Le prix est intimement lié à l’attractivité commerciale d’une enseigne et donc à sa compétitivité, sa réussite et sa pérennité. Dans un univers marqué par l’ultra-compétitivité, la transparence des prix en ligne et la volatilité croissante des assortiments, construire une stratégie tarifaire pertinente ne peut plus reposer sur l’intuition ou des benchmarks ponctuels. Un pricing exige des données exhaustives, comparables et actualisées en continu. Sans matching produit fiable, il n’existe pas de pricing data-driven, seulement des approximations coûteuses.
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 similarités entre produits vendus par différents acteurs du marché. Loin d’une simple correspondance de codes EAN, il s’agit d’un processus stratégique qui conditionne directement la qualité du positionnement tarifaire et la performance d’un outil de pricing.
L’arrivée de l’intelligence artificielle dans les solutions de data commerce a profondément transformé cette discipline. Le matching produit ne se limite plus à reconnaître des identifiants identiques : il analyse les attributs, les descriptions, les visuels et les caractéristiques fonctionnelles afin de détecter des similarités fines, des équivalences d’usage ou des comparabilités ajustées. Il devient ainsi un socle structurant pour toute stratégie tarifaire ambitieuse, concurrentielle et durablement rentable.
Dans cet article, nous explorons le rôle clé de l’intelligence artificielle dans le matching produit en retail, depuis la construction d’une comparabilité concurrentielle fiable jusqu’au pilotage opérationnel du pricing.
Matching produit : La comparabilité concurrentielle comme pilier de la stratégie tarifaire
Le matching produit dans le retail s’appuie d’abord sur la collecte des données concurrentielles : prix, libellés produits, visuels et codes EAN. Cette étape constitue un prérequis indispensable à toute analyse comparative. Selon les secteurs et les canaux, ces données sont issues de collectes web notamment via le Web Data Collect et le scraping des sites concurrents ou de relevés terrain en points de vente (Scan In Store), particulièrement utilisés dans le commerce alimentaire et le retail physique.
Si ces données brutes sont essentielles, leur valeur reste limitée tant qu’elles ne sont ni structurées ni rendues comparables. En l’état, elles offrent une vision fragmentée du marché et ne permettent pas de piloter finement le positionnement prix. C’est précisément le rôle du matching produit que de transformer cette matière première en information exploitable.
En reliant les références de l’enseigne à celles de ses concurrents qu’elles soient strictement identiques ou comparables le matching permet de constituer une base de comparaison fiable et actionnable. Il structure la donnée concurrentielle et rend visible le positionnement prix réel, produit par produit et catégorie par catégorie.
Grâce à un matching fiable, les équipes pricing peuvent :
-
mesurer la pression concurrentielle effective,
-
intégrer les prix du marché dans leurs règles tarifaires,
-
définir un positionnement cohérent, compétitif et rentable.
Le matching produit ne se résume donc pas à un simple exercice technique de rapprochement de références. Il constitue un pré-requis au pilotage pricing, conditionnant directement la pertinence, la robustesse et la défendabilité de toute décision tarifaire.
Pourquoi l’intelligence artificielle change d’échelle le matching produit ?
Les limites du matching manuel
Historiquement, le matching produit est une tâche fastidieuse. Chaîner manuellement des milliers de références, sur plusieurs concurrents, avec des assortiments en constante évolution, mobilise des ressources importantes et limite fortement la couverture du périmètre analysé.
Pour les enseignes aux catalogues larges ou multi-enseignes, cette approche devient rapidement un gouffre opérationnel, incompatible avec la réactivité exigée par le marché. L’intelligence artificielle permet de dépasser ces limites.
L’IA au service d’un matching produit rapide, fiable et scalable
Les solutions de pricing avancées intègrent des moteurs de matching basés sur l’IA, capables d’automatiser, d’accélérer et de fiabiliser le rapprochement des produits concurrents tout en conservant le contrôle métier.
1. Automatisation du matching basé sur les EAN
Lorsque les codes EAN sont identiques, l’algorithme réalise automatiquement le matching, sans intervention humaine.
Les bénéfices sont immédiats :
-
gain de temps massif,
-
fiabilité accrue des correspondances,
-
base concurrentielle homogène et exploitable.
Selon les secteurs, 40 à 80 % des références peuvent ainsi être matchées automatiquement.
2. Matching assisté par IA pour les cas complexes
L’intelligence artificielle permet aujourd’hui de matcher les produits en un seul clic, même lorsque les correspondances ne sont pas évidentes. Pour y parvenir, les algorithmes analysent simultanément les photographies et les libellés produits présents dans la base de données.
