© 2011 IBM Corporation
Optimisation des prix et modélisation du comportement consommateur
Michel Safi- Directeur Europe du Sud, DemandTec, an IBM company5 juin 2012
Les clients DemandTec700 milliards d’euros optimisés - 100 enseignes
1
Client depuis 2006 : Price et Promo OptimizationDepuis 2010 : Assortiment, Shopper Insights,
Démarque Textile
Client depuis 2007 : Price et Promo OptimizationRoll out : USA, Canada, Chine, Japon, Mexique,
Inde,…9 pays
DemandTec Confidential 2
Le merchandising avec DemandTec devient scientifique et positionne le consommateur au cœur de chaque décision
Approche traditionnelle du Merchandising Customer-Centric Merchandising
Moteur de Règles
Prévisions iso volume
Solution développée en
interne
Math appliqués
Réellesprévisions
Modèle SaaS
Cout
Modélisation de la demande consommateurPrise en compte de la segmentation clientOptimisation des prix de ventes
Pricing sur la base du cout + margePricing aligne sur la concurrence
Stock Mag
Ventes DonnéesPanelistes
DonnéesTransactionnelles
Panel consommateur
ACV mise en avant
FidélitéMedia
HiérarchieProduit
Cout
Segmentation Météo
Concurrent
Concurrent
DemandTec Confidential 3
DemandTec Mesure l’Élasticité de chaque article
Augmenter le prix de cet article de 10% résultera en un gain de marge de 4% mais causera une perte de volume de -12%
-12% Perte Unitaire
Analyse de la Réponse au changement de prixEvian 6x 1,5 litre
-100%
-80%
-60%
-40%
-20%
0
20%
40%
60%
80%
100.0%
-50%-40%-30%-20%-10% 0 10% 20% 30% 40% 50%
Prix
Variation
Volume
CA
MB€
4% Gain de Marge
10% Hausse du Prix
L’élasticité au prix varie fortement d’un article et d’un magasin àl’autre
0
100
200
300
400
500
600
1 17 33 49 65 81 97 113
129
145
161
177
193
209
225
241
257
273
289
305
321
337
353
369
385
401
417
433
449
465
481
497
513
529
SKU
Inde
xed
Ela
stic
ity C
oeffi
cien
t (A
vera
ge =
100
)
Plusieurs produits, 1 MagasinSoins dentaire SKU Élasticité Coefficients pour le Magasin 21
Articles très élastiques Articles inélastiques
0
50
100
150
200
250
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53
MagasinIn
dexe
d E
last
icity
(Ave
rage
= 1
00)
1 Produit, Plusieurs MagasinsÉlasticité d’un même SKU soins dentaires dans différents magasins
L’élasticité est un coefficient majeur de la gestion de la demande qui doit être calculé à la maille Article / Magasin
Le comportement du consommateur est influencé par de nombreux facteurs et effets
Cannibalisation Affinités et complémentarités
Effet de stockage
Communication(Flyer, Pub)
Ope spéciales (BOGO, 3/€2) CouponsMise en avant
Programme de Fidélité
Changement du prix
permanentTendance Saisonnalité
DemandTec Confidential 6
Aperçu général de la mise en œuvre de DemandTec
• Données Ticket de caisse
• Données syndiquées
• Info produits • Infos magasins• Prix concurrents• Données de fid• Stock• ….
Collecte des données client
Utilisation de la solution par le client
Stratégie et règles
Analyse résultats
Ajustement
La plateforme DemandTec nettoie,
intègre les données et génère les modèles
Le client implémente les prix optimisés
• Prix à la maille article/magasin envoyé
• Prévision volume, CA et masse de marge
Génération prix opt
• Elasticité• Saisonnalité• Tendance• Mise en avant• Rupture de stock• ….
