Optimiser les prix sur les différents canaux de distribution

Optimiser les prix pour une politique pricing compétitive, rentable, le tout sur plusieurs canaux peut s’avérer être une épreuve digne des 12 travaux d’Hercule. Face à des clients plus informés et avertis que jamais, faire converger les prix en ligne et en magasin est l’un des plus grands défis auxquels les distributeurs sont confrontés aujourd’hui. Dans ce contexte, comment vous assurer que vos prix restent cohérents et précis à tout moment et sur tous les canaux ?

Between your own spreadsheets, waiting for someone else in your organization to provide data that you do not have access to and downloading files from multiple sources, it can take hours to compile and format everything before you get a chance to analyze it.

First, let’s take a look at customers’ shopping habits, which continue to evolve:

Where do customers shop?

Courtesy: Harvard Business Review
  • Conducting prior research online on a retailer’s site or competitor sites led to 13% greater in-store spending among omnichannel shoppers.
  • In a study of 1000 Gen Z customers almost 60% had used BOPIS (Buy online, pickup in-store) and mentioned that the availability of automated pickup lockers affected who they chose to buy from.

Examinons maintenant trois étapes simples que vous pouvez suivre pour optimiser les prix et uniformiser votre pricing omnicanal tout en satisfaisant vos clients, votre direction et vos actionnaires.

1. Make data talk to identify consumer insights by channel

Does this sound like yet another day you’ve experienced a thousand times: Someone comes into the office and says, “Sales are down” or “This category isn’t doing well during the promo” or “Why is margin so low on these orders?” Is Product X price-sensitive in Sheboygan, but not price-sensitive in San Francisco? Are in-store customers demanding you match your online price? All the answers are somewhere in your data, but too often it’s fragmented, unreliable or too big to analyze with traditional methods. You need to have the right tools to explore data, to automate analysis wherever possible and “make it talk”. Let your data guide you as to what is working against you and what you need to re-price.

2. Identify the right lever for the target

If your only way of competing is to offer the cheapest price, eventually you will end up with a race to the bottom. Your data tells you which channel stands to benefit and which channel stands to suffer as a result of a price change. Think of the levers you can pull when you have a product with slim margins that is price-sensitive online:

3. Search for the junction between "Customer Value" and "Brand Value"

While you need to be focused on your customer, you cannot forget what you value as well. What are your revenue and margin goals? Where do you want your customers to shop? Where are you willing to sacrifice so that you can gain elsewhere? The customer/retailer relationship is complicated, but it needs to be of value to both sides if it is to be long lasting.

Simple made even easier

Ces trois points pour optimiser les prix semblent simples à réaliser en théorie mais nous savons d’expérience qu’en pratique, c’est loin d’être le cas. Au moment où vous arrivez enfin à rassembler et analyser vos données pour identifier les problèmes qui relèvent du pricing, il ne vous reste que très peu de temps pour déterminer le bon levier pour chaque famille de produits et chaque canal. À ce stade, il n’existe généralement aucun moyen de créer et de tester plusieurs stratégies de prix avant de les mettre en œuvre, ce qui se traduit souvent par des ajustements de prix extrêmement « conservateurs », qui ne correspondent pas aux objectifs généraux de votre organisation.


Aller plus loin de Mercio : 

Le logiciel d’optimisation du prix de Mercio s’attaque à ces défis grâce à la data science et à l’intégration de l’expertise métier de ses clients. Notre technologie permet à nos clients d’analyser les performances des canaux de vente plus rapidement qu’ils ne l’ont jamais fait en agrégeant les données de plusieurs sources, créant un ratio de 80 / 20, avec 20 % de temps passé à examiner les données et 80 % à prendre des mesures pour améliorer les résultats. Grâce à un environnement puissant qui permet aux clients de définir des règles de prix et d’exécuter des scénarios de simulation illimités en quelques secondes, nos clients ont la capacité de prospérer sur le marché hautement concurrentiel de la distribution d’aujourd’hui. Découvrez ces modules au service de la performance dans la rubrique « Nos solutions ».

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Céline Banna
Céline started her career and honed her skills by working for the most successful cosmetic brands (Yves Rocher, L'Occitane en Provence). Later, she put her expertise at the service of consumer brands (Nestlé, L'Oréal, Unilever), working at a marketing agency. Today, she helps the biggest European retailers find the right levers to get the most of their pricing policies.