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Développement Web

Comment le Machine Learning change l’optimisation dynamique des prix ?

Publié le 17 avril 2021
Optimisation dynamique des prix
Optimisation dynamique des prix

L’optimisation dynamique des prix est de plus en plus populaire parmi les géants du e-commerce elle fait partie des tendances du secteur e-commerce. Le Machine Learning a augmenté de façon exponentielle leur capacité à traiter les données et à appliquer ces connaissances aux ajustements de prix en temps réel. 

Mais le logiciel nécessaire est encore relativement cher. Alors, comment cela peut-il vraiment aider les entreprises ? Et, surtout, quel est le retour sur investissement en fin de compte ?

Optimisation dynamique des prix

Parmi les nombreuses innovations que le Machine Learning permet dans le secteur de la vente au détail, l’optimisation dynamique des prix est certainement l’une des tendances les plus en vogue. Mais toutes les entreprises qui suivent le battage médiatique n’en profiteront pas pleinement, et pour certaines, cela pourrait ne pas être utile du tout.

Une optimisation intelligente des prix est possible grâce aux puissantes capacités de traitement des données qu’offre le Machine Learning. Il donne aux e-commerçant la possibilité d’ajuster régulièrement les prix, en tenant compte des besoins du marché, des attentes des clients et de nombreux autres facteurs que l’algorithme est «alimenté».

Optimisation dynamique des prix
Optimisation dynamique des prix

Traditionnellement, l’optimisation des prix devait être effectuée par des humains et, en tant que telle, était sujette à des erreurs. Avoir un système traitant toutes les données et fixant les prix à la place économise évidemment beaucoup de temps et de main-d’œuvre et rend l’ensemble du processus plus transparent. Les collaborateurs peuvent ainsi consacrer leur temps précieux à d’autres tâches plus créatives.

L’autre avantage : vous pouvez suivre le marché et fixer les prix de manière plus flexible. Grâce au rôle du Machine Learning, la tarification est ajustée de manière complexe et basée sur les données, et pas seulement à l’aide de données fragmentées et de projections incertaines, comme c’est le cas avec des méthodes plus traditionnelles, par exemple avec la fixation du prix de détail suggéré par un fabricant. 

Les clients accepteront-ils des prix fluctuants ?

La question demeure : votre client va-t-il accepter des prix fluctuants ? Cela doit être évalué au cas par cas, mais la bonne nouvelle est que les algorithmes peuvent aider les entreprises dans ce processus. Les entreprises expérimentées dans la mise en œuvre d’algorithmes de tarification dynamique, comme Osmova, peuvent vous aider à faire cette évaluation initiale.

Gardez à l’esprit que vous aurez besoin de beaucoup de données pour que l’algorithme fonctionne correctement. Mais vous n’aurez à les rassembler qu’une seule fois, puis à le mettre à jour simplement avec les informations les plus récentes. Si cela est fait correctement, vous ne perdrez pas de clients en raison des prix fluctuants, mais en maximisant les marges bénéficiaires potentielles.

Tous ces facteurs doivent être pris en compte avant de mettre en œuvre un algorithme de tarification dynamique pour votre entreprise de e-commerce. Cela peut sembler compliqué à première vue, mais nous sommes là pour vous guider tout au long du processus.

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