Price scraping : Pourquoi faut-il suivre les prix de ses concurrents ?

Livre Blanc Comment choisir sa solution de pricing - Optimix solutions
Comment choisir sa solution de pricing ?
Ce guide vous offre une vision claire des étapes clés pour choisir une solution de pricing, en posant les bonnes questions et en impliquant les acteurs concernés, afin de sécuriser un projet stratégique dans un contexte en mutation.
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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.

Pourquoi faut-il monitorer les prix 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.

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Pourquoi le Demand Planning est-il essentiel en gestion de la Supply Chain ?

Certaines décisions critiques dans la Supply Chain doivent être prises avant de connaître la demande réelle. Il faut engager des approvisionnements, réserver des capacités, lancer la production, positionner les stocks et organiser les flux alors que les clients n’ont pas encore acheté. Or, ces décisions ne peuvent pas toujours être corrigées rapidement. Plus les délais d’approvisionnement sont longs, les assortiments étendus et les réseaux de distribution complexes, plus une erreur d’anticipation devient coûteuse. C’est précisément ce qui rend le Demand Planning essentiel. Son rôle n’est pas de prédire parfaitement les ventes futures. Il consiste à réduire suffisamment l’incertitude pour permettre à l’entreprise de prendre de meilleures décisions avant que la demande réelle soit connue. Une demande sous-estimée peut entraîner des ruptures, des ventes perdues, des commandes urgentes et une dégradation de la satisfaction client. Une demande surestimée immobilise du capital, augmente les coûts de stockage et expose l’entreprise au surstock, à la démarque ou à l’obsolescence. Mais l’enjeu va plus loin que la quantité totale de marchandises disponible. Il faut disposer du bon produit, au bon endroit et au bon moment. La qualité du Demand Planning influence ainsi directement la gestion des stocks, la gestion des approvisionnements, la gestion de production et, plus largement, le pilotage des flux. La question n’est donc pas seulement : « Quelle sera la demande ? » Elle est surtout : « Quelles décisions devons-nous prendre aujourd’hui compte tenu de ce que nous savons, et de ce que nous ne savons pas encore, de la demande future ? » Demand Planning : prévoir pour décider, pas pour éliminer l’incertitude Le Demand Planning, ou planification de la demande, consiste à estimer les besoins futurs des clients à partir des données historiques, de modèles prévisionnels et d’informations métier. La prévision statistique en constitue une composante importante, mais elle ne résume pas la démarche. Le Demand Planning doit également intégrer les événements susceptibles de modifier la demande : promotions, changements de prix, lancements, évolution de l’assortiment, ouvertures de points de vente ou transformations des comportements d’achat. Cette distinction est fondamentale. Un algorithme peut identifier une tendance ou une saisonnalité. Il ne connaît pas nécessairement le calendrier d’une opération commerciale en préparation, la perte prochaine d’un client ou la substitution attendue entre deux références. À l’inverse, une intuition commerciale n’est pas nécessairement plus fiable qu’un modèle simplement parce qu’elle provient du terrain. L’enjeu consiste donc à confronter les différentes sources d’information, à documenter les hypothèses et à mesurer progressivement leur contribution à la qualité des décisions. Le résultat attendu n’est pas un chiffre présenté comme certain. C’est une estimation régulièrement actualisée de ce qui pourrait être demandé, accompagnée d’une compréhension des facteurs susceptibles de la faire évoluer. Cette approche change la manière d’évaluer le Demand Planning : une prévision n’a pas de valeur uniquement parce qu’elle est précise. Elle en a lorsqu’elle permet de prendre une meilleure décision suffisamment tôt pour pouvoir encore agir. Pourquoi le Demand Planning est-il essentiel à la performance de la Supply Chain ? La Supply Chain fonctionne avec un décalage structurel : le client peut vouloir être servi immédiatement, alors que l’entreprise a parfois besoin de plusieurs semaines ou plusieurs mois pour s’approvisionner, produire et acheminer un produit. Ce décalage entre le moment où une décision doit être prise et celui où la demande devient réellement observable explique une grande partie de la valeur du Demand Planning. Plus une décision est longue ou coûteuse à inverser, plus l’anticipation devient importante. Réduire les ruptures sans multiplier les stocks Face à l’incertitude, une réponse simple consiste à augmenter les stocks de sécurité. Cette stratégie peut réduire certaines ruptures, mais elle immobilise davantage de capital et ne garantit pas que le stock supplémentaire se trouve sur les bonnes références ou au bon endroit. Le Demand Planning permet une approche plus sélective de la gestion des stocks. Les produits réguliers, saisonniers, intermittents ou fortement promotionnels ne présentent ni le même niveau d’incertitude ni les mêmes conséquences en cas d’erreur. De la même manière, une erreur de prévision sur une référence facilement réapprovisionnable n’a pas le même impact que sur un produit saisonnier commandé plusieurs mois à l’avance. Toutes les erreurs de prévision ne se valent donc pas. L’objectif ne devrait pas être de maximiser uniformément les stocks ou même la précision statistique, mais de concentrer les efforts là où l’incertitude peut réellement dégrader le service ou la performance économique. Le Demand Planning aide ainsi à limiter les stocks tout en protégeant les produits, les périodes et les marchés sur lesquels une rupture aurait les conséquences les plus importantes. Donner de la visibilité aux approvisionnements et à la production Les fournisseurs et les sites industriels ont besoin de visibilité pour réserver leurs capacités, organiser les matières premières et planifier leurs ressources. Lorsque l’information arrive trop tard, la chaîne logistique doit compenser par des changements de programme, des approvisionnements urgents ou des solutions de transport plus coûteuses. Lorsque les volumes sont surestimés, elle engage au contraire des ressources qui ne trouveront pas nécessairement de débouché. 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