La tarification est l'un des leviers les plus puissants, mais souvent sous-estimés, pour augmenter les bénéfices et la valeur d'une entreprise. Même de petits changements peuvent avoir un impact considérable : une augmentation de prix de seulement 1 % peut ainsi augmenter le bénéfice d'exploitation de jusqu'à 11 % à volume de ventes égal. En revanche, une baisse de prix de 5 % nécessite une augmentation assez irréaliste des ventes d'environ 19 % pour éviter une chute des bénéfices. L'intelligence artificielle (IA) remet désormais la tarification à l'ordre du jour dans les PME. Dans cette interview, les experts d'enomyc Jan Ulrik Holsten et Franz A. Wenzel expliquent comment l'IA modifie la tarification et quelles options cela offre aux entreprises.
La question de savoir à quel niveau fixer le prix d'un produit ou d'un service peut, comme on le sait, recevoir des réponses très différentes. Quelles stratégies les entreprises utilisent-elles aujourd'hui pour fixer leurs prix ?
Jan Holsten : Parmi les approches les plus courantes, on trouve la tarification basée sur les coûts, la tarification orientée vers la concurrence et la tarification orientée vers la valeur. Dans le cas de la stratégie basée sur les coûts, également appelée « cost-plus », une majoration est appliquée aux coûts de production. Cette méthode est très simple et sûre, mais elle ne tient compte ni du marché ni de l'utilité pour le client. La tarification orientée vers la concurrence s'aligne sur les prix pratiqués par la concurrence. Elle est particulièrement adaptée aux marchés de produits de base, mais elle est risquée, car les guerres de prix peuvent réduire les marges. La stratégie la plus exigeante, mais aussi la plus efficace, est celle basée sur la valeur : le prix est alors déterminé en fonction de la valeur que le produit apporte au client. C'est là que les marges les plus élevées peuvent être réalisées, à condition que l'utilité pour le client soit clairement communiquée.
Mais dans le commerce B2C au moins, il existe aussi des prix qui changent constamment...
Jan Holsten : C'est exact. C'est ce qu'on appelle la tarification dynamique. Les prix sont alors adaptés de manière flexible à la demande, au moment, au stock ou à d'autres facteurs. On peut l'observer par exemple lorsque les prix des vols ou des hôtels fluctuent au cours de la journée. Il est essentiel que la stratégie choisie soit adaptée au produit, au marché et aux objectifs de l'entreprise.
À propos des prix des billets d'avion ou des hôtels : dans quelle mesure la clientèle réagit-elle aux fluctuations des prix ?
Jan Holsten : C'est ce que mesure l'élasticité des prix, un autre concept central dans la tarification. Si la demande est élastique par rapport au prix, une légère augmentation des prix entraîne une baisse disproportionnée des ventes. En revanche, si la demande est inélastique, les ventes ne changent pratiquement pas. L'optimisation des prix basée sur l'élasticité utilise ce principe pour maximiser les profits. Cela signifie qu'on recherche le prix optimal qui équilibre l'effet de marge et l'effet de quantité. Tout cela semble assez théorique, mais grâce à l'IA, c'est aujourd'hui facilement applicable pour les PME. Des études montrent que les solutions de tarification basées sur l'IA peuvent augmenter la marge EBITDA de 2 à 5 points de pourcentage. Les PME, en particulier, devraient donc réfléchir à deux fois avant de laisser passer cette opportunité.
Pouvez-vous nous expliquer, à l'aide de quelques exemples, comment concrètement l'IA peut être utile dans la tarification ?
