A l’heure où la concurrence ne cesse de croître, le prix constitue plus que jamais un argument de vente.

Pour se démarquer, les entreprises doivent aujourd’hui pouvoir l’adapter à la volée en fonction du marché, du stock ou d’un événement.

Voici quatre conseils pour mettre en œuvre une politique tarifaire efficace en 2020.





Une tribune de Rodolphe Mas, Pricing Scientist chez Pricemoov







Le pricing est aujourd’hui l’un des principaux leviers que les entreprises cherchent à activer.

Il s’agit d’une relative nouveauté : jusqu’à la crise de 2008, les entreprises avaient comme principal levier de croissance l’augmentation du volume des ventes.

Par la suite, celles-ci ont changé d’approche pour se concentrer sur la réduction des dépenses.

Aujourd’hui, les deux précédents ayant montré leurs limites, les entreprises usent de plus en plus d’un troisième levier : celui de la fixation des prix.

On observe 4 tendances de fond dans le pricing, qui devrait s’accentuer en 2020 :



#1 – S’entourer de compétences

Le levier prix est à la fois le dernier levier à activer pour les entreprises et un outil redoutablement efficace : une variation de 1 % du prix peut occasionner une augmentation de 8.7 % des revenus*.

Surtout, ce levier permet de dégager une forte marge à moindre coût : nul besoin en effet de remodeler ou d’élargir l’offre, il suffit d’ajuster les prix.

Pourtant, ce levier reste encore trop peu utilisé : seuls 15 à 20 % des entreprises adoptent aujourd’hui des stratégies fondées sur le pricing pour générer de la valeur**.


Le pricing est en effet une stratégie de variation des prix qui reste complexe à mettre en place, et implique de se doter de profils compétents.

Les entreprises recrutent aujourd’hui davantage de pricing manager ou de pricing analysts.

Au carrefour des équipes marketing, commerciales et de la direction générale, leur rôle consiste à réaliser des analyses qui vont permettre de traduire les objectifs de croissance en actions prix.

Pour ces professionnels, cela implique de connaître les ressorts propres à l’entreprise : le profil des clients, leur façon de consommer, leurs capacités de paiement… ainsi que les marchés (le profil des concurrents et leurs positionnements).

Clients et marchés évoluent en permanence ; c’est donc la capacité à utiliser en continu l’ensemble des données disponibles qui permet aux spécialistes du pricing d’obtenir une vision d’ensemble, pour adapter les prix en conséquence.



#2 – Exploiter la donnée avec des outils de Machine learning

Avec l’émergence du Big Data, les entreprises ont accès à une masse exponentielle de données, dont elles doivent s’emparer.

Le département données détient à ce titre une place transverse, puisque son rôle est d’agréger les informations disponibles pour nourrir les départements de l’entreprise en analyses pertinentes.

L’accès à ces données est crucial, car il va permettre par la suite d’identifier les leviers pricing à activer. Les entreprises doivent donc se doter d’outils de machine learning pour exploiter ces données.

Le machine learning permet d’utiliser les données à travers différentes étapes :

  • la description de la performance passée ;
  • la détection des facteurs de croissance ;
  • les prédictions ;
  • la prescription des actions futures.


Adaptée au pricing, cette technologie permet de faire parler la donnée afin de comprendre les comportements des clients, et d’optimiser le positionnement tarifaire en fonction des évolutions du marché.



#3 – Investir dans le pricing

Les entreprises ont compris qu’elles ne pouvaient plus se permettre de faire des prix standards. Les investissements en pricing augmentent.

Ce mouvement, initié depuis deux à trois ans, devrait se poursuivre et s’accroître dans les années à venir.

Il va de pair avec l’essor de la data science, que les entreprises utilisent de plus en plus pour remplir leurs objectifs de performance.

Cette « science des données » est essentielle pour faire bon usage des données que possède et génère l’entreprise.

Une augmentation des recrutements de data scientists est justement à l’œuvre dans les entreprises, lesquelles sont même confrontées à une pénurie de ce métier qui reste rare.

C’est pourtant un profil qui apporte les compétences nécessaires pour mettre en place des stratégies de data et, en conséquence, de pricing…



#4 – Déployer des outils

Le pricing est une pratique qui croise des données provenant de sources différentes (CRM, ERP, trafic du site…) et demande d’être à l’afflux des fluctuations du marché pour adapter ses prix.

Des outils de nouvelle génération permettant de piloter ses prix en tenant compte de toutes les données nécessaires, et impliquant toutes les fonctions qui interviennent dans le processus de décision (marketing, produit, commercial, contrôle de gestion).

Au-delà de simplifier l’action de changement d’un prix, ces outils permettent d’utiliser les technologies de machine learning pour accompagner et rationaliser la prise de décision.



Un seul mot d’ordre : l’adaptation…

Toutes les entreprises n’ont toutefois pas les moyens financiers et humains d’investir dans une véritable stratégie de prix dynamiques.

À défaut, il est possible de mettre en place certaines bonnes pratiques pour instaurer progressivement une démarche de pricing. Ces bonnes pratiques sont très différentes en fonction du secteur de l’entreprise.

Néanmoins, d’ordre général, une entreprise retail aura intérêt à essayer de comprendre quels produits de son catalogue rencontrent du succès ou au contraire sont boudés par les clients, afin d’adapter ses prix en conséquence.

Dans le cas d’une entreprise B2B, il sera judicieux de chercher à comprendre quels profils de clients génèrent du revenu et quelles sont leurs capacités de paiement.

En définitive, l’important est d’identifier les différents leviers à actionner pour opérer une variation des prix efficace…







* https://www.mckinsey.com/business-functions/marketing-and-sales/our-insights/using-big-data-to-make-better-pricing-decisions

** https://www.industryweek.com/leadership/your-pricing-strategy-leaving-money-table




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