Quelle place pour l’élasticité prix dans le retail physique ?

Les professionnels du pricing que nous rencontrons nous avouent que lorsqu’il s’agit de mettre en pratique l’élasticité prix, l’enjeu technologique que cela implique les bloque dans leurs ambitions : ils partagent des déceptions suite à de mauvaises expériences, leurs frustrations quant à la fiabilité des coefficients et leur application opérationnelle, ou une incompréhension de l’approche proposée par le technologiste, qu’ils jugent trop opaque. Finalement, aujourd’hui très peu de retailers la mettent réellement en place ou lorsque c’est le cas, ils sont contraints de limiter leurs ambitions. Ainsi, comment s’outiller correctement quand il s’agit de l’élasticité ? 

Différencier l’élasticité sur le web et en magasin 

Il s’agit pour commencer d’évaluer la pertinence de l’outil pour son business model. Un distributeur physique n’a pas les mêmes besoins qu’un distributeur online quand il s’agit du calcul et de l’exploitation de l’élasticité. Zoomons sur ces différences entre élasticité dans l’e-commerce et dans le retail physique :

  • Sur internet, les e-commerçants peuvent modifier instantanément un prix à la baisse puis à la hausse en quelques minutes pour générer des tests d’élasticité dont les résultats serviront ensuite à maximiser la marge de certains produits selon le trafic sur leurs pages web. De leur côté, les magasins sont contraints par les étiquettes papiers et la législation encadrant l’affichage des prix pour ne pas tromper les consommateurs entre le moment où ils prennent l’article en rayon et le passage en caisse. 
  • La mécanique d’achat en retail online et physique est différente. En magasin, plusieurs comportements sont observables. Pour commencer, le consommateur “A” ne fait pas de comparaison une fois en magasin car il a fait l’effort de se déplacer. ll va potentiellement acheter plus pour ne pas revenir, et n’a probablement pas idée du prix concurrent ou si le magasin concurrent le plus proche vend la même référence. Dans un second cas, le consommateur “B” va comparer les prix web sur son mobile et les prix en face de lui en magasin. Il va évaluer la différence entre les prix web et des frais de livraison et les produits en face de lui, pour juger s’il préfère attendre son colis et payer potentiellement moins cher ou payer plus cher et avoir son produit immédiatement. L’enseigne ne veut donc pas prendre le risque de choquer le consommateur avec des prix “insultants” qui le pousseraient vers l’enseigne concurrente ou un achat en ligne. En revanche, dans le e-commerce, règne une logique du “prix le moins cher” car l’internaute consacre plus de temps et utilise plus de sites pour comparer les prix. Et au-delà du prix du produit, il va pouvoir comparer également les frais de livraison, qui ont un impact sur l’image-prix globale du distributeur online et qui pourtant peuvent être une source de marge pour ce dernier. 
  • Cette très forte comparabilité des produits dans l’e-commerce vaut autant pour les gros achats que pour de “petits” achats (exemple : un oreiller) tandis que dans les magasins physiques, la comparabilité durant un parcours d’achat ou avant de se rendre au magasin se fait davantage pour de “gros” achats (exemple : électronique ou électroménager). Ainsi, ce serait une erreur d’utiliser des données web uniquement et de les extrapoler aux magasins. 
  • Des baisses de ventes peuvent être expliquées par des événements en magasin ne provenant pas d’une réaction consommateur : par exemple, il se peut qu’une palette soit restée devant un rayon et qu’un produit ait été moins visible, donc moins acheté. De plus, les consommateurs reçoivent de plus en plus des campagnes de communication sur les réseaux sociaux de magasins locaux qui cherchent à générer du trafic. Les consommateurs peuvent y retrouver des animations commerciales, des dégustations, des animations liées à des événements annuels de la ville (exemple : les 24h du Mans, les compétitions de surf de Biarritz…) ou ponctuels. Il ne faudrait pas que ces événements biaisent les analyses, d’où la nécessité de rassembler de très grandes quantités de données pour écarter les facteurs indépendants du prix dans le calcul de l’élasticité.

