La donnée au service de l’optimisation du pricing produit B2B

Article CRM Data Activation Pricing 20.10.2020
Par Converteo

Cet article concerne essentiellement les acteurs “industriels” B2B qu’ils soient producteurs et distributeurs ou seuls distributeurs. Les prestations de service B2B (conseil, agence, comptabilité, recrutement, logistique) et le secteur du software sont exclus de l’analyse.

Comprendre la stratégie de prix B2B requiert de comprendre la notion de “price waterfall”

Dans le cadre de l’achat d’un produit ou d’un service grand public, la notion de prix est facile à appréhender. Celui-ci est a priori identique pour tous les clients d’un vendeur donné, à l’exception de promotions ciblées éventuelles. Il peut varier en fonction de la politique commerciale de l’entreprise et de facteurs de saisonnalité mais sont toujours dictés par la loi de l’offre et de la demande à l’instant d’achat.
Par opposition, la stratégie de prix d’un distributeur de produits B2B est bien plus complexe et contrainte. Il s’agit pourtant là du meilleur levier de rentabilité possible pour l’entreprise puisqu’un incrément de prix de 1% conduit à un incrément de profitabilité de 12,5% en moyenne [1].
Pour comprendre au mieux les différents leviers d’optimisation possibles, il est nécessaire de s’arrêter d’abord sur la notion de “price waterfall”. La price waterfall est une méthode d’analyse et de représentation qui permet de décomposer le prix client final et d’identifier ainsi plus facilement les poches de valeur potentielles et les risques de dégradation de la marge.
Le prix d’un produit B2B se compose d’un prix “catalogue” et d’un ensemble de remises comme présenté sur le schéma ci-dessous.

  • Le prix catalogue : ou prix “officiel” du produit, défini pour une durée généralement longue (1 an en moyenne) par les chefs de produit en collaboration avec les équipes achats et production (qui connaissent les coûts des matières premières et de la production). Il ne correspond presque jamais au prix effectivement payé par l’acheteur.
  • Les remises standards : sont des remises définies pour une famille de produit donnée et une catégorie de clients donnés (par exemple : “-20% sur le petit outillage pour tous les clients top tier”) par le Marketing afin de soutenir les ambitions de croissance de l’organisation.
  • Les remises spécifiques : sont négociées pour un client unique sur une famille de produits dans le cadre d’accords contractuels pour des durées plus ou moins longues (la plupart du temps plus d’un an), elles sont l’aboutissement de la négociation entre le client et les forces de vente de l’organisation et demeurent valides pour toute la durée du contrat (par exemple : “suite à la signature de l’accord cadre, l’entreprise XYZ bénéficiera d’une remise de 15% additionnelle sur le petit outillage pendant 24 mois”).
  • Les remises spot ou prix de forçage : sont des remises ponctuelles liées à la saisonnalité, la conjoncture ou un contexte donné et qui n’ont pas de validité sur le long terme. Les forces de ventes de l’organisation sont également impliquées dans la définition de ces remises “spot” (par exemple : “l’entreprise XYZ a obtenu une remise spot de 7% additionnelle sur sa commande de mai du fait d’un contexte de construction de bâtiments neufs porteurs”)

Le prix obtenu, en soustrayant au prix catalogue les différentes remises correspond au prix facturé au client

En déduisant de ce prix facturé le “cost of goods sold” (ou coût des ventes correspondant au coût de production ou au coût d’achat du produit s’il s’agit d’un distributeur uniquement) et les frais logistiques (d’autant plus importants que le produit est pesant, volumique ou complexe), nous obtenons la marge opérationnelle.

L’optimisation d’un prix en B2B est donc un processus opérationnellement complexe. Les parties prenantes sont nombreuses (chefs de produits, marketing, forces de vente, achats), les temporalités de négociation diffèrent en fonction du niveau de prix que l’on souhaite optimiser (négociation de contrats cadres sur plusieurs années versus négociation spot pour une commande ponctuelle). Pour des producteurs/distributeurs de catalogues produits très larges, la combinaison de chaque produit ou famille de produits pour chaque client peut résulter en plusieurs millions de price points à optimiser (un distributeur avec 50 000 références et 2 000 acheteurs en gèrera 100 millions).

