Optimisation des prix IA : 3 étapes pour une meilleure rentabilité

La tarification devient incroyablement complexe. Il est révolu le temps où les entreprises pouvaient gérer leurs prix une fois par an. Dans un marché en constante évolution, elle se doit d’être dynamique, agile et chirurgicale.

La bonne nouvelle est que la technologie évolue rapidement, notamment l’intelligence artificielle. L’IA a mûri au fil des années, à tel point que son ampleur et sa facilité d’adoption obligent les entreprises à mettre en œuvre la technologie dans leurs processus, sous peine de prendre du retard.

D’une manière générale, l’optimisation des prix par l’IA est un moyen pour les entreprises de rationaliser le processus complexe de tarification et de prendre de meilleures décisions basées sur les données à grande échelle.

Comment l'IA optimise les prix

Les responsables des prix, les directeurs de produits et les responsables des ventes prennent des centaines de décisions chaque jour : quelle offre de remise à un client ; où, comment et de combien augmenter les prix catalogue ; quel niveau de promotion cibler pour un événement spécial ; ou comment réagir à un changement de prix d'un concurrent.

Pour chacune de ces décisions, l’IA peut analyser de grandes quantités de données, identifier des modèles et recommander des changements qui suivent une stratégie commerciale.

Par exemple, la tarification spécifique au client peut s'appuyer sur l'IA pour identifier et comparer les prix de clients similaires et leur comportement récent, tandis que la surveillance de la concurrence peut utiliser l'IA pour identifier de manière plus efficace et rationnelle des produits de substitution en évolution rapide.

Au fil du temps, les entreprises qui modernisent leurs processus grâce à l’IA se rapprochent progressivement du Saint Graal en matière de tarification : l’optimisation en cascade.

Il s’agit d’algorithmes capables de comprendre et d’optimiser conjointement pour chaque client tous les leviers pour maximiser la rentabilité : prix catalogue, ajustements locaux, remises, ristournes, etc.

Cependant, les entreprises doivent suivre trois étapes clés pour obtenir les meilleurs résultats en matière d’optimisation des prix de l’IA.

1. Faire en sorte que l’IA de tarification fonctionne de concert avec les humains

Premièrement, chaque tâche de tarification nécessite une transparence extrême, quelle que soit la sophistication technologique utilisée.

Toute recommandation basée sur l’IA qui ne peut pas être comprise par les responsables des prix, expliquée par l’équipe commerciale et finalement transmise aux clients sera finalement rejetée.

Toutes les parties prenantes doivent comprendre ce que fait la technologie et être formées pour relever les défis potentiels auxquels sont confrontés les clients.

Aussi, s’appuyer sur les données est nécessaire, mais rarement suffisant pour optimiser les prix. Les prix évoluent rapidement et tous les prix futurs ne peuvent pas être fixés uniquement en examinant les données, en particulier dans de nombreux secteurs où la rareté des données constitue un défi. La technologie d’IA pour la tarification doit être capable d’étendre les données historiques ou actuelles en intégrant les orientations stratégiques de plusieurs utilisateurs, avec une grande flexibilité et agilité.

Les chefs d’entreprise doivent également se préparer à une stratégie d’optimisation des prix de l’IA ; vous ne pouvez pas automatiser ce que vous n'avez pas défini.

2. Intégrez l’optimisation des prix de l’IA dans tous les canaux

Les solutions cloisonnées sont vouées à décevoir. L’IA crée de la valeur non pas parce qu’elle dispose de l’algorithme le plus avancé, mais parce qu’elle transforme les processus métier de manière cohérente.

L’implication est qu’au fil du temps, l’IA devra être intégrée dans tous les canaux commerciaux, y compris CPQ, CRM e-commerce et ERP. Cette exigence semblera familière aux entreprises ayant une grande dynamique omnicanale.