Les descriptions concurrentes sont d’abord normalisées à l’aide de dictionnaires de synonymes et de règles sémantiques. L’IA attribue ensuite à chaque produit un score de similarité, pondéré par les niveaux de prix et les caractéristiques clés. Sur la base de ce scoring, les références concurrentes sont classées et rapprochées des produits de l’enseigne les plus pertinents.
Lorsque les EAN diffèrent ou sont absents situation fréquente pour les MDD, les formats multiples ou les variations de contenance l’IA assiste l’utilisateur.
Le moteur de matching analyse simultanément :
-
les photographies produits,
-
les libellés normalisés,
-
les attributs techniques (format, volume, caractéristiques),
-
les niveaux de prix.
À partir de ces informations, l’algorithme calcule un score de similarité, classe les produits concurrents et propose les correspondances les plus pertinentes. L’utilisateur valide ensuite en un clic.
Plus le système est utilisé, plus il apprend et affine ses recommandations. Des seuils de confiance peuvent être définis (par exemple un score supérieur à 98 %) pour autoriser un matching automatique sans validation humaine.
3.Industrialiser le matching pour renforcer la compétitivité prix
Même dans les rares cas où un traitement manuel subsiste, l’objectif reste le même : limiter la mobilisation de ressources à forte valeur ajoutée sur des tâches répétitives. Lorsque nécessaire, certaines enseignes choisissent d’externaliser ces derniers chaînages afin de concentrer leurs équipes sur l’analyse, la stratégie et le pilotage du pricing.
Cette approche globale automatisation, assistance intelligente et apprentissage continu permet de constituer une base de données produits fiable, cohérente et exploitable, socle indispensable à toute stratégie tarifaire performante.
En fiabilisant la comparabilité concurrentielle, le matching produit renforcé par l’IA contribue directement à améliorer la compétitivité prix, le positionnement marché et la qualité des décisions tarifaires.
Le matching produit au cœur d’un outil de pricing complet : XPA -Optimix pricing analytics
Un matching produit performant ne peut être piloté comme un processus isolé. Pour créer de la valeur, il doit s’inscrire dans un outil de pricing complet, capable de relier la qualité des correspondances produits aux décisions tarifaires concrètes.
Des solutions de pricing avancées, telles que XPA, le logiciel de pricing d’Optimix Solutions, intègrent des tableaux de reporting dédiés au pilotage du matching. Elles permettent de suivre en continu des indicateurs clés, notamment :
-
le taux de produits matchés sur le périmètre concurrentiel,
-
le niveau de frontalité concurrentielle par catégorie ou par segment,
-
la qualité et la fiabilité des chaînages,
-
l’évolution du périmètre concurrentiel dans le temps…
Ce pilotage ne vise pas uniquement à mesurer la performance du matching en tant que tel. Il permet surtout de sécuriser l’ensemble de la chaîne de décision pricing : plus la base de comparaison est fiable, plus les recommandations tarifaires, les règles de positionnement et les arbitrages de marge sont pertinents, cohérents et défendables.
En intégrant le reporting du matching au cœur de l’outil de pricing, les enseignes disposent d’une vision unifiée, depuis la donnée concurrentielle brute jusqu’à l’exécution opérationnelle des décisions tarifaires. Cette continuité est essentielle pour industrialiser le pilotage des prix, renforcer la confiance des équipes et soutenir une stratégie tarifaire performante dans la durée.
Matching produit : vers une automatisation basée sur l’EAN ?
Le chaînage automatique ne nécessite aucune intervention humaine. L’algorithme analyse les données concurrentes importées et les compare avec les données des produits de l’enseigne. Lorsqu’il identifie des EAN identiques, elle lie les produits correspondants ensemble. Ce chaînage est automatique.
Evidemment, ce processus permet à nos clients un gain de temps et de performance conséquent sur le matching. Il contribue largement à générer une base de données produits fiable et qualitative, utile pour améliorer leur compétitivité et leur positionnement prix.
Dépendant du secteur d’activité de l’enseigne, on estime qu’entre 40 et 80% de ses produits peuvent ainsi être matchés. Cependant, le matching automatique n’est pas toujours possible. C’est alors à l’utilisateur d’intervenir pour contrôler que les produits à lier sont bien identiques ou comparables. Dans ce cas, l’IA soutient sa prise de décision.