ˆˆˆˆˆˆ
ln1,
,,,
,
,
,
, ++++Κ=⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛∑=
τ
δκνγnti
titiitii
ti
tiii
ti
ti
PP
XMPP
SS
B
DONNEES MODELISATION OPTIMISATION IMPLEMENTATION
Une fois maitrisée, les Analytics et les techniques d’Optimisation peuvent être appliquées à toutes sortes de décisions de marchandising ou de marketing
⎟⎟⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜⎜⎜
⎝
⎛
++++++Κ=⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛∑
∑
∑=
−−−
−=
−−−
−= ...ˆˆˆˆˆˆexpˆ
11)1(
,
1)1(
,
,,
,,,,
,
,
,
,τ
δκψνγn
nmt
mntrri
nmt
mntrri
niti
titiitiitii
ti
tiii
ti
ti
S
S
PP
XXMPP
SS
B
Analyse Article Image
Segmentation Magasin
Ana
lyse
Rôl
e de
s ca
tégo
ries
Analyse
Opportunités M
DD
Un plan de démarque spécifique à chaque article /
chaque magasin me permettant l’écoulement de
mes stocks tout en minimisant l’impact marge
Identification des meilleures promotions
(article / mécanique / prix) pour un segment de client
donné
Un assortiment prenant en compte le taux de transfert
et l’incrémentalite de chaque article / segment de
client
Une combinaison de prix maximise mon objectif tout
en garantissant ma stratégie prix
Le distributeur dispose de l’élasticité du prix permanent et des lifts des différents leviers promotionnels pour chaque produit de l’assortiment
Le distributeur est en mesure de quantifier de façon prédictive l’effet cannibalisation des promotions
La promotion des articles ACTIMEL se traduit par une augmentation de volume de 8 703 unités mais au global de la catégorie, cela se traduit par un volume additionnel de 1 549 unités dû à l’effet CANNIBALISATION
2 façons de faire des choix d’assortiment: Classement versus Incrémentalité scientifique
10
Approche Traditionnelle Approche scientifique
TransferableIncremental
Total Sales
• Variété vs. Redondance• Déterminer l’incrémentalité de
chaque produit et sa contribution au CA et à la marge de la catégorie
• Replacer les articles les moins incrémentales
Item OneItem TwoItem ThreeItem FourItem FiveItem SixItem SevenItem EightItem NineItem TenItem ElevenItem TwelveItem ThirteenItem FourteenItem FifteenItem SixteenItem SeventeenItem EighteenItem NineteenItem TwentyItem Twenty-OneItem Twenty-TwoItem Twenty-Three
Delist
+ Add
+ Add
Approche scientifique
TransferableIncremental
Total Sales
• Variété vs. Redondance• Déterminer l’incrémentalité de
chaque produit et sa contribution au CA et à la marge de la catégorie
• Replacer les articles les moins incrémentales
Approche scientifique
TransferableIncremental
Total Sales
• Variété vs. Redondance• Déterminer l’incrémentalité de
chaque produit et sa contribution au CA et à la marge de la catégorie
• Remplacer les articles les moins incrémentales
• Trie des articles par chiffre d’affaires
• Pas de prise en compte e l’intéraction entre article
Les recommandations de prix sont basées sur trois composantes : l’élasticité au prix, les relations entre produits et les règles métiers
Règles métiers:Comment le positionnement concurrentiel ainsi que des règles spécifiques au produit influencent les mouvements de prix?
L’élasticité:Comment le consommateur réagit-il aux
changements de prix?
Relations entre produits:Comment les relations aux autres produits de la catégorie influencent le prix?
Processus d’optimisation
Prix Optimal
Marge par produit
VENTES en EUROS par magasin et par semaine
0%2%4%6%8%
10%12%
-2%-4%-6%-8%
-10%-12%
Le but de DemandTec est d’augmenter la profitabilité globale de la catégorie de produits. Or la marge globale varie largement d’un produit à un autre.
Principes fondamentaux
Les meilleurs produits sont en HAUT et à DROITE …
Marge par produit
VENTES par magasin et par semaine
0%2%4%6%8%
10%12%
-2%-4%-6%-8%
-10%-12%
PIRESPIRES
MEILLEURSMEILLEURS
Principes fondamentaux
u … le principe est de déplacer la DEMANDE
Marge par produit
VENTES par magasin et par semaine
0%2%4%6%8%
10%12%
-2%-4%-6%-8%
-10%-12%
PIRESPIRES
MEILLEURSMEILLEURS
Principes fondamentaux
Analysons 2 PRODUITS (A et B)
Marge par produit
VENTES par magasin et par semaine
0%2%4%6%8%
10%12%
-2%-4%-6%-8%
-10%-12%
A
B
Principes fondamentaux
Profit – Total Catégorie
DT proposerait un léger ajustement de PV pour déplacer la demande de B vers A
Marge par produit
VENTES par magasin et par semaine
0%2%4%6%8%
10%12%
-2%-4%-6%-8%
-10%-12%
A
B
- 0,1 €
+ 0,2 €
Principes fondamentaux
Profit – Total Catégorie
… avec une nouvelle DEMANDE, A se déplace vers la droite et B vers la gauche
Marge par produit
VENTES par magasin et par semaine
0%2%4%6%8%
10%12%
-2%-4%-6%-8%
-10%-12%
A
B
Principes fondamentaux
Profit – Total Catégorie
La profitabilité de la catégorie est améliorée
Marge par produit
0%2%4%6%8%
10%12%
-2%-4%-6%-8%
-10%-12%
A
B
VENTES par magasin et par semaine
Principes fondamentaux
Profit – Total Catégorie
Principes fondamentaux
Marge par
produit0%0%2%2%4%4%6%6%8%8%
10%10%12%12%
--2%2%--4%4%--6%6%--8%8%
--10%10%--12%12%
VENTES par magasin et par semaine2402402002001601601201208080404000
Profit – Total Catégorie
Et cela est fait pour l’ensemble des articles de la catégorie
Situation avant optimisation La catégorie « Chocolat en tablette”
Le groupe de demande “Chocolat Blanc” représente une faible part de la catégorie.