Grâce à l'intégration, l'IA offre plus qu'un prix ; c'est un moyen de transformer constamment les processus. Considérez ces exemples :

• CPQ – Les recommandations de l'IA peuvent piloter les approbations de flux de travail, garantissant que autant de devis que possible sont délivrés sans approbations manuelles systématiques des responsables commerciaux, réduisant ainsi les délais d'exécution.
• Portail de commerce électronique – L'IA peut comprendre les transactions passées des clients et l'expérience d'achat actuelle, améliorant ainsi la précision et l'expérience utilisateur des recommandations de vente incitative/vente croisée.
• CRM – L'IA peut mettre en évidence des informations critiques pour les équipes en contact avec les clients, telles que les risques de désabonnement, de sous-performance ou les opportunités de croissance.
• ERP – L'intégration bidirectionnelle avec un ERP ne doit pas être négligée. La tarification est fondamentalement une discipline basée sur les données ; recevoir des mises à jour fréquentes d’ensembles de données riches et précis de l’ERP est essentiel. À l’inverse, les recommandations envoyées aux systèmes clients doivent être intégrées à l’ERP pour garantir une exécution transparente des transactions en aval. Encore une fois, des intégrations étroites contribuent à offrir une expérience client fluide.

Enfin, depuis que la tarification est démocratisée et qu'elle est devenue une priorité absolue pour une exécution cohérente, durable et agile de la stratégie d'une entreprise, l'intégration au niveau de l'expérience utilisateur est primordiale.

Les bases incluent la capacité de naviguer entre les systèmes et le partage de données avec l’émergence d’expériences utilisateur conversationnelles alimentées par l’IA générative.

3. Reconnaître la complexité de l’IA et l’utiliser à bon escient

L’IA est devenue extrêmement complexe au cours des 20 dernières années. Ce qui a commencé comme des extensions de modèles statistiques s’est maintenant étendu à un vaste domaine composé de nombreux sous-domaines qui peuvent sembler vaguement définis ou même se chevaucher.

Pourtant, être un expert en IA ne devrait pas être une condition préalable pour adopter l’optimisation des prix par l’IA. En fait, mieux vaut une automatisation pragmatique et facile à adopter qu’une complexité mathématique indigeste.

Cela dit, nous devons œuvrer en faveur d’une éducation progressive et résister à une simplification excessive. Il est révolu le temps où l’IA pouvait être facilement triée selon des mesures simples telles que les générations ou les classes de modèles. La valeur commerciale et la capacité de la fournir devraient être le principal facteur de tarification de l’IA. Heureusement, la technologie peut être modulaire et intégrée dans des feuilles de route plus larges axées sur la valeur commerciale.

Prenons l’exemple de l’IA générative. Comme tout modèle ou domaine, il présente des forces et des faiblesses qui le rendent adapté à certaines applications. Ces applications présentent généralement peu de risques pour l'entreprise et se concentrent sur la création ou la transformation de données non structurées et de langage naturel. La génération IA peut être un atout dans la tarification de l’IA et doit être priorisée en fonction de la valeur attendue.

Cependant, la prise de décision en matière de tarification va bien au-delà des données non structurées. Pour des solutions complètes et durables, les entreprises doivent envisager et intégrer d’autres initiatives et modèles d’IA capables de capter la valeur de la tarification.

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Une stratégie tarifaire conçue pour durer

L’IA et la tarification évoluent rapidement, et le paysage technologique et commercial sera probablement extrêmement différent dans trois ans – tout comme votre stratégie de tarification.

D’un point de vue informatique, la modularité, la flexibilité et la maintenabilité sont essentielles pour garantir un succès durable en matière de tarification de l’IA. Cela ne peut être fourni que via une plate-forme capable de :

1. Collectez les données de manière transparente au fur et à mesure de leur création au sein de l'organisation et des tiers.
2. S'intégrer en toute transparence dans les systèmes d'action
3. Donnez vie à une variété de méthodologies universelles ou spécialisées ou de modèles de science des données que les entreprises peuvent utiliser et maintenir au fur et à mesure de leur croissance et de l'évolution de la technologie.

Grâce aux plateformes et technologies basées sur l’IA, les entreprises peuvent jeter les bases de l’innovation et pérenniser leur activité. Ils doivent disposer de feuilles de route claires axées sur la valeur et axées sur la symbiose humaine, l'intégration informatique et la flexibilité.