Pricing : quels sont les enjeux spécifiques au BtoB ?

Article Pricing 15.06.2025
Par Converteo

Neftys Pharma, acteur majeur de la distribution professionnelle de produits vétérinaires en Europe, s’est récemment appuyé sur l’expertise de Converteo pour optimiser sa politique tarifaire (lire le cas client). Dans ce “Regards Croisés”, Diego Mignot, Directeur Général de Neftys Pharma et Emilie Gariel, Partner chez Converteo en charge de la practice Pricing & Sales Excellence, s’appuient sur les enseignements de cette collaboration réussie pour partager leurs convictions en matière de stratégie de prix et de conduite du changement en BtoB.

 

  • Quels sont les obstacles les plus courants rencontrés par les entreprises B2B lors de la refonte ou de la mise en place de leurs stratégies tarifaires ?

Diego Mignot : Bien souvent dans ce secteur, le pricing est encore établi selon une approche un peu ancienne – généralement le classique “cost-plus” – ce qui n’est pas optimal pour créer de la valeur, aussi bien pour l’entreprise que pour son client. Après avoir commencé à nous pencher sur ce sujet en interne, c’est ce constat qui nous a conduits à faire appel à une expertise extérieure. Et ce, pour trois raisons principales : avoir un chef de projet qui se saisisse totalement du sujet et en assure le suivi, bénéficier des meilleures pratiques et d’une méthodologie éprouvée basée sur des expériences multiples, et accéder à des outils analytiques performants, qui nous permettent d’apporter davantage de précision et de valeur ajoutée à nos clients.

 

Emilie Gariel : Le sujet du prix est souvent le parent pauvre dans les organisations, notamment quand il n’y a pas encore une forte maturité data et pricing en interne. Lorsqu’il n’y a pas de fonction pricing, c’est un sujet difficile à faire avancer, parce que tout le monde se retrouve à avoir un avis sur le prix, mais personne n’en est vraiment totalement responsable ! Face à cette dilution des responsabilités, dans bien des cas, la première étape est donc de mettre en place une forme de cohérence et un suivi – avec de la data et des chiffres. Cela permet d’apporter de l’objectivité dans un domaine qui est souvent traité de façon principalement intuitive.

 

Une fois qu’on a mis en place cette discipline, on peut partir sur des bases plus saines et gagner en maturité. Cela passe par deux axes : la data et la technologie d’une part, pour massifier les analyses, mieux connaître ses clients et piloter de manière plus réactive ; et le travail sur la proposition de valeur de l’entreprise, d’autre part. Car quand on travaille le sujet du prix et des politiques tarifaires, on se pose forcément la question de la valeur. Et ce n’est pas seulement la valeur du produit dont il est question : il y a toute l’expérience autour. Pour un distributeur, cela peut passer par le conseil, le relationnel, la proximité, la disponibilité des produits, la fiabilité et la rapidité de la livraison… 

 

Tout l’enjeu d’une stratégie de prix est donc de travailler à la fois le prix et la proposition de valeur de l’entreprise, ainsi que l’articulation entre les deux. 

 

  • En pratique, quelle a été la méthodologie déployée chez Neftys Pharma ?

Emilie Gariel : Nous avons adopté une approche assez classique, dans le périmètre d’une filiale du groupe. La mission a débuté par une phase de prise de connaissance et de diagnostic : nous nous sommes appuyés sur des interviews pour comprendre le métier de Neftys Pharma et ses enjeux, que nous avons complétées par une analyse de données. Cela nous a permis d’évaluer le potentiel d’optimisation et de construire nos recommandations. Puis nous avons rapidement mis en place les premiers changements, car en BtoB, il n’y a pas de recette miracle : la valeur se crée lorsqu’un vendeur signe un contrat avec un client et que ce contrat est bon pour tout le monde, donc pendant la phase d’exécution.

 

Nous avons aussi réalisé un playbook tarifaire : un document méthodologique qui détaille les bonnes pratiques et les processus à suivre, afin de permettre à Neftys Pharma de déployer ensuite cette stratégie de façon plus autonome dans d’autres de ses entités.

 

Diego Mignot : Effectivement, l’un des points les plus importants pour nous était la notion de transmission de compétences et de savoirs. Bien sûr, nous n’allons jamais devenir aussi experts que les cabinets de conseil comme Converteo dont c’est le métier, mais il était important pour nous d’être capable de mettre en place la méthodologie ensuite dans d’autres filiales, par nous-mêmes.

