La tarification dynamique est un outil essentiel pour commerce électronique modernenous permettant d’ajuster les prix en temps réel pour atteindre les objectifs commerciaux. Avec les développements les plus récents dans apprentissage automatiquece processus est devenu plus précis, flexible et rapide : les algorithmes analysent de grandes quantités de données, en tirent des informations et trouvent des solutions optimales.
Dans cet article, j’explique comment le ML aide à la gestion des prix, quelles technologies sont utilisées et pourquoi parfois les modèles simples surpassent les modèles complexes.
Bien que chaque entreprise ait ses stratégies, des ajustements sont nécessaires en raison de l’influence de facteurs externes. Avant d’introduire le machine learning, les entreprises géraient la tarification dynamique via leurs services d’analyse et leur expertise interne. Les analystes ont construit des modèles d’élasticité des prix basés sur le prix, les remises et le comportement des clients. À l’aide de ces données, ils ont déterminé comment les clients réagissaient à différents prix et ont construit des courbes d’élasticité robustes pour sélectionner les niveaux de tarification optimaux. Cependant, les réalités changeantes du marché exigent des réponses rapides de la part des entreprises, et la tarification dynamique est devenue un outil puissant pour relever ces défis.
Arc-élasticité de la demande. Crédit image : economysdiscussion.net
La transformation avec le ML
Le paysage dynamique des prix est désormais très différent. L’apprentissage automatique a produit des modèles plus nuancés qui ajustent les prix avec plus de précision et de réactivité.
Ces modèles sont susceptibles de changer et peuvent identifier où appliquer des remises, des majorations, des points de fidélité et des coupons plus ou moins importants. De plus, les modèles ML fournissent des justifications pour ces décisions. Le ML peut utiliser des données de ventes étendues, s’étalant souvent sur deux à trois ans, pour créer des modèles d’élasticité incroyablement détaillés pour de larges catégories et des marques spécifiques ou des sous-catégories même plus petites. Au lieu de s’appuyer sur un modèle général pour des produits comme les téléphones, ML autorise des modèles individuels pour des marques comme l’iPhone ou Samsung et même pour des articles spécifiques comme les batteries ou les puces.
Les entreprises peuvent également réagir plus rapidement aux fluctuations du marché et au comportement des consommateurs, car le ML permet des ajustements de prix en temps quasi réel. Les prix peuvent être recalculés plusieurs fois par jour en fonction de facteurs tels que le nombre de vues uniques du produit. Cette adaptation rapide garantit que les stratégies de tarification s’alignent sur les conditions actuelles du marché, rendant le processus plus flexible et plus précis sur des périodes courtes et longues. Cette réactivité diffère de l’approche analytique, où ces modèles sont parfois mis à jour mensuellement ou bimensuellement.
Bien entendu, l’utilisation de technologies de pointe ne suffit pas à garantir le succès. Les entreprises affinent constamment leurs approches de tarification dynamique en développant des architectures et des méthodologies spécialisées. Par exemple, une entreprise a utilisé des techniques d’apprentissage par renforcement, telles que l’approche du « bandit à plusieurs bras ». Même s’il a été démontré que cette méthode fonctionne dans d’autres domaines, comme dans les systèmes de recommandation, il s’est également révélé efficace en matière de tarification dynamique. Il permet au système d’explorer simultanément les stratégies de tarification et de trouver rapidement les plus efficaces.
Principales étapes de l’apprentissage automatique dans la tarification dynamique
Collecte et prétraitement des données
La première étape consiste à collecter des données complètes sur les produits, les prix, les ventes et le comportement des clients. Cela inclut les chiffres de ventes historiques, l’historique des prix, les niveaux de stocks et des facteurs externes tels que les prix des concurrents et les tendances du marché. Compte tenu de l’énorme volume d’informations – qui peut atteindre des pétaoctets – une gestion efficace des données est cruciale. Les outils utilisés pour la préparation des données diffèrent en fonction du volume et de la complexité des données :
- Pandas : une bibliothèque Python adaptée au traitement des données dans des projets plus petits ou au prototypage des plus grands.
- Spark ou Ray : frameworks utilisés pour le traitement distribué de grands ensembles de données.
- Polars ou Dask : permet un chargement efficace des données sur les machines locales sans épuiser les ressources mémoire.
