Dynamic Pricing : qu’est ce que c’est ?
Le « Dynamic Pricing » (tarification dynamique) désigne un ensemble de pratiques pouvant être employées pour optimiser le revenu d’une activité (Revenue Management.) L’idée générale est de pouvoir proposer le prix optimal, qui maximise les revenus, c’est à dire le chiffre d’affaires, à un instant t, en fonction de la demande.
Simple. Basique.
Un sous ensemble du Revenue Management
Le « Dynamic Pricing » s’insère donc dans une fonction plus large qu’est le « Revenue Management », et dont la vocation est simplement d’optimiser les revenus d’une activité. C’est un métier qui reste confidentiel à certains secteur d’activité pour l’instant.
Chez Junr, nous pensons que toute entreprise devrait prendre cette fonction à bras le corps!
Dont fait partie le Yield Management
Le Dynamic Pricing « classique » peut s’appliquer à n’importe quel produit/service pour propulser vos revenus grâce à la Science. Magique.
Ainsi le « Dynamic Pricing » pourrait être implémenté dans n’importe quelle activité. Mais ce n’est pas encore le cas. 🙁
C’est là que Junr intervient ! Promis on fait plus de pub jusqu’à la fin 😇
Donc, le « Dynamic Pricing », c’est faire varier les prix, en fonction de la demande. Le sujet a donc naturellement été trusté par les entreprises dont… les stocks sont limités, périssables, et dans l’idéal immatériels.
Pourquoi ? Parce que c’est dans ces activités qu’une erreur de pricing est la plus violente : pas de possibilité de se » rattraper » dans le temps, impacts en valeur proportionnellement plus élevé.
Vous avez deviné de qui on parle, n’est ce pas? Oui, votre billet d’avion qui augmente de jour en jour, tout comme votre chambre d’hotel, et, moins visible, dans votre hypermarché préféré.
Le « Dynamic Pricing », lorsqu’appliqué à un inventaire périssable s’appelle le « Yield Management ». C’est surement la méthode de pricing la plus aboutie qui existe. Et pourtant trop peu implementée, et surtout, souvent, sans profiter des technologies modernes : IA, temps réel,… On y revient plus tard, promis.
Avant ça, un peu d’histoire…
Un brin d’histoire, elle est sympa!
En réalité la notion de « Dynamic Pricing » n’a pas d’histoire claire selon ce que l’on considère être un prix dynamique : est ce que finalement un business basé sur la négociation n’a pas pour impact de créer des prix variables en fonction de la demande soit la profondeur du pipeline commercial ?
La notion de « Yield Management », elle, est claire. Dans les années 80, l’Etat Américain décide de déréguler les tarifs de l’aérien. Suite a cela des « low-coster » se sont installés. Pour les combattre, Delta Airlines investit massivement dans le Revenue Management et est la première entreprise à implémenter le « Yield Management », suivie de près par American Airlines.
Le PDG de People Express Airlines, un « low-coster » de l’époque, déclarera :
« Nous avons été une entreprise dynamique et rentable de 1981 à 1985, puis nous avons basculé pour perdre 50M$ par mois. Nous avons été rentables depuis le jour où nous avons commencé jusqu’à ce qu’American [Airlines, ndlr] nous attaque avec Ultimate Super Savers », leur système de Yield.
Comme quoi, c’est puissant. Ne soyez pas le prochain People Express, soyez le futur American Airlines !
Si l’histoire vous intéresse, plus de détail sur le wikipedia : Yield Management
Êtes vous concerné.e ?
Quel que soit le cas vous aurez besoin d’historiques de vente robustes pour mettre en place du « Dynamic Pricing », afin de prédire le niveau de demande
Par le Revenue Management
Tout le monde est concerné par le Revenue Management, puisqu’il s’agit d’optimiser les prix pour maximiser le chiffre d’affaires. Malgré cela, beaucoup d’entreprise n’ont pas encore d’analyse rationnalisée et automatisée en support.
Par le Dynamic Pricing
Le « Dynamic Pricing » est applicable à tout produit ou service dont la demande varie au cours du temps (jour, semaine, mois, année..). Finalement rares sont ceux qui ne sont pas concernés.
Il reste tout de même nécessaire de disposer d’historiques de vente solides pour pouvoir envisager de prédire la demande future.
Par le Yield Management
Dans le cas spécifique du « Yield management », il est indispensable de vendre un produit/dont la quantité est limitée et périssable, et pour lequel vous avez ou allez implémenter un inventaire centralisé.
Ce produit ou service peut être matériel ou immatériel, tant qu’il est limité et qu’une quantité non vendue à une date précise ne peut pas être remise sur le marché : de la boite de petit pois à la chambre d’hôtel, en passant par la billetterie datée, un grand nombre de business sont concernés.
Dynamic Pricing : les composantes obligatoires
Prédiction de la demande
Le point d’entrée du « Dynamic Pricing » est l’analyse de la demande future, en volume.