Passer d’une définition du prix basée sur une approche empirique à un modèle piloté par la donnée

Historiquement, la définition d’un prix B2B a été fondée sur une approche essentiellement empirique consistant en une marge fixe sur les coûts d’achat ou de production enrichie de la connaissance “métier” du secteur et de son contexte et ses caractéristiques, de la comparaison avec la concurrence et des relations “interpersonnelles” des forces de ventes et “account managers” connaissant leurs clients et leur élasticité prix.

Une mise à disposition plus aisée de la donnée dans les ERP a permis à de nombreuses organisations de mettre en place un suivi plus fin des prix et de définir des mécanismes de contrôle des prix proposés par les forces de vente (via des processus de validation avec “prix plancher”). L’étape suivante consiste à automatiser la définition de l’essentiel des prix grâce à une approche “rule-based” basée sur un arbre de décision plus ou moins complexe : à quelle catégorie appartient mon client ? combien de commandes réalise-t-il par an ? quel est le volume de produit commandé ? quelles sont ses conditions de paiement ? Les réponses à ces questions, associées à un objectif et une contrainte (objectif de maximiser le volume d’affaires sous contrainte de marge ou de maximiser la marge avec un volume minimum) donnent un prix “rationalisé” par la donnée et plus aisément compréhensible. Il permet d’harmoniser les pratiques entre les différents membres des équipes commerciales mais implique une conduite du changement importante car il peut aboutir à une restructuration des modèles de rémunération des commerciaux et à un changement structurel dans la marge de manœuvre qui leur est laissée dans le cadre de leurs négociations.

Enfin, la dernière étape dans la courbe de maturité “pricing” d’une organisation consiste à initier un projet d’exploitation des technologies prédictives et du “Big Data” pour optimiser ses prix. L’algorithme pourra alors être nourri d’un ensemble de données pour trouver le “price point” optimal en agissant sur chacun des volets de la “price waterfall” :

  • Données relatives à la stratégie de l’entreprise : objectifs commerciaux, catégories de produits, chaînage/hiérarchie produit, coûts de production, coûts d’achat, historique des ventes, capacité de production/approvisionnement, modélisation de la demande (via potentiellement le trafic sur le(s) site(s))
  • Données relatives au client : type de client, historique de ses commandes, modélisation de sa sensibilité prix
  • Données contextuelles : géographie, météo, saisonnalité, évolution du marché au global, prix concurrents

La capacité à franchir cette étape dépend toutefois essentiellement de la qualité et de l’accessibilité à la donnée. Il est nécessaire d’avoir accès dans l’ERP à tous les “étages” de la “price waterfall”, de disposer de données produit fiables et régulièrement mises à jour (processus pouvant être aidé par une solution technologique de type PIMProduct Information Management Solution) ainsi que de données clients complètes et structurées dans un CRM. Refondre un processus de définition et de gestion du prix requiert donc un investissement technologique certain et comme vu précédent de possibles bouleversements dans les processus internes de l’entreprise et dans l’objectivation des équipes. Il est donc primordial de disposer d’un niveau de sponsoring suffisamment fort pour mener le projet jusqu’à son terme et le pérenniser dans le temps.

Ouverture : nouveaux modèles de pricing et nouveaux modèles de distribution pour le B2B ?

En parallèle de cette évolution du prix toujours plus pilotée par la donnée, de nombreux producteurs et distributeurs B2B se lancent ou envisagent de se lancer dans le e-commerce, que ce soit par le développement de sites marchands en propre ou le recours à des marketplaces spécialisées B2B. Siemens a par exemple lancé sa propre marketplace de pièces détachées permettant aux réseaux ferroviaires de s’approvisionner, Amazon for Business croit 2,9x plus rapidement que le groupe Amazon au global (comprenant Amazon B2C, la technologie Cloud AWS et la régie publicitaire) [2]. Le modèle de plateforme e-commerce, conçu initialement pour le B2B doit toutefois être ajusté pour répondre aux exigences des relations commerciales B2B : prix dynamiques par famille de produit et pour chaque client (ce qui implique un univers loggé et sécurisé), calcul des remises et “prix de gros”, processus de validation de commande reflétant la réalité de processus achats complexes de certaines organisations, possibilités de paiements à échéances variables… Autant de spécificités inhérentes au secteur et découlant directement la stratégie de prix que les acteurs B2B doivent prendre en compte avant de se lancer dans la commercialisation en ligne de leurs produits.

 

Sources :

1 – https://www.digitalcommerce360.com/2020/01/31/amazon-business-grows-faster-than-amazon

2 – https://www.pricingsolutions.com/pricing-blog/use-the-pricing-waterfall-to-drive-profits/

 

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