Dans un univers marqué par l’ultra-compétitivité, la transparence des prix en ligne et la volatilité des assortiments, construire une stratégie tarifaire pertinente ne relève plus de l’intuition ou des benchmarks ponctuels. Une tarification performante repose sur des données exhaustives, comparables, et actualisées en continu.
Or, pour exploiter ces données à leur juste valeur, encore faut-il qu’elles soient correctement associées. C’est ici qu’intervient le matching produit : la capacité à identifier, à grande échelle, les équivalences ou similitudes entre produits vendus par différents acteurs du marché.
Si cette discipline est parfois réduite à une simple logique d’alignement de codes EAN, elle est en réalité beaucoup plus stratégique et complexe. L’apparition de l’IA dans les processus de data commerce a considérablement renforcé le potentiel du matching produit, en permettant d’aller bien au-delà de la correspondance exacte, pour intégrer des notions de similarité, d’équivalence fonctionnelle ou encore de comparabilité ajustée. Le matching devient ainsi un socle structurant pour toute démarche de pricing structuré, concurrentiel et rentable.
Dans cet article, nous explorerons trois dimensions clés du sujet : d’abord, la manière dont le matching produit structure une stratégie tarifaire performante ; ensuite, les limites des approches classiques fondées sur les EAN et comment l’IA les dépasse ; enfin, l’impact opérationnel direct du matching sur la compétitivité prix, la rentabilité et l’agilité commerciale.
Une stratégie tarifaire solide repose sur un matching produit précis
Dans le Retail, le prix est à la fois un levier d’acquisition client et un déterminant direct de la marge. Pourtant, la définition du « bon prix » ne peut être posée que si l’on sait à quoi on le compare. Le Matching produit répond précisément à cette exigence. Il permet d’identifier, dans l’assortiment des concurrents, les produits équivalents ou similaires à ceux que l’on commercialise. Dès lors, le prix affiché n’est plus fixé de manière isolée, mais en tenant compte d’un contexte marché objectivé.
Ce positionnement tarifaire contextualisé permet d’atteindre un double objectif stratégique : rester compétitif sans entrer dans une guerre des prix destructrice, et maximiser la marge là où la valeur perçue ou la différenciation le permet. En l’absence de Matching, on observe souvent deux dérives : le sous-prix, qui rogne les marges inutilement, ou le surprix injustifié, qui affaiblit la conversion et la performance commerciale.
À l’inverse, un Matching bien calibré permet de cartographier avec finesse les zones d’intensité concurrentielle, d’identifier les fenêtres d’opportunité tarifaire, et de mettre en œuvre une stratégie de pricing « basée sur la donnée » réellement maîtrisée.
Ce processus s’inscrit aussi dans une logique de pilotage global. En agrégeant les données de pricing concurrentiel issues du Matching, les équipes peuvent visualiser leur positionnement en temps réel, définir des règles tarifaires dynamiques, et automatiser la prise de décision. On ne parle donc pas ici d’un outil ponctuel d’analyse, mais d’un composant structurant de toute architecture pricing moderne.
Chez Bureau Vallée, le passage à une stratégie tarifaire structurée s’est concrétisé par l’intégration d’une Solution de Matching produit permettant de chaîner automatiquement plus de 1 200 références en 20 secondes. Au global, sur 44 200 références 26 900 sont à date liées à un ou plusieurs produits concurrents.
L’enseigne a ainsi renforcé sa connaissance du positionnement concurrentiel en assurant une veille tarifaire hebdomadaire sur sept acteurs clés.
Ce chaînage précis permet d’éviter les erreurs de sous-prix ou de surprix, en garantissant une base de comparaison fiable, actualisée et directement exploitable pour piloter les marges dans un contexte d’inflation.
Dépasser les EAN : le rôle de l’IA dans le Matching produit complexe
Le recours aux codes EAN pour effectuer un Matching produit est historiquement logique : il repose sur un standard international conçu pour identifier les produits de manière unique. Toutefois, dans la pratique, cette approche s’avère vite insuffisante. De nombreux produits sont commercialisés sous différents codes pour des raisons logistiques, commerciales ou marketing.
C’est particulièrement vrai pour les marques de distributeur (MDD), les produits issus de différentes usines ou formats, ou encore les exclusivités enseigne. Résultat : deux produits identiques ou très proches ne pourront pas être chainés par un simple Matching d’identifiants.
C’est ici que l’intelligence artificielle change la donne. Les systèmes modernes de Matching produit utilisent des modèles de machine learning et de traitement du langage naturel pour détecter des similarités profondes entre fiches produits, même en l’absence d’EAN commun.
Ces technologies analysent les caractéristiques techniques, les descriptions textuelles, les visuels, et parfois même les avis consommateurs pour construire des correspondances de haute précision.
Par exemple, dans le cas d’un lave-linge, l’IA pourra associer deux modèles sur la base de critères comme la capacité, la vitesse d’essorage, le niveau sonore ou encore la classe énergétique.
