Comment proposer une offre et un prix personnalisés grâce à la science des données

Publié le

Publi-rédactionnel Aujourd’hui, les analyses constituent un outil puissant alors que la transformation digitale a modifié durablement l’expérience d’achat des clients et repose sur un principe de base : la transparence. Pourtant, de nombreux professionnels en sont encore à chercher comment exploiter ces données pour assurer la croissance de leur chiffre d’affaires.

Comment proposer une offre et un prix personnalisés grâce à la science des données

Les Big Data font le buzz dans le monde des entreprises. Les spécialistes du marketing utilisent les données pour découvrir les préférences de leurs clients. La Nasa exploite les Big Data pour visualiser les données de missions spatiales. Les politiques analysent les données pour prédire le résultat des élections. Les assureurs s’appuient sur la science des données pour calculer le risque. Les exemples sont infinis. En dépit de la multiplication des technologies et de l’accès aux données dont nous disposons, la question à se poser n’en reste pas moins la suivante : « Les entreprises utilisent-elles ces données pour développer leur chiffre d’affaires ? » Étonnamment, la réponse est plutôt : pas autant qu’elles le pourraient.

D’après les experts, 4 entreprises sur 10 perdent de l’argent, car elles n’ont pas mis en place certaines approches du « modern commerce », notamment la science des données.1 Quel que soit le produit ou le service qu’elles proposent, les entreprises doivent s’appuyer sur la science des données pour mieux établir leurs prix, aider leurs équipes commerciales à vendre plus intelligemment, améliorer les marges et doper leur chiffre d’affaires. Pour ce faire, il leur suffit d’appliquer les processus adaptés. S’il est vrai que la plupart d’entre elles ne disposent pas des données et outils d’analyse nécessaires pour évaluer correctement leur tarification, il ne s’agit pas là d’une fatalité.

Créer une infrastructure appropriée

Il n’existe pas de solutions clés en main, mais les entreprises qui acceptent de consacrer du temps et des ressources à la simplification et à la compréhension de leurs données en ressortent gagnantes. La mise en place d’une culture d’entreprise axée sur la transformation des données en informations exploitables nécessite un investissement opérationnel conséquent, mais bénéfique.

La « Data Science » ou science des données, qui se traduit par l’exploitation de données, d’algorithmes et du machine learning, constitue le maillon manquant entre Big Data et résultat financier. Plutôt que de fixer les prix à partir d’hypothèses, ce modèle exploite les données du marché en temps réel pour éclairer les décisions, anticiper correctement l’évolution offre/demande et analyser les comportements d’achat, ainsi que les facteurs qui influent réellement sur les décisions des clients. Bien souvent, les résultats sont surprenants.

Répondre aux données en temps réel

La première étape de ce modèle est l’établissement de ces prix recommandés, basés sur des données de marché en temps réel. De nombreux facteurs peuvent influer sur les prix et la production. Dans le domaine des technologies par exemple, des entreprises utilisant des batteries pour alimenter leurs produits, comme des hoverboards ou des téléphones portables, ont rencontré divers dysfonctionnements. Ces difficultés ont eu un impact sur les ventes et leur résultat comptable, les forçant à modifier leurs stratégies produits et de tarification. L’accélération du développement technologique a donné naissance au « modern commerce », un monde dans lequel les clients attendent une réactivité maximale et une expérience d’achat fluide. Avec l’aide de la science des données, les entreprises peuvent mieux répondre aux besoins de leurs clients en leur proposant des devis rapides et précis qui tuent dans l’œuf les négociations chronophages de part et d’autre. Les réponses sont rapides, ce qui améliore grandement l’expérience d’achat.

En plus des variations du marché, le suivi des données sur l’offre et la demande fait partie intégrante du modern commerce. Les entreprises peuvent utiliser la science des données également pour prévoir la demande et honorer efficacement les commandes. Le principal objectif de toute entreprise est de fournir aux clients un produit, un service ou une solution, ce qui signifie que le chiffre d’affaires et les bénéfices dépendent de la disponibilité de ces ressources. L’utilisation de données intégrées telles que les algorithmes d’inventaire permettent aux entreprises de pallier les imprévus, tels que les pénuries ou les hausses de prix. En disposant d’une visibilité claire sur l’offre et la demande, elles peuvent ainsi réduire les frais généraux et créer un plan d’exécution stratégique.

Calcul de la satisfaction client

Bien qu’il soit important d’évaluer les facteurs stratégiques et l’évolution du rapport entre l’offre et la demande, il reste essentiel de se concentrer sur le client final. Même si l’homme peut s’avérer imprévisible, l’analyse des données liées à la sensibilité d’un client au prix et au besoin d’un produit, ou même au budget et à la propension à payer, offre de précieuses informations. Grâce à ces données, les professionnels de la vente peuvent proposer des prix personnalisés basés sur une compréhension scientifique des préférences des clients pour une expérience d’achat sur mesure. Cela permet de déterminer le bon prix, au moment opportun et du premier coup. Les clients ne souhaitent plus se soumettre à des négociations interminables : ils veulent des prix qui leur permettent d’obtenir ce dont ils ont besoin rapidement. Ce niveau de précision ne peut être atteint que par des entreprises qui savent parfaitement comment valoriser leurs Big Data.

Big Data, machine learning et analyses pointues des données bénéficient à l’ensemble de l’entreprise en permettant d’améliorer les fonctions commerciales, la gestion de la chaîne logistique, et en renforçant la relation client. Il est important d’inscrire leur exploitation dans une stratégie globale car c’est un atout majeur pour toute entreprise qui souhaite rester agile et compétitive dans un monde qui évolue vite avec des clients de plus en plus volatils.

1Gartner Predicts 2016, Simon-Kucher Global Pricing Study 2016.

Ce contenu vous est proposé par PROS

Créez votre compte L’Usine Connect

Fermer
L'Usine Connect

Votre entreprise dispose d’un contrat
L’Usine Connect qui vous permet d’accéder librement à tous les contenus de L’Usine Nouvelle depuis ce poste et depuis l’extérieur.

Pour activer votre abonnement vous devez créer un compte

Créer votre Compte