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Optimisation des prix : Techniques et Visualisation

Optimisation des prix : Techniques et Visualisation

"Le pricing" est déjà une préoccupation majeure des entreprises outre-atlantique, et l’Europe s’outille progressivement. Dans le secteur B2B (les entreprises qui vendent aux entreprises), de nombreuses visualisations émergent pour comprendre les transactions du passé, du présent et projeter dans l’avenir différentes simulations. L’essor des technologies d’apprentissage automatique, de gestion des gros volumes de données, ouvrent de nouvelles perspectives, mais tant que nous ne sommes pas tous remplacés par des robots, il faudra toujours que l’information ou plutôt la part utile de l’information soit in fine transmise à des humains qui prendront des décisions pour interagir avec d’autres humains. Il y a là un chantier permanent d’améliorations des visualisations et des usages. Un peu de machine learning, un peu d’IA pour optimiser des prix, un peu de visualisation pour tracker des anomalies ou pour aider à la définition d’objectifs.

Jean Pierre Mano est Data Scientist et relève le défi de nous présenter ce sujet passionnant.

visualisation de données

October 15, 2020
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  1. quesaquo
    Processus, techniques
    et méthodes pour définir le prix
    d’un produit ou d’un service vendu

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  2. Pour qui
    Pour quoi
    Quel but
    Comment

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  3. Source : Flickr/CC/Marco Verch (photo recadrée)

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  4. Pour qui
    Pour quoi
    Quel but
    Comment
    B2B
    B2C

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  5. Pour qui
    Pour quoi
    Quel but
    Comment
    Produits
    Services
    Valeur échangée

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  6. Pour qui
    Pour quoi
    Quel but
    Comment
    Survivre
    Maximiser profit
    / revenus
    Positionnement
    sur le marché

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  7. Pour qui
    Pour quoi
    Quel but
    Comment
    Coûts
    Valeur
    Demande
    Offre
    Compétition

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  8. “The single most important decision in
    evaluating a business is Pricing Power”
    “If you’ve got the power to raise prices without losing
    business to a competitor, you’ve got a very good
    business: And if you have a prayer session before raising
    the price by 10 percent, then you’ve got a terrible
    business”
    Warren Buffet - 2011

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  9. 3 x plus puissant que d’augmenter les volumes
    5 x plus puissant que de réduire les coûts
    Mais c’est souvent le dernier levier activé
    Π = Q × (P-V) – F
    Fixed cost
    Volume
    Variable
    cost
    Price
    *Gary Armstrong / Mc Kinsey 2463 companies
    Comparison of Profit Levers*
    1 %
    improvement
    in…
     Creates Operating Profit Improvement of
    11,1 %
    7,8 %
    3,3 %
    2,3 %

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  10. Tarification contextuelle
    • Maîtrise des coûts
    • Segmentation
    • Dynamique

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  11. Unité de temps
    Lien de causalité
    quantité
    prix
    Élasticité unitaire
    Inélasticité
    parfaite
    Élasticité
    parfaite

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  12. Structurer des transactions selon
    des regroupement de client et/ou
    de produits similaires* afin de
    Représentation arborescente
    Représentation matricielle
    Comprendre le passé
    Simuler / Projeter
    Piloter / Optimiser
    *similarité mercatique, obj/subjective, data/goal driven…

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  13. Données transactionnelles historiques
    • 102 à 106 par jour sur plusieurs années / Business Unit
    • Données mercatique (contrat / spot / …)
    • Contexte (lieu de livraison / date / …)
    Données Clients
    • B2B
    • Données statiques
    • Données dynamiques / enrichies
    Données Produits / Service
    • Coûts
    • Nature / Composition
    • Données statiques
    • Données dynamiques / enrichies
    Données Contextuelles
    • Calendriers (vacances, événements)
    • Prix de la concurrence
    • Données dynamiques / enrichies
    • Demande (modèles)
    • WillingnessToPay “WTP” (modèles)
    Des visualisations
    exploratoires
    internes