Franz Wenzel : Volontiers. Il faut toutefois différencier les secteurs et les modèles commerciaux. Dans le commerce B2B industriel, les entreprises proposent souvent des centaines de produits et des remises individuelles à leurs clients. L'IA peut ici tirer des enseignements des transactions passées et identifier des modèles pertinents en matière de prix. Les commandes historiques permettent par exemple de déterminer quels clients sont moins sensibles au prix. On peut alors leur proposer des prix plus élevés ou des remises moins importantes. Les algorithmes d'IA aident également à proposer un prix ou une marge de remise optimale pour chaque commande client. Cette approche est appelée « deal scoring » assisté par l'IA. Une entreprise technologique a ainsi augmenté son rendement sur chiffre d'affaires de 4 à 8 points de pourcentage par rapport à la tarification conventionnelle. L'IA peut également identifier les remises inutiles et les gains rapides, par exemple lorsque l'entreprise offre des services supplémentaires à prix réduit auxquels le client ne s'attendait pas. Ces pertes de marge peuvent être facilement éliminées et ont un impact immédiat sur les bénéfices. En bref, grâce à l'IA, les entreprises B2B peuvent calculer leurs offres avec beaucoup plus de précision et gérer leurs remises de manière beaucoup plus intelligente.
De plus en plus de fabricants vendent également leurs produits directement aux clients finaux. Quel rôle l'IA peut-elle jouer dans ce domaine ?
Franz Wenzel : Dans le commerce direct aux consommateurs, la personnalisation est le mot clé. Ici, l'IA peut être utilisée de la même manière que dans le commerce. Cela signifie que les modèles d'IA analysent les données clients de la boutique en ligne, segmentent les acheteurs en fonction de leur comportement et de leur valeur et permettent ainsi une tarification personnalisée. Cela permet, par exemple, de déterminer la disposition à payer par segment : les clients sensibles au haut de gamme bénéficient de moins de remises, tandis que les chasseurs de bonnes affaires sensibles au prix peuvent profiter plus souvent de promotions. L'IA aide également à ajuster les prix de manière dynamique en temps réel, par exemple pour réagir à la demande en ligne, à l'heure ou aux prix de la concurrence. Il est également important pour les fournisseurs industriels D2C d'éviter les conflits entre les canaux : l'IA peut optimiser les prix spécifiques à chaque canal sans cannibaliser les partenariats dans la distribution classique, par exemple en proposant aux clients directs des offres groupées ou des services spéciaux plutôt que de simples prix plus avantageux. Dans l'ensemble, l'IA permet aux fabricants de réaliser des marges plus élevées dans le commerce de détail sans avoir à faire de compromis sur la satisfaction des clients, car les prix sont ajustés en fonction de la valeur et des besoins individuels des clients.
Pouvez-vous nous donner un autre exemple tiré du commerce de gros classique ?
Franz Wenzel : Dans le commerce de gros ou B2B, l'IA peut être utilisée pour optimiser les listes de prix et les conditions complexes. De nombreuses PME travaillent encore avec des majorations ou des remises forfaitaires, ou même avec des tableaux Excel classiques. L'IA peut rapidement remédier à cette situation : grâce à l'apprentissage automatique à partir des données de vente et d'achat, il est possible de déterminer les mesures de prix optimales pour chaque produit et chaque groupe de clients. Par exemple, l'IA pourrait reconnaître que certains clients seraient prêts à payer beaucoup plus pour une livraison express, tandis que d'autres seraient sensibles aux petites variations de prix. En conséquence, le système pourrait suggérer d'appliquer à l'avenir des majorations différenciées pour les services. Les remises et les bonus peuvent également être rééquilibrés à l'aide de l'IA. L'objectif est de réduire autant que possible les « remises excessives » qui grèvent les marges. De tels ajustements basés sur les données améliorent la rentabilité des activités quotidiennes et soulagent en même temps l'équipe commerciale, car moins de tarification manuelle est nécessaire.
Pourquoi cela est-il particulièrement pertinent pour les PME selon vous ?
Franz Wenzel : Parce que les PME peuvent utiliser l'IA pour gérer de manière optimale la complexité existante malgré des ressources limitées. L'IA peut transformer le flot de données sur les prix en recommandations concrètes. Ceux qui s'y mettent tôt prennent une longueur d'avance, et des études montrent que les projets de tarification basés sur l'IA sont généralement plus fructueux que les autres initiatives d'IA. Il vaut donc la peine de s'attaquer activement à ce levier.
Le thème de l'intelligence artificielle est très dynamique. Comment cela se traduira-t-il en matière de tarification dans les années à venir ?
