de plus en plus difficiles à capter et à surprendre, les dispositifs de personnalisation classiques semblent avoir (déjà!) atteints leurs limites. L’occasion peut-être pour les marques de peaufiner leurs dispositifs et de passer désormais à l’ère de l’individualisation client…

 

 

 


Une tribune de Laurent Bouteiller, Regional Sales Manager de Sitecore


 

La personnalisation n’est plus quelque chose qui surprend les consommateurs ; c’est quelque chose qu’ils attendent. Dans un monde où les consommateurs pensent voir plus de publicités que jamais auparavant, il est de plus en plus important que les contenus qu’ils voient effectivement soient opportuns et pertinents. Et cela, les marques en prennent conscience.

Cependant, dans sa forme actuelle, la personnalisation ne va pas assez loin. Selon une étude réalisée par Sitecore, 98 % des consommateurs britanniques considèrent que la « mauvaise personnalisation » est une réalité.

L’analyse de Forrester suggère que cela pourrait être lié aux pratiques des entreprises (et ce, bien que 89 % des entreprises numériques investissent dans la personnalisation), qui tentent encore systématiquement de proposer des expériences personnalisées en appliquant des méthodes de segmentation traditionnelles, c’est-à-dire en compartimentant leur clientèle en fonction de profils présumés et statiques.

Les clients exigent des entreprises auprès desquelles ils achètent, des interactions les plus personnalisés possibles. La bonne nouvelle est qu’ils sont prêts à partager des informations qui les concernent en échange de ces précieuses interactions. Cependant, les entreprises doivent s’assurer d’utiliser correctement les données.

C’est ici que les entreprises peuvent évoluer au-delà de la personnalisation pour proposer l’individualisation. L’individualisation utilise des types de données de clients précis pour fournir une vue holistique, à 360 degrés, de chaque client. Ceci permet de cibler le client en tant qu’individu, et non en tant que type de profil approximatif. Or, cela est essentiel pour proposer une expérience client exceptionnelle.

 

Voici quatre mesures que les entreprises peuvent adopter pour évoluer au-delà de la segmentation traditionnelle et mettre en œuvre l’individualisation.

 

1 – Reconnaissez vos clients

La première mesure consiste à reconnaître vos clients en tant qu’individus. Chaque expérience doit être personnalisée pour chaque client ; il ne suffit pas de segmenter votre clientèle sous forme de profils approximatifs.

Pour cela, collectez des informations détaillées les concernant, telles que leurs attitudes, leurs sentiments, le contexte, leurs affinités, etc. Ces données sont disséminées sur différentes plates-formes, telles que les systèmes CRM et les médias sociaux, et sont collectées à différents endroits (par exemple, dans un magasin et sur Internet) ; il est donc préférable de rassembler ces données et de les stocker dans un emplacement unique, afin que les informations ne soient pas cloisonnées dans des silos.

 

 

2- Évitez d’être trop intrusif

Ensuite, compte tenu de la profondeur des connaissances requises, vous devez faire preuve d’ouverture et d’honnêteté envers vos clients ; expliquez-leur pourquoi vous avez besoin de ces données et de quelle manière vous allez les utiliser.

Par exemple, si une marque de vêtements demande à ses clients de lui indiquer leur taille, elle doit indiquer clairement que ces données seront utilisées pour leur proposer des vêtements qui leur conviennent.

 

3 – Soyez cohérent

Ensuite, vous devez simplifier la manière dont vous identifiez vos clients, afin d’assurer la cohérence. Par exemple, si vous identifiez des clients à l’aide de données aussi simples que leur adresse e-mail, vous pouvez uniformiser l’expérience en magasin et en ligne.

Les clients en magasin peuvent fournir leur adresse e-mail aux vendeurs, essayer des vêtements en magasin, puis demander à ce qu’ils soient ajoutés à leur panier en ligne, où ils pourront obtenir d’autres suggestions d’achat.

Par ailleurs, ceci vous permet de créer des profils de clients, au fil du temps. À terme, en comprenant leur comportement, vous pourrez prédire ce qu’ils pourraient vouloir, avant même qu’ils ne le sachent eux-mêmes !

 

4 – Abattez les barrières

Enfin, tout le personnel au sein de l’entreprise doit s’impliquer pour faire aboutir l’individualisation. L’initiative doit être considérée comme une stratégie à l’échelle de l’entreprise, et non comme une tactique à court terme.

Toutes les équipes doivent apporter leur pierre à l’édifice : marketing, informatique, expérience client, responsables de magasin et autres. D’un point de vue administratif, le directeur informatique et le directeur marketing doivent uniformiser leurs priorités et collaborer pour mettre en œuvre une stratégie d’individualisation.

Tous les outils technologiques du marketing doivent être utiles à toute l’équipe marketing. Elle doivent également être accessibles, car les données doivent être partagées à l’échelle de l’entreprise pour vous permettre d’interagir avec vos clients sur tous les canaux.

Inscrire les clients dans des cases ne leur confère qu’une valeur très limitée, voire inexistante. Vous adresser à eux en personne ou leur souhaiter un joyeux anniversaire est une chose simple et désormais… attendue. À l’ère où les consommateurs sont en permanence la cible de campagnes de marketing, vous devez aller plus loin.