Nous sommes encore en phase de déploiement et de consolidation dans cette première entité, et nous espérons pouvoir bientôt entrer dans la phase suivante : mettre en place des recommandations stratégiques pour approfondir ce sujet de la proposition de valeur dont parlait Emilie. Nous démarrons par ailleurs ce même travail dans un des autres pays du groupe.

L’objectif est que cela devienne une forme de rituel, que chaque société intègre ces pratiques dans son fonctionnement quotidien, sans nécessairement avoir besoin d’un “pricing analyst” groupe. En parallèle, nous aurons la possibilité de lancer ponctuellement des chantiers spécifiques. C’est un projet de longue haleine qui prendra probablement 3 à 4 ans avant d’être déployé sur l’ensemble de la société.

 

  • Dans ce type de mission, quels sont, selon vous, les facteurs clés de succès ? 

Diego Mignot : Tout dépend du degré de compétences et des habitudes dans l’entreprise, mais chez nous, qui avions déjà commencé à nous pencher de près sur le sujet du prix, cette collaboration avec Converteo a confirmé tout l’intérêt qu’il y a de s’appuyer sur des experts externes pour faire avancer l’organisation. Nous avions besoin de quelqu’un qui vienne nous apporter plusieurs éléments : son temps – ce qui nous oblige tous à le respecter -, sa compétence – l’argument d’autorité est important – et ses bonnes pratiques. On peut toujours repenser les choses de zéro, mais quand quelque chose fonctionne bien ailleurs, je suis partisan du copier-coller ! Avec tous les ajustements nécessaires, évidemment.

Surtout, le principal élément qui a contribué au bon fonctionnement de la mission, c’est l’implication des équipes. Les collaborateurs concernés se sont tous fortement impliqués et ont vraiment joué le jeu. Il est clair que ce type de transformation ne peut réussir que grâce à une équipe pleinement mobilisée et orientée vers la satisfaction client.

 

Emilie Gariel : Oui, et j’ajouterais également que s’il n’y a pas un leadership pour initier le mouvement et embarquer toute l’organisation derrière le projet, cela ne fonctionne pas. En BtoB, plus particulièrement, il y a des forces de vente, des commerciaux à convaincre : la conduite du changement doit être initiée dès le début. Cela signifie par exemple accompagner les commerciaux dans la préparation des premières réunions de renégociation de contrat. Si ce travail n’est pas bien fait et que la force de vente décide de se mettre en opposition, il n’y aura aucun résultat, seulement des slides qui resteront sans effet… L’exécution doit être pensée dès le démarrage du projet.

Par Converteo

Cas client Neftys

1 / 1

Le séisme organisationnel : comment le Product Builder déplace les rôles PM, dev et designer

Goulot d’étranglement, PM orchestrateur, dev architecte, designer d’agents : comment le Product Builder recompose les équipes produit.

Être trouvé, être choisi, être souvenu : comment Accor, Orange et L’Oréal abordent le commerce agentique

Être trouvé, être choisi, être souvenu : comment Accor, Orange et L’Oréal adaptent leur stratégie au commerce agentique et aux agents de marque.

Google Meridian MMM : déployer le package open source pas à pas

Calibration bayésienne, tests d’incrémentalité, modèles imbriqués : le guide pour déployer Google Meridian, le package MMM open source de Google.

Ce que le cas IKEA révèle vraiment sur le travail à l’ère de l’IA

Face à l'automatisation par l'IA, IKEA a choisi de reconvertir 8 500 agents de centre d'appels.

Monétiser l’audience d’une marketplace grâce au Retail Media

Formats, adoption des vendeurs, off-site, IA : Converteo et Mirakl Ads expliquent comment monétiser une marketplace grâce au retail media.

SCALE AI – Comment la DSI doit évoluer pour réussir le passage à l’échelle de l’IA

Découvrez comment la DSI doit évoluer en fournisseur de plateforme « as a service » pour réussir le passage à l'échelle de l'IA avec les équipes méti...

