50 nuances de prix : ce qui se cache sous le dynamic pricing ?

Jeudi 6 décembre 2018 - 19h
IMT Mines Albi
Amphithéâtre d'Honneur

Conférence traduite en Langue des Signes Française

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rottembourg.jpg, par csuderie

Benoît ROTTEMBOURG, Head of customer & Pricing Analytics chez Maersk animera une conférence débat à IMT Mines Albi sur le thème 50 nuances de prix : ce qui se cache sous le dynamic pricing ?

Depuis 10 ans, les français ont massivement adopté internet comme boutique pour faire leurs courses. Le web représente aujourd’hui plus d’1 milliard d’actes d’achat par an, pour un montant proche de 80 milliards d’euros, soit 10% de nos achats (hors alimentation). Derrière chaque transaction, il y a un choix de l’internaute. Un choix basé sur une envie, bien souvent une image et . . . un prix. Il n’est pas rare qu’en amont d’un acte d’achat réussi - ou raté - nous ayons visualisé, plus ou moins consciemment, plus d’une centaine de prix différents, pour peu ou prou le même produit. De toute évidence, ces prix bougent. Le prix d’un hôtel à Paris bouge par exemple plusieurs fois par semaine, parfois par jour. Ils bougent de plus en plus fréquemment, et ipso facto, de plus en plus «automatiquement». Des milliers d’analystes pricing (en l’occurrence des revenue managers dans l’hôtellerie), servis par des logiciels puissants, ou des feuilles excel replètes sont désormais en charge de fixer ces prix. Leurs objectifs s’expriment le long de plusieurs axes :

• maximiser une marge

• prendre une part de marché

• augmenter un chiffre d’affaires.

L’objet de cette présentation est d’illustrer quelques-uns des principaux mécanismes qui expliquent la difficulté de la fixation des prix. Nous insisterons sur le triptyque «Elasticité du comportement client/ Contraintes marketing / Maximisation de la marge» qui conditionne les algorithmes de pricing des sites marchands et des comparateurs de prix. En nous inspirant des univers du transport, du tourisme et de la grande distribution, nous chercherons à décrire la richesse des contraintes en jeu ainsi que la volumétrie des problèmes algorithmiques à résoudre. Nous ne pourrons nous empêcher de décrire schématiquement quelques méthodes de résolution couramment utilisées pour cette famille de problèmes et l’apport de l’intelligence artificielle et tout particulièrement du reinforcement learning dans les développements récents.

Fixer un prix de vente est-il une science ou un art ?

BIOGRAPHIE

Fixer des prix, pour un mathématicien, s'apparente plus à un sport extrême. Il faut d'abord surfer sur le comportement client, tirer partie de son élasticité dans son contexte d'achat : Un Paris Londres en EUROSTAR un dimanche soir pour un trader de la city n'a pas la même valeur qu'un mercredi midi. Il faut ensuite slalomer entre les contraintes : se débrouiller pour que les prix finissent toujours par 9, ou que le prix ne dépasse jamais celui de la marque leader. Il est parfois nécessaire de lutter pour protéger la capacité, c'est l'épreuve du Revenue Management (ou Yield Management) : faut-il refuser un court séjour pour laisser la place à un long à venir, quel discount accorder à un tour operator gourmand ?
Et dans tous les cas,il faut soulever des giga-octets de données, du web au centre d'appel, et garder le sourire même quand elles sont sales.

Je suis décathlonien du prix depuis 15 ans, ce qui passe avant tout et obsessionnellement par une bonne compréhension des besoins client, trace après trace. J'ai eu la chance avec mes équipes d'accompagner des acteurs majeurs dans leurs industries:
- la pub : TF1, Lagardère
- la téléphonie mobile : Bouygues, SFR
- la construction : Colas
- le transport : Amadeus, SNCF, Eurostar, CMA-CGM, Maersk
- le tourisme et loisir : Louvre Hotels, Belambra, Gîtes de France, Center Parcs, Vacalians, Flower Campings

Techniquement parlant, je suis agnostique, mais le Machine Learning, le Reinforcement Learning, les Processus de Décision Markoviens et la Programmation linéaire en nombres entiers sont mes évangiles.

Votre prix sera le mien ...