L’approche IA permet de suggérer des correspondances de manière dynamique, au fur et à mesure que de nouveaux produits apparaissent sur le marché. Ce Matching en continu garantit une couverture optimale de l’assortiment concurrentiel, sans dépendre de référentiels statiques.
De plus, la normalisation des formats (via des coefficients de conversion pour le prix au litre, au kilo, etc.) permet de comparer équitablement des produits vendus sous des conditionnements différents.
Cette nouvelle génération de Matching apporte un niveau de granularité et de fiabilité qui autorise une automatisation poussée du pricing, tout en s’adaptant à la complexité croissante des catalogues et des pratiques commerciales.
L’ancien système de Bureau Vallée, basé sur des extractions manuelles et l’usage d’Excel, ne permettait pas d’identifier les correspondances produit complexes — notamment pour les MDD ou les formats multiples.
En moins de 2 heures, l’utilisateur a réussi à valider 300 suggestions de matching avec un taux de fiabilité de plus de 90% sur la base des suggestions émises par l’IA.
Cette approche par similarité d’attributs a considérablement réduit le temps de traitement tout en augmentant la qualité des données.
Des bénéfices opérationnels majeurs pour les retailers et les équipes pricing
L’intégration d’un système de Matching produit performant dans l’écosystème pricing génère des effets très concrets sur l’efficacité opérationnelle et la rentabilité. D’abord, elle permet de réduire considérablement le temps et les ressources consacrés à la veille concurrentielle.
Là où les équipes de category management devaient auparavant comparer manuellement des centaines de fiches produits, un moteur de matching piloté par l’IA suggère automatiquement les produits équivalents, met à jour les données en continu, et alimente directement les outils de pricing.
Cette automatisation libère un temps précieux pour les activités à plus forte valeur ajoutée : construction de règles tarifaires par segment, stratégie de positionnement par gamme, ou analyse de l’élasticité prix. Elle permet aussi une réactivité immédiate : lorsqu’un concurrent baisse son prix ou introduit un nouveau produit, le système propose en temps réel les ajustements possibles, tout en tenant compte des objectifs de marge ou des contraintes commerciales internes.
En parallèle, le matching produit améliore la qualité de l’information décisionnelle. Il apporte une vision exhaustive du positionnement marché par famille de produits, identifie les zones de cannibalisation, repère les gaps dans l’assortiment, et facilite le pilotage des MDD par rapport aux marques nationales. Il joue également un rôle crucial dans les stratégies de pricing différencié ou géolocalisé, en adaptant le positionnement au contexte concurrentiel local.
Enfin, du point de vue économique, les bénéfices sont clairs : meilleure compétitivité sur les produits clés, revalorisation des références sous-évaluées, et sécurisation des marges sur les produits à faible pression concurrentielle. Le Matching devient ainsi un outil de génération de valeur autant qu’un levier de rationalisation opérationnelle.
L’intégration des modules de Matching et de cohérence de gamme a permis à Bureau Vallée de centraliser ses données et d’aligner plus finement ses stratégies prix.
Résultat : une réduction des erreurs, un affichage optimisé des assortiments, et un pilotage plus fluide des planogrammes. Les équipes pricing ont divisé par deux leur temps d’alignement, tout en améliorant la productivité et la réactivité commerciale — notamment pour des moments clés comme la rentrée scolaire.
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Le Matching produit, longtemps perçu comme une tâche technique ou une fonction secondaire du pricing, s’impose désormais comme un levier stratégique incontournable pour les acteurs du retail.
En offrant une lecture fine et fiable de l’environnement concurrentiel, il permet aux enseignes de construire des stratégies tarifaires réellement data-driven, capables de concilier compétitivité, agilité et rentabilité.
L’émergence de technologies d’intelligence artificielle applicables au Matching transforme cette discipline en un processus intelligent, autonome et évolutif. Les retailers qui l’intègrent pleinement dans leur moteur de pricing se dotent d’un avantage concurrentiel structurel, en anticipant les mouvements du marché, en optimisant leur assortiment et en pilotant leur politique prix avec une précision chirurgicale.
Dans un monde où chaque euro de marge compte, maîtriser le Matching produit ne relève plus de l’option, mais de la nécessité stratégique. C’est le fondement d’un pricing moderne, rentable et résolument orienté marché.
L’exemple de Bureau Vallée illustre avec force que le Matching produit n’est pas un simple outil de veille, mais un levier stratégique au service de la compétitivité et de la marge.
Grâce à une solution basée sur l’IA, l’enseigne a automatisé la correspondance produit, fiabilisé ses données et structuré sa politique tarifaire sur des bases solides. En période d’inflation et de pression concurrentielle, le Matching devient ainsi un pilier incontournable pour tout retailer souhaitant piloter ses prix avec justesse, agilité et performance.
