Dans un contexte commercial concurrentiel, la capacité des retailers et des marques à surveiller et ajuster leurs prix rapidement est devenu un levier stratégique majeur. Cette veille de la concurrence ne se limite plus à la simple observation des prix pratiqués par les concurrents, elle implique désormais un travail de fond sur le matching entre les marques de distributeurs (MDD) et les produits équivalents. Cette étape est nécessaire pour les enseignes cherchant à maintenir leur compétitivité et leur marge, ajuster leur stratégie de pricing et capter l’attention des consommateurs, toujours plus au fait des écarts de prix.
L’enjeu pour les retailers : le matching des MDD
Dans de nombreux domaines, les retailers développent de plus en plus leurs propres MDD pour offrir des alternatives compétitives face aux grandes marques. Dans des secteurs comme celui du jouet par exemple, où chaque distributeur propose ses propres références en plus de celles des marques historiques, il devient compliqué d’établir une comparaison directe entre les produits similaires. Cette complexité réside principalement dans les différences de codification : chaque produit MDD dispose de son propre code EAN, de son propre nom et d’un titre distinct, même si, en substance, le produit est identique.
Pour assurer une veille concurrentielle efficace, les distributeurs doivent pourtant être capables de comparer des produits équivalents et ajuster leurs prix en conséquence. Et le véritable défi réside dans la capacité à matcher automatiquement des références disparates, une étape essentielle pour appliquer des stratégies de repricing rapides sans avoir à passer par des fastidieuses et interminables opérations manuelles. Et sans ce travail de correspondance, les enseignes passent à côté d’opportunités d’alignement ou de différenciation tarifaire face à leurs concurrents.
Les outils traditionnels peinent à relever ce défi, car ils s’appuient souvent sur des correspondances basées uniquement sur les codes EAN. Heureusement, il existe aujourd’hui des solutions de suivi des prix avancées, dopées à l’intelligence artificielle, capables d’analyser les caractéristiques produits (dimensions, matériaux, ingrédients, fonctionnalités…) pour suggérer des correspondances probables. Par exemple, dans le secteur des cosmétiques, deux crèmes de beauté de marques différentes, mais partageant des caractéristiques similaires (contenance, ingrédients, parfum…) peuvent être considérées comme équivalentes malgré des codes EAN distincts. Et cette capacité à identifier des correspondances va influer directement sur la stratégie de repricing. Sans cela, les distributeurs risquent soit de sous-évaluer leurs prix, perdant en marge, soit de surévaluer leurs produits, au risque de perdre en compétitivité. De plus, les promotions et actions commerciales nécessitent une veille constante des prix des produits équivalents pour maximiser leur impact.
L’enjeu pour les marques : comparer les références équivalentes
Pour les marques, l’enjeu du matching est tout aussi stratégique. Identifier les produits concurrents équivalents permet en effet d’ajuster son positionnement prix et de réagir rapidement aux mouvements du marché. Cependant, cette démarche présente ses propres défis : déterminer quels produits sont réellement comparables repose souvent sur la perception du client final. Les marques doivent évaluer la similarité des produits selon leurs propres critères et leur connaissance du client, un processus chronophage et subjectif.
Les marques doivent également prendre en compte les critères spécifiques du marché. Par exemple dans les secteurs où la marque a peu d'importance (comme les fournitures de bureau), les consommateurs comparent principalement les prix. À l’inverse, dans des secteurs où l’image de marque est primordiale (cosmétiques, mode), le matching doit être plus fin, en considérant en plus la notoriété, la qualité perçue et le positionnement des marques concurrentes.
Comme pour les retailers, les solutions de repricing peuvent proposer aux marques des algorithmes d’intelligence artificielle capables de soumettre automatiquement des correspondances entre produits. Ces systèmes analysent des critères variés (les marques peuvent avoir plus ou moins de latitude sur le choix de ces critères en amont) comme les caractéristiques techniques, les ingrédients et les usages pour générer des suggestions pertinentes. Ces propositions sont ensuite soumises au client, qui peut les valider ou les ajuster selon ses besoins.
Prenons un exemple concret avec des fournitures de bureau : pour un produit basique comme un rouleau de scotch marron « de déménagement », le client final est souvent indifférent à la marque et se concentre sur le prix. Les marques doivent donc surveiller leurs concurrents directs, mais aussi tous les produits équivalents (taille du rouleau, poids, conditionnement…) pour rester compétitives. En adoptant des outils de matching performants, les marques peuvent ainsi affiner leur stratégie de veille concurrentielle, détecter les opportunités de positionnement et ajuster leurs prix de manière plus dynamique et réactive.
Les différentes méthodes de matching de références
Il existe plusieurs approches pour réaliser le matching de références équivalentes. Voici les principales :
- Manuelle avec Excel :
- Le client crée un tableau Excel dans lequel il renseigne manuellement toutes les correspondances entre ces produits via les codes EAN. Cette méthode offre un contrôle total mais est chronophage et sujette aux erreurs.
- Manuelle dans l’application de repricing :
- Le client effectue le matching directement dans l’application de repricing. En cas d’absence de code EAN, il peut copier/coller l’URL du produit équivalent, les algorithmes de la solution s’occuperont du reste. Cette méthode est plus flexible mais reste en grande partie manuelle.
- Semi-automatique :
- Les outils de repricing équipés d’algorithmes d’IA génèrent des suggestions de matching. Le client dispose alors d’une interface de validation où il peut accepter ou corriger les correspondances proposées. Ce système allège la charge de travail tout en conservant un contrôle humain.
- 100 % pris en charge :
- Price Observatory propose une prise en charge complète du processus. Les algorithmes suggèrent des correspondances, que les équipes de Price Observatory valident sur la base des informations fournies par le client. Cette méthode libère totalement le client du processus opérationnel tout en garantissant des résultats fiables.
Le matching des MDD et des références équivalentes est un pilier essentiel dans les stratégies de veille concurrentielle et de repricing. Que ce soit pour les retailers ou les marques, l’identification précise des produits concurrents permet d’affiner les stratégies tarifaires et d’optimiser leur compétitivité sur le marché. Entre des méthodes encore manuelles et des solutions totalement automatisées, chaque professionnel doit placer au mieux le curseur en prenant en compte son budget, ses besoins et à ses ressources internes pour tirer pleinement parti des données concurrentielles.
