Clustering de magasins et pricing local avec l’IA : Boostez vos marges

Pourquoi chaque zone de chalandise mérite un pricing adapté

La diversité des zones de chalandise en France est frappante :

• Les familles en zones résidentielles sont très sensibles aux prix des surgelés en grands formats.
• Pour les personnes âgées, le Pilodent est un incontournable.
• La wax pour planches de surf se vend mieux dans les stations balnéaires comme Biarritz qu’en plein centre de Lyon.
• En Bourgogne, on dit « un bon crémant vaut mieux qu’un mauvais champagne »… à condition qu’il soit proposé à un prix attractif.

Ces spécificités locales résultent des préférences régionales, des profils socio-économiques, de la part de touristes et de la taille des logements (capacité de stockage).

Le pricing local : une opportunité pour augmenter vos marges

Les enseignes de distribution peinent à faire progresser leurs marges au national. Dans ce cadre, les particularités locales décrites plus haut sont autant d’opportunités qui seront exploitées dans le pricing local. Elles permettent d’identifier des élasticités et inélasticités locales au prix. On booste alors le trafic avec des investissements en marge ciblés, et maximise la marge en augmentant localement les prix des produits inélastiques.

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Mercio rend le pricing local possible à grande échelle

Dans un monde idéal, nous connaîtrions toutes ces particularités, dans chaque zone de chalandise. Certaines enseignes investissent dans des études marketing pour comprendre les particularités locales. Mais appliquer ces résultats au pricing était souvent impossible avec leurs systèmes informatiques. Mercio change la donne : il permet un pricing précis et générateur de marge à grande échelle.

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Une mise en place progressive avec des typologies de zones

Avant de passer au pricing localisé, les distributeurs peuvent commencer par identifier différents types de zones de chalandise et appliquer progressivement des prix adaptés. Mercio accompagne efficacement cette étape intermédiaire.

Clustering de magasins guidé par la donnée

Analyse des données historiques de ventes

L’IA identifie les produits populaires et les tendances d’achat, regroupant les magasins aux comportements similaires. Cette analyse affine la connaissance client et concentre les efforts sur les segments les plus sensibles au prix.

Segmentation géographique et socio-économique

Les clusters peuvent être construits selon la densité de population, le niveau de revenu ou la proximité des concurrents, afin d’adapter les prix à chaque contexte dans un pricing local.

Exploitation des comportements d’achat des clients

Les données clients, cartes de fidélité et historiques d’achat permettent une segmentation très fine et un ajustement dynamique des prix selon les attentes des clients.

Une fois les clusters définis, les stratégies de prix s’appliqueront pour chaque groupe de magasins, en fonction de la sensibilité au prix des clients et de la concurrence locale. Couplé au matching produit par IA, vous atteignez un niveau d’optimisation inégalé, et restez compétitif tout en maximisant les marges.

IA + pricer : un clustering évolutif

Mercio permet de créer et gérer des clusters de manière autonome, avec ajustement en temps réel et sans équipe technique. Mercio garantit que les résultats sont toujours accessibles et analysables au niveau du magasin, permettant une prise de décision précise et éclairée. Les utilisateurs peuvent visualiser l’impact des ajustements de prix sur chaque magasin, assurant ainsi une stratégie de pricing locale tout en maintenant une cohérence globale. 

Grâce à une interface intuitive et à des critères de segmentation personnalisables, Mercio permet de gagner en réactivité tout en maintenant une analyse approfondie des performances à chaque niveau.

Conclusion : le pricing local, levier de performance durable

L’utilisation du clustering et de l’intelligence artificielle permet de prendre des décisions de pricing plus éclairées et plus ciblées. Grâce à l’analyse des données historiques, géographiques et comportementales, les distributeurs peuvent mieux comprendre les dynamiques du marché et ajuster leurs prix en fonction des spécificités de chaque groupe de magasins. Cette approche de pricing local non seulement simplifie le travail des équipes, mais elle leur permet également de gagner en maturité.

En résumé : regrouper les magasins par clusters similaires permet d’offrir des prix adaptés aux clients, franchisés ou adhérents. Les effets se voient directement sur l’indice-prix et les marges.

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