Six erreurs communes quand on emploie des outils de pricing utilisant l’IA (et comment les éviter)

1) Sous-estimer l’importance des données de qualité

Pourquoi le "garbage in, garbage out" s’applique aussi à la tarification

L’IA s’alimente de données. Sa capacité à produire des informations précises et des recommandations efficaces dépend avant tout de la qualité des données qu’on lui fournit. Si celles-ci sont incomplètes, inconsistantes ou manquent de pertinence, les résultats obtenus seront semblables. Ce principe, connu sous le nom de garbage in, garbage out (GIGO), est fondamental dans le domaine de la tarification avec IA.

Imaginez-vous tenter de prévoir la demande d’un produit en vous basant sur des données de vente erronées ou qui ne reflètent pas la réalité du marché. L’IA, si sophistiquée soit elle, ne pourra pas compenser ces lacunes, et les décisions de pricing qui en résulteront pourraient être contre-productives. C’est pourquoi le fait de compter sur un fournisseur de données  de grande qualité comme Minderest, spécialisé dans la veille de données de prix, de catalogues et de stocks du secteur de détail, est un facteur important pour réussir la mise en œuvre d’outils de pricing équipés d’IA. 

Comment élaborer une base de données pour obtenir une IA efficace

Afin de garantir le succès de votre projet de tarification basé sur l’IA, il est crucial de mettre en place une stratégie de gestion des données solide. Cela implique de :

• centraliser les données : rassemblez toutes les informations dans un seul répertoire, en supprimant les silos et en facilitant l’accès et les analyses.
• corriger les incohérences: identifiez les erreurs et corrigez-les, ainsi que les valeurs atypiques et les données manquantes. Uniformisez les formats et les unités de mesure.
• compléter à l’aide de sources externes : enrichissez vos propres données avec des informations sur le marché, la concurrence, les tendances économiques et d’autres éléments pertinents.
• segmenter pour obtenir des analyses précises : répartissez vos données en segments significatifs (par produits, clients, lieux, etc.) pour obtenir des informations plus détaillées et personnalisées.

Si vous désirez en savoir plus sur la relation entre les données et les stratégies de prix, nous vous recommandons de lire comment établir une stratégie de prix basée sur les données.

2) Mettre en œuvre sans définir d’objectifs commerciaux précis

Quels indicateurs utilisés pour guider votre projet de pricing avec IA :

Avant de vous lancer dans la mise en œuvre d’un instrument de tarification avec IA, il est fondamental de définir clairement les objectifs commerciaux que vous souhaitez atteindre. Voulez-vous maximiser les marges bénéficiaires, augmenter le volume des ventes, remporter des parts de marché ou améliorer l’élasticité de la demande ? Le choix des indicateurs clés de performance (KPI) doit être aligné sur vos objectifs.

Voici quelques KPI courants pour la tarification avec IA :

• Marge bénéficiaire : la différence entre le prix de vente et le coût du produit.
• Volume des ventes : le nombre de produits vendus dans une période déterminée.
• Part de marché : le pourcentage des ventes totales du marché de votre entreprise.
• Élasticité de la demande : la sensibilité de la demande aux changements de prix.

Comment aligner des objectifs techniques avec des résultats financiers :

Une fois que vous avez choisi vos KPI, il est crucial de traduire les objectifs commerciaux en objectifs spécifiques pour l’IA. Par exemple, si l’objectif est de maximiser la marge bénéficiaire, celui de l’IA pourrait consister à identifier les prix optimaux qui permettent d’atteindre cette marge sans nuire au volume des ventes.

Il est fondamental d’établir un système de surveillance qui permette d’évaluer l’impact de l’IA sur les résultats financiers. Cela implique d’effectuer un suivi régulier des KPI et d’ajuster les modèles d’IA si nécessaire.
 

3) Penser que l’IA est une solution totalement autonome

Le rôle indispensable d’une équipe

Bien que l’IA puisse automatiser beaucoup de tâches concernant l’analyse et l’ajustement de prix, ce n’est pas une solution complètement autonome. L’intervention humaine est essentielle pour interpréter les résultats, prendre des décisions stratégiques et ajuster les modèles d’IA, si nécessaire.

L’expérience et les connaissances des membres de l’équipe de tarification sont indispensables dans l’interprétation des informations fournies par l’IA. Leur capacité à comprendre le contexte du marché, les dynamiques de la concurrence et les besoins des clients, est fondamentale pour prendre des décisions de tarification pertinentes.

Supervision, apprentissage et ajustement continus

L’intelligence artificielle exige une supervision et un apprentissage continus pour rester efficace. Le feedback humain est essentiel pour entraîner l’IA, corriger des erreurs et l’adapter aux changements du marché et du comportement des clients.

il est important de contrôler régulièrement les résultats de l’IA et les ajustements réalisés par l’équipe de pricing. Cela permettra d’identifier des points d’amélioration et d’optimiser les performances de l’outil.