Modélisation et prédiction
Vient ensuite la modélisation, où des courbes d’élasticité ou d’autres modèles sont construits pour prédire des indicateurs cibles tels que le chiffre d’affaires, le bénéfice, nombre de commandes ou de clients. Les modèles font ensuite des prédictions sur les résultats attendus à différents niveaux de prix. Par exemple:
- Au prix X, les ventes devraient être de 100 $.
- Au prix Y, les ventes devraient être de 50 $.
- Au prix Z, les ventes devraient chuter à 20 $.
L’algorithme d’optimisation détermine les changements de prix optimaux nécessaires pour atteindre les objectifs commerciaux sur la base de ces prévisions.
L’apprentissage automatique pour la tarification dynamique utilise des technologies et des domaines de connaissances, tels que les principes macroéconomiques, pour construire des courbes d’élasticité. Les tâches principales concernent le traitement et la préparation des données. Un aspect intéressant est que les modèles fonctionnent souvent au niveau des catégories plutôt que sur des produits individuels. En effet, les produits et les vendeurs peuvent rapidement apparaître et disparaître de la plateforme. Par exemple, un modèle peut analyser la catégorie « téléphones » plutôt que des modèles de smartphones individuels.
Autres étapes de la tarification dynamique
Optimisation des prix
Après la modélisation et la prédiction, la tâche complexe d’optimisation des prix commence à atteindre les objectifs commerciaux. L’essence de la tâche consiste à déterminer le prix optimal pour chaque produit afin que les changements globaux s’alignent sur des paramètres commerciaux spécifiés, tels qu’une augmentation du chiffre d’affaires de 10 % tout en limitant la réduction des bénéfices à 5 % maximum. Cela inclut l’optimisation de plusieurs fonctions, chacune correspondant à une catégorie ou un produit. Par exemple:
- Téléphones : la première fonction, où l’entrée est le prix d’un téléphone (par exemple, 100 $).
- Meubles : la deuxième fonction utilise le prix du meuble comme entrée (par exemple, 50 $).
Ce problème d’optimisation multidimensionnel nécessite des techniques avancées pour gérer son ampleur et sa complexité. Les étapes clés comprennent :
- Modélisation mathématique : Développer des modèles intégrant les contraintes commerciales (par exemple, les marges bénéficiaires, les objectifs de vente) et les objectifs.
- Méthodes d’optimisation : appliquez des techniques avancées pour résoudre le problème même avec des millions de variables.
Divers outils et méthodes sont utilisés pour gérer l’optimisation des prix :
- Bibliothèques Python (Hyperopt, Optuna, Vizier)
- Méthodes mathématiques (méthode de Lagrange, méthodes des fonctions de pénalité)
Trouver la meilleure solution en termes de balisages correspond à trouver les points optimaux sur le plan d’optimisation // Vi. Crédit image : LinkedIn
Tests et validation
Après avoir géré efficacement les courbes d’élasticité, les modèles d’apprentissage automatique se concentrent sur la réalisation d’objectifs commerciaux spécifiques. Par exemple, une entreprise peut avoir une stratégie de base, telle qu’une majoration de 2 % sur tous les produits. Les analystes peuvent proposer des améliorations, visant à augmenter le chiffre d’affaires de 10 % et le bénéfice de 2 %. Le défi du modèle est de dépasser cette référence et de fournir de meilleurs résultats.
Les entreprises utilisent les tests A/B pour déterminer un effet statistiquement significatif. Ce processus commence par la préparation d’un rapport analytique qui définit les mesures cibles telles que le chiffre d’affaires, le bénéfice et le nombre de commandes et définit l’effet minimal détectable (MDE), soit la plus petite taille d’effet pouvant être détectée statistiquement. Par exemple, si le MDE est de 2 % et que l’augmentation de la métrique est de 1 %, le 1 % pourrait provenir de fluctuations aléatoires. Surmonter le MDE prouve qu’il n’est pas aléatoire.
Les analystes évaluent également d’autres mesures, telles que l’efficacité promotionnelle, et calculent le chiffre d’affaires généré par chaque dépense promotionnelle. Si chaque unité investie rapporte deux unités de chiffre d’affaires, cela est perçu favorablement. Les tests A/B et les rapports analytiques vérifient l’efficacité du modèle et mesurent son impact sur les indicateurs commerciaux clés.
