Comment vendre plus avec une stratégie hyperpersonnalisée
04/17/2023 - Stratégie de prix
Les prix hyperpersonnalisés sont ceux qui s’adressent exclusivement à un client en fonction de son comportement en ligne, de ses achats et de ses goûts. Ils sont plus efficaces que d’autres stratégies de prix, car ils prennent en compte les aspects importants des consommateurs comme leur propension à payer ou le prix maximal qu’ils sont prêts à payer pour un article. Afin de mettre en pratique cette hyperpersonnalisation des prix, les eCommerces doivent posséder la technologie et l’organisation nécessaires pour recueillir et analyser un grand volume de données, aspect essentiel pour toute stratégie tarifaire efficace. À la suite, nous vous expliquons comment mettre en œuvre l’hyperpersonnalisation des prix dans votre entreprise.
La clé de l’hyperpersonnalisation des prix : l’analyse de données et l’intelligence artificielle
Pour savoir ce dont ont besoin vos clients, ce qu’ils veulent et quels sont les prix qui les séduisent le plus, vous devez d’abord recueillir une grande quantité de données sociodémographiques et ayant trait à leur comportement en ligne. Le traitement de ces données par le biais d’un logiciel contenant des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique ou machine learning, vous permettra de découvrir des modèles significatifs des habitudes de consommation de vos clients, à partir desquels vous pourrez tirer des conclusions précieuses pour éclairer vos décisions. Ces algorithmes ne sont que des normes permettant d’associer à chaque type de consommateur le prix qui lui convient le plus, et ce de façon permanente.
Cet emploi du big data dans l’eCommerce est valable aussi bien pour la fixation des prix hyperpersonnalisés que pour l’optimisation d’autres stratégies tarifaires, comme la tarification dynamique. L’objectif final est de tirer profit de l’avantage compétitif qu’offrent les données afin d’ajuster les prix au maximum, et ainsi accroître les ventes. En plus, vous augmenterez le nombre de clients fidélisés, car ils sentiront que vous reconnaissez leurs besoins et que vous vous adaptez à eux.
Volume et typologie des données
Pour que cela soit efficace, l’analyse de données doit se baser sur un volume suffisamment important pour pouvoir extraire des corrélations statistiques. Pensez à un échantillon représentatif de la population par exemple. Sa taille doit être adéquate afin de pouvoir extrapoler les conclusions aux habitants d’une région déterminée.
Ainsi, ces données doivent être variées, issues de différentes populations, groupes d’âge, pays…, et en accord avec les indicateurs principaux correspondant à vos objectifs de croissance, comme la disposition à payer, qui d’ailleurs peut varier au cours de l’année en fonction de la situation personnelle et du marché.
À cela s’ajoute un autre facteur essentiel pour tirer profit au maximum du big data appliqué au pricing et aux prix personnalisés : la vitesse. Ce recueil et cette analyse de données doivent être les plus rapides possible pour se rapprocher d’une étude en temps réel, afin de réagir aux fluctuations du marché avant les concurrents. En plus d’effectuer cela de manière continue, il n’est pas négligeable de réaliser ponctuellement une étude quantitative, comme dans le cas d’une étude de marché.
Mise en place d’un logiciel de tarification avancé
La manière la plus simple et rapide d’obtenir tout cela est sous la forme d’un logiciel de pricing comme Reactev. Ces plateformes compilent des millions de données puis les traitent en fonction de règles de tarification complexes en cohérence avec vos propres objectifs. De plus, dans le cas précis de Reactev, une de ses fonctions principales est de recommander constamment des changements de prix pour chaque cible et chaque produit. Ce repricing est automatique et s’améliore au fur et à mesure que le logiciel s’enrichit des données collectées. Il s’agit là d’une technologie qui a des répercussions immédiates sur la satisfaction de vos clients et sur vos ventes.
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