Vente au détail - Méthode de tarification

Déterminer efficacement le prix correct pour l'assortiment d'un détaillant est une tâche difficile. Les détaillants doivent équilibrer la perception des prix par les consommateurs (l'image générale qu'un client a des prix du détaillant) et la rentabilité. Fixer des prix trop bas nuira à la rentabilité, tandis que des prix trop élevés affecteront la demande. Dans la pratique, les détaillants auront tendance à fixer le prix de leurs articles à valeur clé (KVI) de manière compétitive tout en réalisant des marges avec les articles les moins demandés de l'assortiment (articles dits «à longue traîne»). Se tenir au courant des prix des concurrents et réagir en conséquence est difficile à faire manuellement, en particulier dans les grands assortiments. La détermination des prix pour la longue traîne avec des données historiques limitées présente également un défi.

Utilisation de la tarification dynamique basée sur l'apprentissage automatique pour augmenter la rentabilité des détaillants en ligne.

Le logiciel de tarification dynamique utilise une surveillance en temps quasi réel des prix des concurrents couplée à des algorithmes d'apprentissage automatique sur de grands ensembles de données de transactions historiques pour optimiser les prix et réagir aux changements du marché. L'exemple le plus connu d'utilisation de cette approche est Amazon. Le détaillant en ligne ajusterait ses prix toutes les 10 minutes, augmentant sa rentabilité en moyenne de 25 %2. Les entrées typiques des décisions de tarification incluent la disponibilité des stocks, les prix des concurrents, l'historique des commandes et la marge attendue. De telles stratégies de tarification ne sont pas réservées aux seuls grands détaillants. Un nombre croissant de plates-formes de logiciels en tant que service (SaaS) sont devenues disponibles, desservant non seulement les petits détaillants en ligne, mais également les magasins physiques.