Le machine learning est la technologie à la base de tout algorithme sophistiqué de tarification dynamique. Ces algorithmes prennent des décisions de tarification optimales en temps réel.

L'algorithme de tarification repose sur un modèle de régression qui estime l'impact sur les revenus de chaque configuration possible de prix.

Cette approche est acceptable, mais elle est un peu simple car elle ne modélise pas explicitement les informations relatives à la configuration des prix elle-même.

Bien que les nouvelles méthodes de collecte et de traitement des données les y aident grandement, la plupart des spécialistes utilisent encore des techniques d'analyse manuelle.

 

Les ajustements de prix effectués pour l'ensemble de la liste en une seconde, en réponse à la demande en temps réel, sont beaucoup plus efficaces que ceux définis manuellement avec toutes les erreurs humaines. C'est là que l'apprentissage automatique entre dans la danse, offrant aux détaillants la possibilité d'optimiser non seulement les prix, mais également le marketing et les coûts.

Les données sont la toute première chose qu'un détaillant doit gérer pour une tarification stratégique. Avant de pouvoir prendre une décision de tarification, des données propres et utiles doivent être collectées.

Toutes les décisions relatives à la tarification des pertes et des profits dépendent de la qualité des données.

 

La prochaine étape de la gestion d’un système de tarification dynamique est l’analyse des données, qui devrait amener les détaillants à prendre des décisions correctes et rapides à la lumière de suggestions ou de recommandations de prix directes. Pour obtenir plus d'informations sur les informations collectées, il est nécessaire de les visualiser. Une bonne visualisation offre la possibilité de saisir rapidement toutes les déviations et d'y réagir.

L’indice des prix et l’analyse du mouvement saisonnier des ventes déterminent l’élasticité des ventes de l’indice des prix. L'analyse des mouvements avec le machine learning peut être appliquée à différentes fluctuations périodiques de toute nature par année, mois et semaine.

Lorsqu'un détaillant gère une visualisation qualitative, il peut obtenir le meilleur moment pour surveiller les prix concurrentiels, analyser et améliorer les performances des ventes, étudier le comportement des clients.

Le nombre de variables à prendre en compte avant la fixation des prix est très large: pour les appliquer toutes à un seul prix, l'approche de simulation peut être utile, mais il est presque impossible de gérer des milliers de produits en un rien de temps; sans algorithmes de tarification automatisés basés sur des règles.

Les détaillants sans tarification stratégique jouent dans une zone aveugle sans moteur d'estimation capable de calculer, d'analyser, d'ajuster et de fixer les prix sans erreur, et qui permet de tester toutes les hypothèses avant de les appliquer à l'ensemble du stock.

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