Ce qu’il fallait retenir de RUNTIME AI – Agentic Commerce : l’IA agentique redessine le e-commerce

GEO, flux produit, agents de marque, limites de la personnalisation : les enseignements clés de RUNTIME AI sur l’IA agentique et le e-commerce.

Agents IA et CDP (Customer Data Platform) : le guide pratique pour passer d’une vision au déploiement d’un projet concret

Couche sémantique, architecture, kill switches, pilote en 10 semaines : comment déployer des agents IA sur votre CDP sans faire dérailler le projet.

Vibe coding, Lovable, Cursor, Claude Code : la stack du Product Builder en 2026

Prototypage, données, développement assisté par IA : les 3 familles d’outils du Product Builder, de Lovable à Claude Code.

Finops IA : Comment maîtriser le coût des tokens dès le prototype et la clé de la rentabilité à l’échelle

Découvrez comment le FinOps IA aide à maîtriser le coût des tokens, du prototype à la production. Optimisez vos modèles LLM et maximisez le ROI.

Le guide pour prouver la rentabilité de vos budgets média avec le MMM

Baseline, incrémentalité, approche bayésienne : comment le Marketing Mix Modeling (MMM) prouve le ROI de vos investissements média au CFO.

L’Oréal x Converteo : l’intelligence artificielle au service de l’analyse et de la classification des contenus à grande échelle

Découvrez comment L'Oréal et Converteo utilisent l'IA multimodale pour automatiser la classification de vidéos publicitaires et optimiser leurs coûts...

Réussir le conduite du changement

1 / 1

Le séisme organisationnel : comment le Product Builder déplace les rôles PM, dev et designer

Goulot d’étranglement, PM orchestrateur, dev architecte, designer d’agents : comment le Product Builder recompose les équipes produit.

Être trouvé, être choisi, être souvenu : comment Accor, Orange et L’Oréal abordent le commerce agentique

Être trouvé, être choisi, être souvenu : comment Accor, Orange et L’Oréal adaptent leur stratégie au commerce agentique et aux agents de marque.

Google Meridian MMM : déployer le package open source pas à pas

Calibration bayésienne, tests d’incrémentalité, modèles imbriqués : le guide pour déployer Google Meridian, le package MMM open source de Google.

Ce que le cas IKEA révèle vraiment sur le travail à l’ère de l’IA

Face à l'automatisation par l'IA, IKEA a choisi de reconvertir 8 500 agents de centre d'appels.

Monétiser l’audience d’une marketplace grâce au Retail Media

Formats, adoption des vendeurs, off-site, IA : Converteo et Mirakl Ads expliquent comment monétiser une marketplace grâce au retail media.

SCALE AI – Comment la DSI doit évoluer pour réussir le passage à l’échelle de l’IA

Découvrez comment la DSI doit évoluer en fournisseur de plateforme « as a service » pour réussir le passage à l'échelle de l'IA avec les équipes méti...

Ce qu’il fallait retenir de RUNTIME AI – Agentic Commerce : l’IA agentique redessine le e-commerce

GEO, flux produit, agents de marque, limites de la personnalisation : les enseignements clés de RUNTIME AI sur l’IA agentique et le e-commerce.

Agents IA et CDP (Customer Data Platform) : le guide pratique pour passer d’une vision au déploiement d’un projet concret

Couche sémantique, architecture, kill switches, pilote en 10 semaines : comment déployer des agents IA sur votre CDP sans faire dérailler le projet.

Vibe coding, Lovable, Cursor, Claude Code : la stack du Product Builder en 2026

Prototypage, données, développement assisté par IA : les 3 familles d’outils du Product Builder, de Lovable à Claude Code.

Finops IA : Comment maîtriser le coût des tokens dès le prototype et la clé de la rentabilité à l’échelle

Découvrez comment le FinOps IA aide à maîtriser le coût des tokens, du prototype à la production. Optimisez vos modèles LLM et maximisez le ROI.

Le guide pour prouver la rentabilité de vos budgets média avec le MMM

Baseline, incrémentalité, approche bayésienne : comment le Marketing Mix Modeling (MMM) prouve le ROI de vos investissements média au CFO.

L’Oréal x Converteo : l’intelligence artificielle au service de l’analyse et de la classification des contenus à grande échelle

Découvrez comment L'Oréal et Converteo utilisent l'IA multimodale pour automatiser la classification de vidéos publicitaires et optimiser leurs coûts...