En juin dernier, Mereo a été invité au RM Club pour participer à une table ronde animée par l’incroyable Benoit Rottembourg autour d’une question brûlante : “Plus ou moins d’algorithme dans le prix ?”
Elias Bauguil, notre représentant a partagé la scène avec Emmanuel Scuto de WeYield, Charles Pierre de Wiremind, et Damien Robert de Pricemoov.
Une belle rencontre d’éditeurs spécialisés dans la tarification dynamique au service de secteurs variés mais bien connus des revenue managers : ferroviaire, aérien, transport maritime, hôtellerie, médias, location de voiture, retail… de notre côté, nous avons apporté une vision de ces techniques dans l’univers BtoB des médias (radio, TV et affichage (D)OOH).
Retour sur certains des enjeux que nous avons mis en avant lors de cet échange :
Partir sur de bonnes bases
Le plus gros enjeu pour faire de la prévision avec des algorithmes, c’est la qualité des données en entrée (complétude, cohérence, structure, quantité). Faire de la prévision et des recommandations de prix ça ne s’improvise pas et ça commence toujours par une bonne base de données. Ce travail de fond est essentiel, sans cela les prévisions automatisées sont des chimères et des projets à fonds perdus.
L’expérimentation comme source d’apprentissage
Développer la culture de l’essai-erreur est un impondérable pour que les algorithmes qui apprennent à partir du passé deviennent malins et complets. Il y a donc une véritable collaboration à réaliser entre les équipes RM, marketing et commerciale pour piloter des expériences sur les produits et les prix et apprendre en fonction des résultats produits, le tout en limitant les risques.
Prévoir l’imprévisible
Spoiler alert ! Le machine learning, le deep learning, les algorithmes sont puissants mais pas magiques. Parfois, même avec des données propres, les résultats ne sont pas à la hauteur quand les contextes sont volatiles et incertains. C’est généralement dans ces situations que la prévision est la plus attendue, mais c’est justement là où elle est la moins robuste !
Il est donc indispensable de bien mesurer la fiabilité des recommandations, et de les coupler à de l’expertise métier pour encadrer leur application ! Pour ça, notre travail consiste à construire les bons indicateurs de mesure et accompagner l’intégration de ces solutions au sein des équipes.
L’expertise métier à la rescousse
Quand l’IA est dans le flou et que les résultats ne sont plus fiables, la solution c’est de revenir au bon vieux moteur de règles qui s’appuie sur des données courantes et des tendances pour prendre des décisions. L’objectif devient de définir des règles intelligentes et intelligibles afin d’automatiser une bonne partie des décisions tout en gardant la maîtrise.
La bonne information au bon format et au bon moment
Au-delà de la fiabilité des recommandations et des méthodes utilisées pour les obtenir, un des enjeux majeurs dans l’univers BtoB est d’apporter l’information aux bonnes personnes, au bon format et au bon moment. En d’autres termes, pour que cette intelligence de pricing soit pleinement exploitée, elle doit être au service des équipes commerciales qui pilotent les ventes.
Cette table ronde a été passionnante, riche en anecdotes et partage d’expériences. Nous avons décortiqué la tarification dynamique, démystifié l’intelligence artificielle et remis le métier aux commandes !
Les discussions ont bien entendu continué de plus belle tout au long de la soirée avec tous les membres du Club autour d’un verre. Encore un bel événement organisé par le RM Club !