Les retailers physiques ont donc besoin d’un spécialiste du retail physique, qui pourra offrir une technologie puissante pour s’adapter aux complexités des magasins et des process de l’enseigne, notamment lorsque celles-ci possèdent un catalogue de dizaines ou centaines de milliers de références.

Le plus souvent, les équipes que nous rencontrons regrettent d’être trop peu outillées (Excel ou outil de BI) sur le sujet du prix pour pouvoir monter en performance sur l’élasticité. Par manque de moyens technologiques, elles sont amenées à prendre des décisions de changement de prix “au bon sens”, et parfois ne se risquent pas à un changement par manque de visibilité sur les impacts possibles.

Ce contrôle des impacts est fastidieux tout d’abord en raison d’un décalage dans les remontées de tickets de caisse et du temps de reporting, souvent manuel, sur Excel. Il leur est impossible dans cette configuration d’identifier puis réagir vite à une perte de ventes ou cannibalisation entre produits. De plus, la fiabilité des résultats du calcul d’élasticité repose sur des volumes massifs de données et notamment les historiques de ventes, que seule une technologie de pointe peut manipuler sans séquençage ni pré-agrégation. Sans un outil dédié, cette volumétrie est un obstacle pour tester concrètement les formules d’élasticité dans la durée. Enfin, si leur outil doit d’abord surmonter cette première étape de calcul de l’élasticité, encore lui faut-il permettre de comparer, en simultané, différents scénarios de prix et différents scénarios de volumes sur l’ensemble du catalogue, pour devenir un réel outil d’aide à la décision.  

L’élasticité prix avec Mercio

Mercio offre une solution technologique inédite pour aider les distributeurs à affiner leurs estimations de ventes et de marge et ainsi soutenir la prise de décision sur le prix. L’enseigne peut non seulement mettre en pratique sa politique de tests de prix afin de calibrer les modèles d’élasticité à son contexte, mais également intégrer différents modèles d’élasticité prix dans les simulations d’impact afin d’affiner et fiabiliser la mise à jour des prix. Les équipes garderont toujours le contrôle sur les décisions de prix avec : en amont de l’application de la stratégie, la capacité à comparer plusieurs scénarios prix et volumes, et en aval, une remontée des résultats en temps réel pour adapter si nécessaire cette nouvelle stratégie. Les points forts de l’élasticité avec Mercio sont : 

  • L’accessibilité : L’utilisateur se connecte et dispose instantanément des données nécessaires pour réaliser les projections, en tenant compte des élasticités simples (variation de la demande d’un produit suite à son changement de prix) et élasticités croisées (variation de la demande d’un produit X par rapport à la variation du prix d’un produit Y). Il peut ainsi identifier les “seuils psychologiques”, une notion qui fait référence à la volonté de payer du consommateur. Jusqu’où est-il prêt à payer le produit X selon la valeur qu’il a de ce produit et à partir de quel prix va-t-il se déporter sur le produit Y ?
  • L’analyse prédictive à des niveaux très fins : Chez Mercio, les simulations d’impact d’une variation de prix sur la demande correspondent à différentes listes de prix croisées à différents scénarios de ventes et de marge possibles pour chaque prix envisagé. Ces simulations sont calculées en quelques secondes tout en tenant compte d’historiques de données volumineux et pourtant indispensables à la fiabilité du résultat. L’utilisateur n’a pas de contraintes quant au nombre de simulations qu’il peut faire et a donc toutes les informations en main pour valider le changement de prix qui satisfait ses objectifs. 

Cas d’usage 

Imaginons le cas d’un chef de produit chargé des rasoirs travaillant sur deux produits stratégiques : le rasoir Gillette et le rasoir MDD. Les questions qu’il se pose avant de décider d’un changement de prix seraient : Qu’est-ce que je souhaite analyser ? Quelle décision dois-je prendre en fonction de mes objectifs au niveau produit et au niveau global ?  

