Jeudi 05 Juin 2025
D'après une étude récente, les consommateurs manifestent aujourd'hui une sensibilité aux prix plus forte que jamais. Plus des trois quarts (75 %) expriment une inquiétude quant à l'impact de l'inflation sur les prix des produits essentiels et des articles plus onéreux, ce qui les contraint à diminuer leurs dépenses globales. Les difficultés d'approvisionnement et les tensions géopolitiques ne font qu'aggraver cette situation, tant pour les consommateurs que pour les entreprises, avec 73 % des acheteurs européens qui craignent une majoration des prix pour compenser l'augmentation des vols et de la délinquance.
Les rabais, les promotions, les offres exceptionnelles et l'alignement sur les prix de la concurrence sont des approches bien établies pour maintenir la fidélité de la clientèle. Cependant, leur gestion représente une tâche considérable, qui nécessite encore trop d'actions manuelles et l'utilisation de logiciels dépassés pour le traitement des informations. Trop souvent, les décisions en matière de prix, tout au long de la durée de vie des produits, s'appuient sur des données historiques incomplètes ou des méthodes simplifiées.
C'est pourquoi il est devenu impératif pour les entreprises d'adopter l'intelligence artificielle (IA) afin d'améliorer et d'orienter leur stratégie de fixation des prix. L'IA offre des bénéfices financiers tangibles grâce à trois fonctionnalités clés : la prévision précise de la demande, la modélisation avancée de l'élasticité des prix et l'optimisation des promotions en temps réel. Ces trois tâches pourraient être effectuées par des humains, mais cela nécessiterait un investissement en temps et en argent beaucoup plus important.
L'IA offre des possibilités considérables d'améliorer les marges et les revenus des entreprises. En effet, alors que les modèles de tarification traditionnels rendent difficiles l'obtention de résultats concrets, l'intégration de modèles d'IA aux systèmes existants permet de réduire le temps nécessaire à la formation et à l'acquisition de compétences pour fournir des recommandations tarifaires pertinentes. Grâce à l'IA, les responsables des catégories de produits et les analystes des prix bénéficient d'une vue d'ensemble complète des données du secteur du commerce de détail.
Une marque de vêtements a mis en place une solution de tarification basée sur l'IA en seulement 16 semaines, en l'intégrant de manière transparente à son ERP existant. Le module d'IA a automatiquement intégré les recommandations tarifaires dans le système de planification du commerçant, ce qui a permis aux équipes de les analyser et de les valider rapidement. Cette approche a entraîné une augmentation de 5 % des marges en trois mois, sans perturber les activités en cours.
Cet exemple montre à quel point l'IA peut devenir un véritable outil d'optimisation pour les équipes. Et ce n'est qu'un début. Alors, comment les entreprises peuvent-elles collaborer avec l'IA pour affiner leur stratégie de tarification et améliorer leurs marges ?
Trois modèles d'IA indispensables
Trois modèles d'IA peuvent contribuer à définir et à mettre en œuvre des stratégies de tarification efficaces : les modèles génératifs (GenAI), les algorithmes d'apprentissage automatique et les modèles cognitifs. Les modèles GenAI, lorsqu'ils sont bien entraînés, se sont révélés performants pour anticiper les tendances tarifaires, proposer des stratégies de tarification alternatives et simuler l'impact des différentes campagnes promotionnelles sur le comportement des consommateurs. Leur capacité à générer et à tester des scénarios tarifaires alternatifs en amont des décisions a également convaincu de nombreux commerçants, évitant ainsi d'engager les équipes sur des stratégies sans preuves tangibles de leur efficacité sur les décisions d'achats. Par exemple, une entreprise de prêt-à-porter a utilisé l'IA générative pour concevoir des remises personnalisées lors du Black Friday, augmentant ainsi son chiffre d'affaires de 12 % et ses marges de 9 %.
Certains commerçants utilisent les algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser en continu leurs modèles tarifaires, en tenant compte des ventes historiques, des promotions passées et de l'évolution de la demande des consommateurs. L'un des principaux avantages des modèles de tarification basés sur l'apprentissage automatique réside dans leur capacité à s'améliorer au fil du temps, grâce à l'analyse continue de vastes ensembles de données pour affiner les décisions de prix. Une marque de baskets a ainsi ajusté en temps réel les prix de ses produits les plus demandés et en édition limitée, augmentant ses ventes de 15 % et son chiffre d'affaires total de 10 % grâce à des baisses de prix progressives.
Enfin, l'utilisation de l'IA cognitive devient essentielle en raison de sa capacité à intégrer des facteurs externes, tels que les conditions économiques, les prix de la concurrence, les événements locaux et les tendances de consommation, pour optimiser les décisions tarifaires. En l'absence d'IA cognitive, ces facteurs externes, essentiels pour comprendre les comportements d'achat, ne peuvent pas être intégrés efficacement dans la stratégie tarifaire. Un commerçant de manteaux d'hiver a utilisé l'IA cognitive pour ajuster ses prix en fonction des prévisions météorologiques, prolongeant ainsi les ventes à plein tarif de trois semaines et améliorant sa marge brute de 7 %.
Les entreprises disposent d'une quantité importante de données à forte valeur ajoutée, qu'un modèle d'IA adapté peut transformer en outils de croissance commerciale. La visibilité des données est améliorée, et l'automatisation intelligente se concrétise grâce à une stratégie tarifaire parfaitement alignée sur les objectifs de revenus et les exigences des clients.