C’est là que la normalisation de la Big Data a de l’IA intervient. Ces derniers mois/années, les solutions pour stocker, processer de grands modèles de données se sont largement démocratisées, tout comme l’accessibilité aux solutions d’intelligence artificielle.
Il est maintenant relativement peu couteux de créer des modèles prédictifs en temps réel, et toute entreprise peut y prétendre, contrairement aux idées reçues.
Demande marché
La demande marché est le nombre total de personnes ayant besoin/envie de votre produit/service indépendamment de l’entreprise qui le produit. Cette demande peut et est influencée par de nombreux facteurs (demande historique, conjoncture économique réelle et ressentie, situation du marché, météo,…).
L’IA est un formidable outil pour traiter toutes ces données, annihiler les biais humains, et délivrer une prédiction fiable.
Demande produit
A partir de la demande marché, il va falloir savoir quelle est la partie raisonnablement susceptible d’acheter chez vous en fonction de votre capacité à convertir, vos parts de marché, et de pleins d’autres facteurs (positionnement actualisé de la concurrence, promotion en cours, évènement spécifique, …).
Là encore, l’IA est un formidable outil pour compiler ces facteurs en temps réel et fournir une prédiction de la demande pour votre entreprise.
Substitution interne et externe
Lorsque l’on parle de demande, de concurrence, de parts de marché, il est nécessaire également de parler des produits/services de substitution. Dans un système de « Dynamic Pricing », il est indispensable de savoir, pour un changement de prix, le nombre de personnes qui vont se rabattre sur un autre produit, qu’il soit interne ou externe à votre entreprise. Nous ne parlons ici pas d’élasticité mais bien de substitution, ou de glissement de la demande.
A la différence de l’élasticité, dont nous parlerons ensuite, la substitution concerne les consommateurs qui vont tout de même consommer, mais un autre produit équivalent/concurrent.
Dans le cas de substitution interne, cela peut être bénéfique voire voulu pour équilibrer la demande sur l’ensemble des produits et/ou sur des produits à plus forte valeur incrémentale.
Détermination de l’élasticité
L’élasticité est la mesure de la variation de la demande au changement du prix d’un bien. On entend par bien l’ensemble des produits ou services en concurrence directe sur un marché. Comme vu précédemment, le glissement de la demande concerne une demande « glissant » sur un produit B lorsque le produit A augmente en prix, tandis que l’élasticité est la perte sèche de demande pour un bien sur son marché lorsque le prix augmente généralement.
L’élasticité est essentielle à mesurer dans un système de « Dynamic Pricing ». Avec la demande, c’est la seconde mesure permettant de prédire le volume de vente prévu à un instant t, pour un produit p.
L’élasticité peut être prédite grâce à des modèles de Machine Learning, comme mesurée grâce à de l’A/B testing. On combinera généralement les deux pour avoir le bon équilibre entre la robustesse de l’analyse et la perturbation des prix optimaux.
Elasticité prix
L’élasticité prix est la l’élasticité la plus pure mesurable, à savoir combien de consommateur le marché perd lorsque les prix augmentent de 1€.
Elasticité prix croisée
Il existe aussi une autre forme d’élasticité, l’élasticité croisée, qui, elle, tend à mesurer la demande qui va se « rabattre » sur un bien B (concurrence indirecte) à l’augmentation des prix marché.
Pour illustrer les différences entre substitution interne, externe, élasticité et élasticité croisée, rien de mieux qu’un petit exemple :
Imaginons un terrain de camping, ayant à disposition des emplacements de tentes et des mobil homes.
- Si en augmentant les prix des emplacements de tentes, la demande de mon entreprise « glisse » sur l’offre mobil home, il s’agit de substitution interne : la demande « glisse » d’un produit A à un produit B au sein même de l’entreprise;
- Si en augmentant les prix des emplacements de tentes, la demande de mon entreprise « glisse » vers les emplacements de tentes du camping d’en face, il s’agit de substitution externe : la demande « glisse » sur le même produit d’un concurrent direct;
- Si lorsque les prix du marché de l’hôtellerie sont inflationnistes, le marché perd en valeur, mon marché comporte une élasticité positive : la demande décroit lorsque les prix croissent;
- Si lorsque les prix du marché de l’hôtellerie sont inflationnistes, le marché de la restauration gagne en valeur, le marché de la restauration comporte une élasticité croisée avec celui de l’hôtellerie : la demande croit lorsque la demande de l’hôtellerie décroît.
Les effets d’élasticité sont souvent la conséquence d’arbitrage. Par exemple, le marché de l’alimentation est très peu élastique car les consommateurs font rarement l’arbitrage de diminuer leur budget sur ce poste en cas d’inflation mais plutôt l’arbitrage de diminuer leurs dépenses sur d’autres postes pour compenser.
Il est très intéressant et souvent surprenant d’analyser ces effets et arbitrages dans votre demande.
