Déployer un outil de pricing : estimer le R.O.I

Choisir la bonne solution d’optimisation du prix peut se révéler être un véritable parcours du combattant. En effet, selon les outils, les fonctionnalités, la performance et le coût varient énormément. Le calcul du R.O.I d’un outil de pricing est incontournable pour faire son choix et convaincre ses équipes et sa direction de sa pertinence.

Chez Mercio, nous procédons à du “back testing” pour permettre aux enseignes de distribution d’évaluer et valider la valeur apportée par notre logiciel de pricing.

Estimer l’enveloppe budgétaire à débloquer

Dans le domaine très stratégique qu’est le pricing, le choix d’un outil représente un investissement financier et humain non négligeable. Les meilleures solutions embarquent des technologies de pointe. De plus, le pricing est un facteur déterminant non seulement dans la performance commerciale de l’enseigne mais aussi dans les achats pour le pilotage des stocks et des prix d’achat auprès des fournisseurs, ainsi que pour les équipes marketing pour le pilotage de l’image-prix. Une transformation réussie des processus pricing exige l’engagement de nombreuses personnes au sein de l’entreprise.

Le TOC (total cost of ownership) d’une solution pricing dédiée inclut ainsi :

la licence annuelle ou pluri-annuelle, modulée en fonction du support technique proposé, des créneaux de disponibilité de la plateforme et des engagements de service souhaités.
la mise en exploitation (“onboarding”) : ce type d’outil complexe implique une phase d’adaptation et de paramétrage, afin de se connecter à vos flux de données, mais aussi d’intégrer l’expertise métier et les process dans l’entreprise.
la formation : un ou plusieurs membres de vos équipes devront être formés à un usage avancé de la technologie afin de permettre son utilisation à son plein potentiel.
L’évolution du produit : au-delà du support et des mises à jour ponctuelles, une plateforme dédiée à une fonction aussi centrale que le pricing est par nature destinée à évoluer et à s’adapter régulièrement à un environnement changeant. Il est donc sage de provisionner pour des développements futurs.

Ces coûts seront en principe justifiés par les gains financiers que permettent d’obtenir l’outil, mais il est indispensable d’en obtenir la preuve assez rapidement dans votre processus d’achat pour que les parties prenantes de la décision – pour qui il peut être plus difficile de se projeter – puissent donner leur accord.

Visualiser les gains grâce à une simulation adaptée au marché

Le Retour sur Investissement de technologies transformatives peut être difficile à calculer. De nombreux bénéfices sont quasiment intangibles, par exemple : l’amélioration de la collaboration entre les équipes, la facilité d’accès à une donnée fiable, la réduction du temps passé à la manipuler, l’amélioration de la rapidité et la qualité des décisions. En tournant la question différemment, pour se concentrer sur la mesure de l’impact de l’outil par rapport à l’absence de changement; une méthode se distingue pour prouver la valeur de la solution: le back testing.

Le back testing est une méthode commune en sciences ainsi qu’en finance, où elle permet d’évaluer la pertinence de stratégies d’investissements. Elle consiste à simuler les effets d’une stratégie ou d’un modèle en utilisant des données réelles du passé, afin de dégager une évaluation réaliste de la viabilité de la stratégie. Cette méthode se prête également tout à fait au cas du pricing. Elle demande en revanche une excellente compréhension du business.

En calculant l’impact de stratégies de prix plus fines et de l’optimisation accrue des marges permises par une plateforme pricing dédiée sur des données du passé (en tenant compte du stock disponible, de la saisonnalité, de l’élasticité ou la sensibilité des clients au prix etc), on peut visualiser les gains qu’apporte l’outil et évaluer sa rentabilité.

Exemple d’estimation dans le secteur du bricolage

Étape 1 : Démarrer avec un jeu de données représentatif.

Pour chiffrer les bénéfices avec le logiciel d’optimisation du prix Mercio pour un acteur du bricolage, nous avons récupéré les tickets de caisse sur un semestre pour les 15 % de produits les plus performants, et les avons enrichis des historiques de prix concurrents.

Étape 2 : Construire les indicateurs de performance

Le chiffre d’affaires, la marge, mais aussi des indicateurs complexes comme l’indice-prix pour chaque magasin par rapport aux concurrents et la dérive tarifaire (écart entre les prix recommandés par la centrale d’achat et les prix réellement appliqués).

Étape 3 : S’appuyer sur la data science et l’IA pour générer des scénarios réalistes

Trois scénarios ont été simulés à partir du contexte de l’enseigne et sous le contrôle du responsable pricing, pour mesurer l’impact potentiel de l’outil. Dans le premier, la stratégie s’appuie sur la notion d’image-prix : le logiciel utilise l’IA pour détecter le niveau de sensibilité des produits, le comportement d’achat des clients, et appliquer en conséquence des réductions ou augmentations de prix.

Dans le deuxième scénario, on applique une stratégie de géo pricing : en identifiant les magasins dont l’indice-prix est trop faible par rapport aux concurrents environnants, on redresse les prix à un niveau plus proche de la moyenne. Ce scénario s’est révélé être le plus rentable.

Le dernier scénario combine les deux premiers: en effectuant des augmentations de prix uniquement sur les produits les moins sensibles et dans les magasins dont l’indice-prix est bas, ce scénario est celui qui permet de réaliser des gains de marges en minimisant au maximum le risque d’impact sur les volumes.

Les résultats du test varient bien sûr suivant le scénario adopté, mais chacun a permis de démontrer que la solution était déjà rentabilisée en un an à partir du travail réalisé sur ces 15 % du catalogue.

L’évaluation du R.O.I d’un outil de pricing est complexe et certains impacts sont particulièrement difficiles à quantifier, comme celui sur l’image de marque. Le back testing permet de chiffrer efficacement en termes de marge et chiffre d’affaires les gains possibles à partir des données du passé reproduisant de manière réaliste l’environnement de l’entreprise. La comparaison de plusieurs scénarios permet de s’assurer de la viabilité de la solution suivant plusieurs hypothèses de réaction de la demande. Une fois votre solution pricing implémentée, le R.O.I effectif dépendra également de considérations organisationnelles : transformer l’organisation pour tirer le maximum de valeur de la précision et de la réactivité gagnées.

Aller plus loin avec Mercio :

La plateforme d’optimisation du prix pour la grande distribution de Mercio permettra à vos équipes de mettre en place et industrialiser des stratégies de prix différenciés pour piloter avec précision le trafic, la marge et l’image-prix, et ce sur des dizaines ou centaines de milliers de références.

Nos experts et Ingénieurs Business Solutions vous accompagneront dans l’évaluation de notre logiciel de pricing par rapport aux besoins de votre enseigne et la mise en place d’une étude R.O.I telle que présentée dans cet article.