4) Ignorer l’impact du changement chez les équipes de pricing

Comment gérer la résistance interne à l’emploi de l’IA

La mise en place d’un instrument de tarification équipé d’IA peut provoquer une résistance de la part des membres de l’équipe de tarification. Les peurs générées par l’automatisation de leurs tâches et par l’incertitude de leur avenir peuvent constituées des obstacles importants.

Afin d’atténuer cette résistance, il est fondamental d’impliquer l’équipe depuis le début du projet, d’indiquer clairement les bénéfices de l’IA, et d’offrir des formations et un appui pendant le processus de transition.

Formation et communication 

La formation est essentielle pour que l’équipe de tarification puisse utiliser efficacement le nouvel outil d’IA. Il est important d’expliquer comment fonctionne l’IA, quelles sont les tâches qu’elle automatise, et comment libérer du temps pour des activités plus stratégiques comme l’analyse de données et la planification de stratégies de pricing.

Une communication ouverte et transparente est fondamentale pour créer un climat de confiance et réduire l’anxiété. Il est important de maintenir l’équipe informée de l’avancée du projet, des résultats obtenus et des plans pour le futur.

5) Ne pas adapter le modèle à votre secteur ou type de produit

Tous les algorithmes ne fonctionnent pas de la même façon en retail : mode, alimentation…

Chaque secteur et type de produit possède des dynamiques et des sensibilités de prix différenciées. Un modèle d’IA, qui fonctionne bien pour un détaillant d’électronique, peut ne pas être adapté à une boutique de mode ou un supermarché.

Il est crucial de choisir un instrument de pricing avec IA qui peut s’adapter aux besoins spécifiques de votre secteur et de votre type de produit. Cela implique de considérer des facteurs comme la saisonnalité, les tendances, l’élasticité de la demande, la concurrence et les coûts, entre autres choses.

Exemples de personnalisation verticale :

• Mode : dans le secteur de la mode, il est fondamental de tenir compte des tendances, de la saisonnalité, des cycles de vie des produits et de la sensibilité des clients aux promotions.
• Alimentation : dans le secteur de l’alimentation, la périssabilité des produits, la demande quotidienne, les promotions et la concurrence locale sont des facteurs importants à prendre en compte.
• Électronique : dans le secteur de l’électronique, la rapide évolution de la technologie, la forte concurrence au niveau des prix et la sensibilité des clients aux caractéristiques des produits sont des points importants.

6) Évaluer le ROI trop tôt (ou avec les KPI erronés)

Quand et comment mesurer l’impact réel d’un instrument d’IA

Il est important de faire preuve de patience et de se fixer un horizon de temps réaliste pour évaluer le retour sur investissement (ROI) d'un outil de tarification utilisant l'IA. Les résultats peuvent tarder à se manifester, car l'IA a besoin de temps pour apprendre et optimiser ses performances.

 En outre, il est essentiel de mesurer l'impact de l'IA à l'aide des bons indicateurs de performance. Il ne suffit pas de se concentrer sur un seul indicateur, mais il est nécessaire d'envisager un ensemble de mesures qui reflètent l'impact global de l'outil sur l'entreprise.

KPI recommandés selon l’étape de mise en œuvre :

• Étape initiale : il est important de se focaliser sur la qualité des données et la précision des modèles d’IA. Les KPI pertinents de cette étape peuvent comprendre le taux d’erreurs dans les données, la précision des prévisions de l’IA, et le taux d’adoption de l’instrument par les membres de l’équipe de tarification.
• Étape intermédiaire : au fur et à mesure que l'IA est optimisée, il est important de mesurer son impact sur les décisions de prix. Les indicateurs clés de performance pertinents à ce stade peuvent inclure la fréquence des ajustements de prix, l'alignement des prix sur les objectifs de l'entreprise, et la satisfaction de l'équipe chargée de la tarification à l'égard de l'outil.
• Étape avancée : dans cette phase de mise en œuvre, il est essentiel d'évaluer l'impact de l'IA sur les performances financières de l'entreprise. Les indicateurs clés de performance pertinents à ce stade peuvent inclure la marge bénéficiaire, le volume des ventes, la part de marché et l'élasticité de la demande.

Comment assurer le succès de votre projet d’AI Pricing

En conclusion, la mise en œuvre réussie de l'IA dans la stratégie de tarification dépend d'une préparation minutieuse, de la définition d'objectifs clairs, de la collaboration entre les humains et les machines, de l'adaptation aux besoins spécifiques de l'entreprise, et de la mesure continue de l'impact.

Grâce à Reactev et à son Dynamic Pricing Software équipé d’IA, les détaillants, les vendeurs et les marques de vente directe aux consommateurs peuvent surmonter ces défis et exploiter tout le potentiel de l'IA pour optimiser leurs stratégies de tarification, augmenter leur rentabilité et améliorer leur compétitivité.

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