Après avoir déployé le modèle ML, il s’exécute en production pendant une période déterminée tout en surveillant les performances. Il est crucial de ne pas interrompre ou examiner prématurément les résultats des tests pour garantir leur objectivité. Une fois terminé, les ingénieurs en apprentissage automatique examinent toutes les mesures pour évaluer dans quelle mesure le modèle s’aligne sur les performances du monde réel. Si les résultats ne sont pas satisfaisants, ils étudient les problèmes potentiels tels que les erreurs de prétraitement des données, les hypothèses incorrectes du modèle ou les problèmes d’algorithme. Par exemple, le modèle pourrait avoir augmenté les prix des téléphones, entraînant une diminution des ventes par rapport au groupe témoin. Ces tests rigoureux permettent d’identifier et de corriger les erreurs, garantissant ainsi que le modèle ML contribue efficacement à la réalisation des objectifs commerciaux de l’entreprise.
Les conclusions tirées des tests aident à comprendre la gérabilité du modèle. Par exemple, si l’objectif est d’augmenter le chiffre d’affaires, le modèle doit systématiquement atteindre cet objectif. Les résultats des tests initiaux peuvent être irréguliers, mais le modèle démontre les performances attendues au fil du temps grâce aux améliorations et aux connaissances acquises lors des tests. L’apprentissage automatique permet des tests et des mises à jour des modèles plus fréquents que l’analyse manuelle. Par exemple, Amazon recalcule les prix toutes les heures, soulignant l’agilité de ML en matière de tarification dynamique.
Cette adaptabilité en temps réel se manifeste de manière pratique. Sur certaines plateformes, les prix peuvent dépendre de variables telles que le nombre de vues uniques qu’un produit reçoit, entraînant plusieurs changements de prix au cours d’une journée. Si une entreprise organise des promotions à long terme, les prix peuvent être fixés pour la durée de la campagne, en se concentrant uniquement sur l’atteinte des indicateurs commerciaux actuels tels que la croissance du chiffre d’affaires ou la fidélisation de la clientèle. Le ML rend le processus de tarification plus flexible et plus gérable d’un point de vue commercial, mais l’effet de « boîte noire » disparaît.
En termes simples, une entreprise présente un objectif, par exemple augmenter ses revenus de 2 %. Le modèle ML utilise ensuite diverses stratégies pour atteindre cet objectif. Ces stratégies peuvent inclure une baisse des prix pour augmenter le chiffre d’affaires, une augmentation des prix pour améliorer les marges bénéficiaires, l’offre de remises ou l’ajustement des prix en fonction de facteurs tels que les vues sur les produits. Le modèle gère le processus en fonction des hypothèses proposées, affinant continuellement son approche pour atteindre les objectifs spécifiés. Cette adaptabilité dynamique souligne le rôle important du ML dans la tarification dynamique moderne, permettant aux entreprises de réagir rapidement aux évolutions du marché et aux comportements des consommateurs.
La tarification dynamique en action
L’apprentissage automatique est essentiel dans la tarification dynamique moderne, permettant aux entreprises d’ajuster les prix avec une plus grande précision et une plus grande réactivité à la demande du marché et au comportement des consommateurs. En traitant de grandes quantités de données, les modèles ML identifient des modèles qui éclairent les stratégies de tarification optimales, aidant ainsi les entreprises à atteindre des objectifs spécifiques tels que l’augmentation des marges bénéficiaires. Les ajustements de prix ont atteint un nouveau niveau de précision. Les entreprises qui adoptent ces technologies sont mieux équipées pour offrir de la valeur à leurs clients tout en atteignant leurs objectifs commerciaux. Tout est passé d’une stratégie réactive à une stratégie proactive et hautement efficace.
L’intégration du ML n’est pas sans défis, mais comme on le voit sur les principales plates-formes, les récompenses sont indéniables. À mesure que le domaine continue d’évoluer, l’apprentissage automatique restera au cœur de la tarification dynamique, conduisant à des décisions plus intelligentes et à de meilleurs résultats pour les entreprises et les consommateurs. C’est donc une stratégie qui mérite certainement notre attention.
