Définition du price scraping
Le price scraping consiste à collecter les données des produits vendus sur le site Internet d’un concurrent. Il est ainsi possible de récupérer, pour chaque produit, des informations telles que :
- Le prix fond de rayon / promo
- Le libellé
- La marque
- Les codes d’identification utilisés (l’EAN par ex.)
- Une ou plusieurs images
- Une description
Ue solution de price scraping se comporte comme le ferait un utilisateur normal. Il parcourt le site page par page, identifie les données concernées par la collecte et procède à leur extraction.
Ces données ne sont évidemment pas choisies et collectées au hasard. En recourant au price scraping, une enseigne cherche à obtenir des clés d’analyse de la concurrence, de ses prix et, par extension, de sa stratégie de pricing.
Ce faisant, elle acquiert une connaissance stratégique de son périmètre concurrentiel, base fondamentale de ses futures stratégies de prix.
Organiser le monitoring de la concurrence
Le price scraping est donc par nature un redoutable outil de veille concurrentielle.
Pour en tirer profit, les enseignes s’appuient sur le matching des produits de leur catalogue avec ceux des catalogues concurrents. Les liens créés contribuent directement à analyser le positionnement de l’enseigne, de son indice prix et ledéveloppement de son catalogue produits.
Pour optimiser la démarche, l’enseigne doit utiliser les données les plus pertinentes, complètes et récentes possible.
Récurrence des collectes
L’apparition des pure players a profondément impacté la fréquence d’ajustement des prix dans le Retail. Contrairement aux enseignes traditionnelles, les e-commerçants et les marketplaces n’ont que peu de contraintes et de coûts relatifs à la mise à jour des prix. Ils ajustent donc leurs tarifs facilement, rapidement et régulièrement.
Pour suivre ces évolutions, il est ainsi nécessaire d’adapter la fréquence des collectes en fonction des caractéristiques de son secteur et de l’agressivité des concurrents : une fois par jour, plusieurs fois par semaine, trois fois par an, etc. Globalement, la maturité ou la consolidation de nombreux marchés accélèrent la fréquence de relevés requise.
Si les relevés doivent donc être récurrents pour garantir la fiabilité des données utilisées dans les stratégies de pricing, ils doivent également être fiables.
Volumétrie traitée
On attend d’un logiciel de price scraping qu’il collecte sans erreur l’intégralité des données requises. Qu’un catalogue contienne quelques milliers d’articles ou plusieurs centaines de milliers, la fiabilité de la collecte repose sur deux facteurs :
- Toutes les informations utiles au pricing ont été aspirées
- Toutes les informations aspirées sont exactes
Techniquement, la capacité du software utilisé à gérer de gros volumes de données et à les intégrer dans une base de données compatible avec l’outil de pricing de l’enseigne est donc primordiale. Le logiciel doit également être suffisamment performant pour ne pas altérer la disponibilité du site visé au détriment de ses clients lors de la collecte.
Une collecte exhaustive contribue directement, par l’analyse des données collectées et le matching de produits, à la performance de la stratégie de prix.
Choisir un logiciel de price scraping
Il existe une grande variété d’outils de price scraping, de l’extension Web gratuite au logiciel payant. Tous ne contribuent pas au pricing avec la même efficacité.
Dans le choix de l’enseigne, trois paramètres sont capitaux :
- L’actualisation de l’information (rapidité et fluidité des process) ;
- L’exhaustivité des données récupérées (intégration de millions de données dans une base lisible) ;
- La valorisation des données collectées par leur analyse dans le matching de produits et le pricing.
Comme pour le matching, le price scraping gagne à être automatisé. Cela permet aux équipes de concentrer leurs efforts et ressources sur l’analyse du périmètre concurrentiel et la construction de stratégies de prix compétitives.
Un logiciel intégré à l’outil de pricing accroît la réactivité de l’enseigne face à son marché, facilitant la mise à jour des données et limitant les risques d’erreurs. La qualité et la fiabilité de l’information relevée conditionnent directement la pertinence et les résultats du pricing de l’enseigne. Un outil pensé dans ce sens semble donc tout indiqué.