1) Première grille d’analyse, l’élasticité simple : analyse de la variation de la demande au changement de prix d’un produit

Le chef de produit veut modifier le prix à la hausse d’un rasoir Gillette pour augmenter sa marge. Il a besoin d’analyser jusqu’où il peut aller dans la hausse de prix de Gillette pour ne pas perdre de ventes sur ce produit ou endommager l’indice-prix et la perception globale de l’enseigne si l’écart avec ses concurrents est trop important. En effet le consommateur peut connaître de mémoire les prix des rasoirs car : 

  • Le rasoir jetable est un achat régulier. 
  • Il peut avoir un attachement particulier à la marque Gillette plutôt qu’une autre et donc connaître son prix. Si celui-ci augmente, la marque va-t-elle perdre un client fidèle ? 
  • Il peut avoir un budget précis en tête pour cet achat, c’est ce qu’on appelle la “volonté de payer” du consommateur. 

Au-delà d’un franchissement de prix, le consommateur peut voir l’écart de prix et perdre confiance dans l’enseigne. Par ajustements à la volée, le chef de produit va pouvoir déterminer le prix psychologique à ne pas dépasser pour le produit Gillette selon les objectifs qu’il souhaite atteindre. 

2) Deuxième grille d’analyse, l’élasticité croisée : analyse de la cannibalisation entre produits au sein de l’offre

Le chef de produit travaille le positionnement des produits de la marque nationale Gillette et de sa MDD qui sont les deux marques les plus stratégiques pour l’enseigne. Il a besoin d’identifier :

  • A partir de quel prix ou quel écart de prix entre les deux marques les consommateurs vont-ils délaisser l’un de ces deux produits pour se déporter sur l’autre ? Le chef de produit souhaite identifier le prix de vente optimal pour chacun des produits de manière à ce que chaque produit trouve son public et qu’il puisse maximiser la marge selon les potentiels de ces produits.
  • Quel prix par produit servira la stratégie de l’enseigne. A partir d’un certain seuil, le positionnement produit devient un réel choix marketing. Comment et sur quels produits l’enseigne veut-elle déclencher l’acte d’achat ? Quelle clientèle veut-elle cibler ? Est-elle prête à augmenter un prix pour éviter une clientèle cherchant les premiers prix et attirer une nouvelle clientèle premium ?  Souhaite-elle gagner des parts de marché sur la MN, ou bien orienter les clients vers un produit à plus fort potentiel de marge telle que sa MDD ? 

La puissance du moteur de simulation de #HereForRetail permet de simuler des changements de prix aussi souvent que nécessaire, de manière autonome. Le chef de produit peut comparer les impacts calculés à la volée et décider des prix optimaux pour chaque produit selon les résultats de ces simulations.

Pour conclure

La maîtrise de l’élasticité prix est à la portée de tout distributeur physique, avec les technologies adéquates. Leur rôle est de fiabiliser les estimations d’impact sur les volumes de vente et la marge et d’accélérer le processus de décision, mais il s’agit de laisser aux experts du prix le contrôle pour valider un changement de prix. Rappelons les enjeux des enseignes sur ce sujet. Ainsi, attention aux outils qui promettent une “gestion totale de l’élasticité par la technologie” qui vous exposent au risque de perdre le contrôle, endommager votre image-prix et donc éroder vos marges. 


Go further with Mercio: 

Valentine Dreyfuss, Fondatrice et Directrice Générale de Mercio : “Aujourd’hui les distributeurs souhaitent remettre le consommateur au centre de leur stratégie prix. Cela implique d’aller plus loin que les solutions « boîte noire » de nos concurrents pour qu’ils puissent intégrer leur expertise métier. Comment les consommateurs vont-ils réagir si nous changeons les prix par rapport à l’axe de valeur X plutôt que l’axe de valeur Y ? Notre ambition est de leur donner les outils pour répondre à cette question.”

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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.