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Le Blog Data par Lizeo

Analyse des prix concurrents : le couple information produit & donnée prix

Analyse des prix concurrents : le couple information produit & donnée prix

Tout d’abord, la donnée prix va rapidement montrer ses limites si elle reste associée à une information produit non détaillée. En effet, cela complique grandement la comparaison de références issues de gammes, sites ou pays différents. Par conséquent, la solution consiste à vous référer à une base de données produit exhaustive et de qualité. Dès lors, quelle méthode devez-vous suivre ? De plus, qu’est-ce que le matching ? Enfin, comment pouvez-vous construire une base de référence exhaustive ?

Démarrer une analyse de pricing : une méthode en 3 étapes

Premièrement, pour suivre efficacement les prix pratiqués sur votre marché, vous devez définir un périmètre. Celui-ci inclut les marques et les sources de données à surveiller. Ensuite, vous devrez déterminer précisément quels produits concurrents surveiller en priorité. À ce stade, vous devez vérifier l’homogénéité et la granularité des sources de données disponibles. Ainsi, cela vous garantit une comparaison très précise avec vos propres références. Finalement, vous devez unifier les noms et les descriptions techniques des produits concurrents entre vos différentes sources. Généralement, on appelle cette étape le matching produit. C’est précisément ici que votre référentiel produit enrichi intervient. De plus, des experts métiers doivent systématiquement valider ce référentiel.

Matching de la donnée : l’étape clé de la valorisation de la donnée ​

Concrètement, vous devez absolument vous baser sur un référentiel produit propre pour décrypter les informations concurrentielles récoltées. Afin d’obtenir la vision marché la plus représentative possible, vous allez devoir collecter et unifier diverses Data. Ces données proviennent de différentes sources, qu’elles soient en ligne ou hors ligne. Cependant, un problème majeur subsiste : la nomenclature, la description et les caractéristiques d’un même produit varient souvent d’une source à l’autre. Parfois, cela rend l’analyse imprécise, voire totalement impossible. Par exemple, vous risquez de faire face à des doublons de produits ou à des trous dans les données.

L’importance de la phase de matching

Face à cette difficulté, vous devez impérativement intégrer une phase de matching de la donnée en amont de toute analyse. En pratique, cette étape va vous permettre de relier le prix collecté d’une référence vue sur une source avec le prix de cette même référence sur une autre source. Par ailleurs, vous devez identifier la référence dans la base de produits certifiée. Ainsi, vous garantissez la pertinence des prix qui y sont rattachés.

Globalement, le fonctionnement reste simple. Le système trie automatiquement chaque information produit recueillie en trois catégories distinctes :

  • La catégorie Inconnue : Ici, la donnée peut renvoyer à un produit inexistant ou à une nouveauté. Dans ce cas, nous effectuons une recherche de documents officiels pour attester l’existence du produit. Cela permet de compléter le référentiel et de matcher rétroactivement la référence.

  • La catégorie Connue : Dans cette situation, le système associe directement la donnée prix avec le produit correspondant.

  • La catégorie Fausse : Ici, nous devons blacklister la donnée. Par exemple, cela arrive lorsqu’une information technique disponible dans une source s’avère trivialement fausse.

Finalement, l’automatisation de ce tri permet de nettoyer la donnée efficacement. Elle exclut les informations erronées et les doublons, offrant ainsi un réel gain de temps. Résultat : la base de données propre stocke les données « matchées ». Elle associe une seule ligne d’informations par produit.

 

Le référentiel produit : atout n° 1 pour un bon matching ​

Vos produits sont complexes ? Ils comprennent de nombreux caractéristiques techniques ? La constitution et l’utilisation d’une base de données référence va simplifier vos opérations de matching.
 
Pour garantir la qualité et l’exhaustivité de cette base de données produit, un processus d’enrichissement continu supervisé par des experts métiers est nécessaire.
 
Chaque élément du référentiel devra être tracé et créé à partir de sources officielles uniquement (catalogue commercial, sites du constructeur, etc.). La qualification détaillée de chaque produit assistée par le machine learning devra être validée par des experts du domaine.
 
À noter toutefois, que pour effectuer un matching, rapprochement ou rattachement efficace, vous aurez besoin d’une vue d’ensemble des offres produits de votre marché. Le niveau de précision de ce catalogue sera déterminant quant à la précision et à la profondeur des analyses prix qui seront effectuées par la suite. Il ne vous restera plus qu’à établir et à sélectionner les critères discriminants sur votre marché pour rendre vos analyses comparatives les plus pertinentes possibles grâce à vos équipes.

Les points clés d’un référentiel produit fiable
  • Traçabilité : chaque création de produit ou d’attribut doit provenir d’une source officielle qui sera archivée.
  • Représentativité : le niveau de qualification et de clusterisation des produits concurrents doit être défini par les experts métiers et doit refléter une vision neutre du marché.
  • Exhaustivité : plus le référentiel est complet et plus le périmètre des analyses sera étoffé. Cela passe par un équilibre entre qualification automatique et enrichissement manuel.

À l’ère du Big Data, il est essentiel d’intégrer à votre processus de traitement de la donnée une phase de préparation de cette dernière. Ne brûlez pas les étapes. Avant de passer à l’analyse des prix des concurrents, le cleaning et le matching sont indispensables. Vous souhaitez en savoir plus sur la construction d’une base de données produit de référence et sur les bonnes pratiques du matching ?