Adresser une publicité pour un pull-over à un client qui l’a consulté en ligne, puis l’a acheté en magasin, est une pratique agaçante et ne constitue pas une bonne expérience. Cependant, en associant plusieurs ensembles de données issus de chaque canal, vous pouvez évoluer de l’utilisation d’informations concernant le passé d’un client à la diffusion de campagnes marketing qui leur sont propres, reposant sur leurs désirs ou besoins actuels.

Voilà ce qu’est l’individualisation, et ce qui constitue une expérience client remarquable…

 

 

 

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Sans stratégie globale, l’IA ne tiendra pas ses promesses…

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Anticipation, optimisation, automatisation, …  Pour tirer parti de tous ses bénéfices, l’IA doit être pensée de façon cohérente et globale au niveau de l’entreprise. Cette démarche nécessite de recueillir l’adhésion de tous et de déployer une réelle Intelligence Artificielle d’entreprise…

 

 


Une tribune de Florian Douetteau, PDG et co-fondateur de Dataiku


 

 

Google Duplex, Alexa, Siri, véhicules autonomes avec Tesla, Google Car, ou Uber, robots humanoïdes avec Nao… l’intelligence artificielle n’est plus de la science-fiction. Elle s’immisce dans notre quotidien et transforme nos vies.

Arrivée via des robots sur les lignes de montage, ou dans la maintenance via des outils prédictifs, entrée dans les directions marketing ou RH, par les chatbots, et dans les services de sécurité via la reconnaissance faciale, l’intelligence artificielle a, peu à peu, investi toutes les directions métiers.

Cette intrusion s’est faite par la technologie et les déploiements ont été réalisés majoritairement de manière isolée et avec des équipes réduites.

Résultat : les entreprises et notamment les grands comptes, se retrouvent aujourd’hui à la tête de nombreuses applications indépendantes et éparses dans les services mais sans réelle orchestration ni effort de capitalisation.

Si cette approche sans gouvernance des projets IA, était justifiable de par l’incertitude de l’intérêt de ce type d’application, elle n’a plus de raison d’être, les avantages de ces nouvelles technologies étant désormais prouvées.

Il est donc temps pour les entreprises de mettre en œuvre des stratégies d’intelligence artificielle globales, de passer à l’ère de l’Enterprise AI où l’automatisation est pensée comme un facilitateur déterminant sur chaque processus de l’entreprise.

 

L’Enterprise AI requiert l’adhésion de tous les collaborateurs

Passer à l’ère de l’Enterprise AI impose une adhésion globale de l’entreprise.

Mobilisation des collaborateurs, la direction générale doit être moteur et relayée par les managers et des ambassadeurs. L’Enterprise AI nécessite d’expliquer, de rassurer, de démontrer par des projets concrets que l’intelligence artificielle est un accompagnant, un facilitateur de tâches, et pas un substitut.

Elle requiert des collaborateurs qu’ils réfléchissent en quoi l’IA peut les aider dans leur quotidien.

Quelles sont les actions, les tâches chronophages qu’ils peuvent confier à une intelligence artificielle ? Quels nouveaux services utilisant l’IA peuvent-ils proposer aux clients ? Quelles applications peuvent-ils mettre en œuvre pour optimiser leurs processus et anticiper des  évènements ?

Un projet IA et, qui plus est, une stratégie globale d’IA doit être abordée sous l’angle d’un enjeu stratégique business et non sous celui de la technologie uniquement. Démontrer de la valeur d’une application IA et analytique constitue le meilleur atout pour démultiplier les énergies et les initiatives.

 

Pas d’IA sans culture de la data

Tout projet d’intelligence artificielle nécessitant de grands volumes de données, l’Enterprise AI, doit insuffler la culture de la data à tous ses collaborateurs.

Éducation, formations, ateliers, groupes de travail, tous les moyens doivent être utilisés pour amener chacun à adopter un comportement orienté donnée. Mais pour que l’ensemble reste contrôlable (et donc que l’IA soit capitalisable dans la valorisation de l’entreprise), les processus de création, de conception de test et de mise en production doivent également faire l’objet de toutes les attentions pour éviter les débordements, les erreurs, les incidents comme observés ces derniers mois.

Une fois adoptée, une stratégie d’Enterprise AI impose donc de mettre en place une gouvernance de la donnée où chaque collaborateur à son propre rôle et contribue à l’enrichissement, à l’exploitation et à la sécurité de la donnée.

 

Que ce soit dans la relation client, dans la logistique, la conception, la production, la maintenance, les ventes, les ressources humaines, les achats…  l’IA investit tous les métiers de l’entreprise.

Mais cette intelligence artificielle ne prendra toute sa valeur et ne permettra aux entreprises de créer de nouveaux produits, de nouveaux business, de rationaliser ses coûts et d’augmenter sa réactivité, que si elle est déployée à l’échelle de l’entreprise.

Le temps des hésitations est fini, l’IA a fait ses preuves. Toutes les entreprises doivent rejoindre l’ère de l’Enterprise AI…

 

 

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