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  14. Source, Sockage i/o
    • Fichiers
    • BD
    • ERP (SAP …)
    Pipeline
    • Plein de tests…(Knime, Azure, Dataiku)
    • Programmatiques (lib python)
    • Données dynamiques / enrichies
    Modélisation
    • AMAS (java)
    • Scipy, Sklearn, Statsmodels
    • Modèle Hybride / Segmentation
    Visualisation i/o
    • GGPlot
    • PowerBI
    • Pricefx / Js / Highcharts (HTML5)
    Feedback
    • CSM / enquête client témoin
    2000
    2005
    2010
    2015
    2020
    C++ / C#
    Gephy
    Mes outils

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  15. Pricing Explorer Deal Management

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  16. Usage
    • Définir les seuils / petits / moyens /gros clients
    • Définir les seuils / runner / core / tail / LT
    • Jeu sur les filtres/segment Comprendre la concentration d’un business

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  17. Complexité variable
    • Plus ou moins de colonnes
    • Segmentation
    • Remise, rabais, réduction,
    escompte, ristourne…
    Vue unitaire ou aggrégée
    • Segment Produit
    • Segment Client
    Usage
    • Détection d’anomalie
    • Jeu sur les filtres/segment
    • Comparaison 2 à 2 *
    Comprendre la composition du Prix

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  18. Complexité variable
    • Plus ou moins de colonnes
    • Segmentation
    • Remise, rabais, réduction,
    escompte, ristourne…
    Vue unitaire ou aggrégée
    • Segment Produit
    • Segment Client
    Usage
    • Détection d’anomalie
    • Jeu sur les filtres/segment
    • Comparaison 2 à 2 *
    Comprendre la composition du Prix

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  19. Complexité variable
    • Plus ou moins de colonnes
    • Segmentation
    • Remise, rabais, réduction,
    escompte, ristourne…
    Vue unitaire ou aggrégée
    • Segment Produit
    • Segment Client
    Usage
    • Détection d’anomalie
    • Jeu sur les filtres/segment
    • Comparaison 2 à 2 *
    Comparer des compositions de Prix

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  20. Vue unitaire ou aggrégée
    • Périmètre = Produit ou Segment Produit
    ou globalité
    • Segment Client
    Usage
    • Culturellement 1 Point – 1 Client
    • Détection d’anomalies
    • Positionnement d’objectifs
    • Jeu sur les filtres/segments
    • Comparaison de segments (couleurs)
    Comprendre la dispersion de la relation CA / Marge

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  21. Compare l’impact des variations
    • Effet volume
    • Effet Prix
    • Effet Coût
    • Effet Mix
    Représentation qui force
    une interpretation causale
    • Effet X
    • /!\ périmètre
    • Lien prix - Volume
    Comprendre les causes d’une variation de marge

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  22. Vue unitaire ou aggrégée
    • Périmètre = Produit ou Segment Produit
    ou globalité
    • Segment Client
    Usage
    • Détection d’anomalies
    • Positionnement d’objectifs
    • Jeu sur les filtres/segments
    • Comparaison de segments (couleurs)
    Comprendre la dispersion d’un paramètre
    sur différents segments

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  23. Vue unitaire ou aggrégée
    • Périmètre = Produit ou Segment Produit
    ou globalité
    • Segment Client
    Usage
    • Détection d’anomalies
    • Positionnement d’objectifs
    • Jeu sur les filtres/segments
    • Comparaison de segments (couleurs)
    Comprendre la dispersion d’un paramètre sur différents segments

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  24. Camembert
    Histogrammes
    Heatmaps
    Séries temporelles

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  25. Visualisations
    Spécifiques

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  26. Client Produit Quantité
    Quel prix ?

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  27. Client Produit
    Voisinage
    client
    Voisinage
    produit
    Quantité

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  28. Construction des taux de marge cibles
    pour les nouveaux clients
    Distance
    Segment/
    Ligne


    Quantité
    16% 12% 10%
    19% 18% 14%
    24% 21% 18%
    26% 25% 19%
    Quantité
    distance

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