Optimisation
En « Dynamic Pricing », l’optimisation est la phase pendant laquelle, connaissant le niveau de demande et son élasticité, un système se charge de trouver le prix parfait qui optimise le Revenu.
Fonction de revenu et optimalité
La fonction de revenu est la fonction mathématique permettant de déterminer le prix optimal. En théorie cette fonction est relativement simple.
Un exemple valant mieux que mille mots, le voici, dans l’hypothèse d’une élasticité positive et linéaire sur l’intervalle de prix.
Si vous voulez vous amuser un peu, ci-dessous un petit fichier très simple de simulation.
Mais voilà, non seulement l’élasticité n’est pas toujours positive (même si c’est le cas le plus courant), et surtout elle n’est jamais linéaire sur l’intervalle de prix. En outre, on imagine ici qu’un seul produit est disponible, ce qui est également rarement le cas. Il faudra donc décomposer cette démarche sur plusieurs produits, qu’ils soient indexés ou non au prix de référence, et en fonction des différentes courbes d’élasticité dépendante du prix.
Contraintes
Lorsque l’on met en place une stratégie de « Dynamic Pricing », nous ne voulons pas laisser les modèles naviguer sans aucune règle. Il convient donc d’en définir, la première étant l’intervalle de prix dans lequel nous voulons laisser le modèle libre. Ici, chaque contrainte, comme son nom l’indique, va apporter de la sous optimalité, mais peut être nécessaire en terme d’image et de stratégie.
Résolution
Chaque système est donc in fine construit pour répondre non plus au prix optimal, mais au meilleur prix eu égard des contraintes que l’on impose. Il faut tout de même garder en tête, par extension, que chaque contrainte est un pas vers une perte de revenu, car il contraint le modèle à ne pas appliquer purement le prix optimal.
Dynamic Pricing : quels gains espérer ?
Prix et volume, attention aux biais
Cela peut sembler être une lapalissade, en « Dynamic Pricing » le revenu n’est pas fonction du volume, ni du prix, mais du produit des deux. Le but n’est pas vendre le plus possible, plutôt de vendre au meilleur prix, celui qui maximise le revenu total.
En reprenant le même exemple que précédemment, nous voyons bien que passé un certain niveau de volume, le revenu décroit.
Nous observons pourtant un grand nombre d’équipes Yield recherchant toujours le remplissage, au dépend du Revenu.
Le gain est donc bien à apprécier en revenus, plutôt qu’en volume ou en prix. Le revenu étant un indicateur calculé, il peut être difficile de sortir des biais : il convient donc de construire les bonnes visualisations pour suivre les bons KPIs, aux bon moments.
Ceci étant dit, nous observons par expérience un gain moyen de 9% du chiffre d’affaires, et un coût opérationnel réduit d’en moyenne 3%, ce qui amène un gain en marge commerciale moyen aux alentours de 10%.
Gains d’optimalité
Pour résumer, les outils d’intelligence artificielle et l’optimisation mathématique nous permettent de nous assurer de réduire les biais, d’automatiser le « Revenue Management », tout en assurant les meilleurs gains d’optimalité, qui finalement ne dépendent pas du prix seul, mais d’où nous nous situons dans la courbe de revenus :
Nouvelles pratiques
Bien que peu aient encore recours à l’IA dans les modèles de « Dynamic Pricing », nous voyons déjà naître de nouvelles pratiques chez les pionniers. Dans le cadre de la création d’un système, il serait cohérent de les envisager dès le départ.
Optimisation de la marge
Optimiser le revenu seul est très limitatif dans la mesure ou la marge n’est pas prise en compte. Cela parait évident mais le métier de « Revenue Management », c’est même dans le nom, se concentre généralement uniquement sur le chiffre d’affaires. C’est une approche qui commence à dater, et créer des effets pervers.
Prise en compte des revenus annexes
Autre sujet limitatif, ne pas considérer les revenus ou la marge accessoire générée par un client. Par exemple, optimiser le revenu généré par un siège dans un avion ne considère pas les autres dépenses (nourriture, boissons, etc.). C’est tout bête et on se rend parfois compte qu’un billet enfant réduit de presque moitié est en fait plus profitable qu’un billet adulte car l’enfant est un admirable prescripteur de consommations additionnelles !
Conclusion
10% de gains sur la marge globale d’une entreprise, c’est énorme! Surtout en tout automatique. Mais le changement que cela implique n’est pas à prendre à la légère, ni les technique et technologies à mettre en œuvre pour y arriver.
Pour implémenter des stratégies de « Revenue Management » décrites, vous devez répondre aux critères suivants :
- Pour le « Dynamic Pricing » : avoir une demande qui varie au cours du temps
- Pour le « Yield Management » :
- Avoir une demande qui varie au cours du temps, et
- Avoir un inventaire périssable.
Chez Junr, nous soutenons des PME et Grands Groupes dans l’implémentations de stratégies d’automatisations et d’intelligences artificielles.