Jan Holsten : L'IA va rapidement transformer la tarification. Nous pensons que l'IA générative (GenAI) et des algorithmes encore plus sophistiqués vont continuer à révolutionner la tarification au cours des deux ou trois prochaines années. Les experts s'accordent à dire que les stratégies de tarification avancées seront bientôt difficilement envisageables sans le soutien de l'IA.
Dans l'ensemble, nous observons trois tendances qui devraient transformer durablement les processus de marketing et de vente :
Il y a tout d'abord la tendance « Always On ». Cela signifie que les prix changeront à tout moment et seront hautement personnalisés, car l'IA permettra de les adapter en temps réel à la moindre évolution du marché. À l'avenir, les ajustements de prix dynamiques seront donc omniprésents, que ce soit en ligne ou en magasin avec des étiquettes électroniques. Les algorithmes peuvent non seulement prendre en compte des facteurs classiques tels que la demande ou la concurrence, mais aussi des données non structurées telles que les évaluations des clients, les tendances des réseaux sociaux ou même les indicateurs de sentiment. Cette fusion entre tarification et personnalisation offrira aux clients une expérience d'achat sur mesure, mais augmentera également considérablement la complexité en arrière-plan.
Quels changements peut-on prévoir dans le secteur B2B ?
Jan Holsten : Une deuxième tendance est ici pertinente, à savoir l'intégration de la tarification IA dans les processus de vente : dans le domaine des ventes B2B, des assistants de négociation basés sur l'IA pourraient faire leur apparition – en quelque sorte des copilotes numériques pour les responsables de comptes clés, qui feraient des suggestions en direct pendant les négociations de prix sur les concessions à offrir et les points sur lesquels il faut rester ferme. Certaines entreprises utilisent déjà de tels outils qui indiquent au vendeur : « Chez le client X dans le secteur Y, des prix en moyenne 5 % plus élevés ont été appliqués ; essayez avec une majoration de 3 % dans la prochaine offre. » À l'avenir, même des chatbots pourraient négocier avec les clients, par exemple pour les prolongations de contrats standard ou lors du paiement dans le commerce électronique, selon la devise : « Si vous achetez maintenant, je vous offre une remise de 5 % ». Cela modifie le rôle de la distribution, car les décisions tarifaires courantes sont automatisées, tandis que les humains se concentrent sur les cas complexes. Le marketing et les ventes doivent donc travailler en étroite collaboration avec la science des données.
Troisièmement, nous partons du principe que l'équité et la transparence deviendront de plus en plus importantes dans toutes les technologies, car avec la pénétration croissante de l'IA dans la tarification, les appels à la transparence et à l'équité des prix se feront de plus en plus pressants. Les autorités de régulation surveillent de près les prix dynamiques, en particulier dans les domaines sensibles. Les entreprises doivent donc veiller à ce que leurs stratégies de tarification basées sur l'IA restent équitables pour les clients et explicables.
Franz Wenzel : Bien sûr, la tarification basée sur l'IA donnera également naissance à des modèles commerciaux entièrement nouveaux. Beaucoup d'entre eux en sont encore à leurs balbutiements, mais les prochaines années verront l'émergence de projets pilotes et des premières solutions standard.
Quelles sont les conséquences pour les entreprises ?
Franz Wenzel : Pour les décideurs, cela signifie qu'il n'est pas possible d'attendre. Les entreprises qui hésitent aujourd'hui risquent de voir leurs clients leur être ravis par des concurrents plus agiles dans un avenir proche, que ce soit grâce à des prix plus intelligents, des offres personnalisées ou des temps de réaction plus rapides.
Jan Holsten : Je dirais que ceux qui investissent aujourd'hui dans la tarification basée sur l'IA vont faire passer leur marketing et leurs ventes à un niveau supérieur et s'assurer un avantage concurrentiel durable. Ou, pour être plus clair encore, la tarification va changer la donne en réunissant des thèmes tels que l'IA, la stratégie en matière de données, l'expérience client et la rentabilité.
Cher Monsieur Holsten, cher Monsieur Wenzel, merci beaucoup pour cet entretien.