Comment le rendre plus profitable ?
Chiffre d’affaire répartis par groupes de demande
22%
14%
12%11%
10%
7%
7%
5%
4%3%
2%2%1%
Degustation_NoirA_PatisserBloc_LaitDegustation_LaitFourreBloc_NoirIngredientEnfantBasique_LaitBasique_NoirBlancAllegeCarre
NB: Cet exemple est basé sur un cas réel, les produits et les chiffres ont été modifiés afin de respecter la confidentialité du client
Le chocolat blanc
Prix moyen par 200g
2.93
2.552.49
1.74
€ 1.00€ 1.10€ 1.20€ 1.30€ 1.40€ 1.50€ 1.60€ 1.70€ 1.80€ 1.90€ 2.00€ 2.10€ 2.20€ 2.30€ 2.40€ 2.50€ 2.60€ 2.70€ 2.80€ 2.90€ 3.00€ 3.10
0.60 0.70 0.80 0.90 1.00
Marge unitaire
Prix
par
uni
tééq
uiva
lent
eMDD Prestige100g
Cote d'Or 200g
Lindt Blanc200g
MDD Blanc200g
L’EAN MDD Prestige apparaît comme le plus profitable du Groupe de Demande.
Part de Marché
29%
25%
38%
8%
MDD Blanc 200g Lindt Blanc 200gCote d'Or 200g MDD Prestige 100g
Les objectifs de l’optimisation
Les objectifs de l’optimisation• Comment accroître le profit du
groupe de demande sans perdre de volume ?
• Comment transférer le volume vers les MDD ?
• Transférer le volume vers le produit plus profitable MDD Prestige ?
Les objectifs de l’optimisation sont de modifier les prix afin d’inciter les consommateurs à choisir de préférence les produits les plus générateurs
de margePart de chiffre d’affaires
29%
25%
38%
8%
MDD Blanc 200g Lindt Blanc 200gCote d'Or 200g MDD Prestige 100g
Lors de l’étape de modélisation sur la base de 2 ans d’historique, un coefficient d’élasticité est calculé pour chaque produit
Cote D'Or 200G
-60%
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
-30% -20% -10% 0% 10% 20% 30%
Price Change
Lift
Mpx Gourmet 100G
-60%
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
-30% -20% -10% 0% 10% 20% 30%
Price Change
Lift
Lindt Blanc 200G
-60%
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
-30% -20% -10% 0% 10% 20% 30%
Price Change
Lift
Unit Volume Revenue Cash Profit
Mpx Blanc 200G
-60%
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
-30% -20% -10% 0% 10% 20% 30%
Price Change
Lift
Unit Volume Revenue Cash Profit
Changement de prix Changement de prix
Changement de prix Changement de prix
Volume CA Marge Volume CA Marge
MDD Prestige 100G
MDD Blanc 200GLindt Blanc 200G
Cote d’Or 200G
Optimiser: Tester toutes les solutions possibles en calculant des prévision de volume, de CA et de marge
Scenario DT PriceScenario DT Price
Prix pour 200g
2.93
2.55
2.71
2.57
1.74 1.76
2.76
2.49
€ 1.00€ 1.10€ 1.20€ 1.30€ 1.40€ 1.50€ 1.60€ 1.70€ 1.80€ 1.90€ 2.00€ 2.10€ 2.20€ 2.30€ 2.40€ 2.50€ 2.60€ 2.70€ 2.80€ 2.90€ 3.00€ 3.10
Ancien prix Nouveau prix
MDDPrestige100g
Cote d'Or200g
Lindt Blanc200g
MDD Blanc200g
Marge
0
5,000
10,000
15,000
20,000
Listo TefalMoy
TefalSup
Terraillon
Unités
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
2,4%1,2%
4,5%
-1.0%
0.0%
1.0%
2.0%
3.0%
4.0%
5.0%
Volume CA MargePrix Moy
Résultats
Métrique / Application
Retail Price Optimization
Retail Promotion
OptimizationMarkdown
OptimizationAssortment Optimization
Augmentation du CA 1 – 3% 1 – 12% 5+% 1 – 3%
Augmentation de la Marge (€) 2 – 5% 5 – 20% 10+% 2 – 5%
Représente les bénéfices financiers historiques des produits DemandTec
Exemple:
Pour un distributeur de 10 Md€ avec 30% de Marge Brute...
3% d’amélioration de la Masse de Marge Brute = 90M€
Le changement de paradigme dans la prise de décision délivre des bénéfices financiers tangibles
© 2011 IBM Corporation
Merci
Michel Safi- Directeur Europe du Sud, DemandTec, an IBM company5 juin 2012