Brennus Analytics : trouver le juste prix

Brennus Analytics propose une solution logicielle mettant l’intelligence artificielle au service des entreprises. Ses algorithmes permettent de déterminer le prix optimal de vente, celui qui porte l’entreprise au plus proche de ses objectifs de part de marché et de marge tout en satisfaisant le client. Actuellement incubée à Paristech Entrepreneurs, elle permet ainsi aux entreprises de prendre des décisions éclairées sur leur levier numéro un de rentabilité : le « pricing ».

Fixer le prix d’un produit peut devenir un vrai casse-tête pour les entreprises. C’est pourtant une étape cruciale qui peut déterminer le succès ou l’échec de toute une stratégie commerciale. Un prix trop élevé, et les clients n’achèteront pas. Un prix trop bas, et la marge dégagée est trop faible pour assurer des revenus suffisants. Pour aider les entreprises à trouver le juste prix, la start-up Brennus Analytics incubée à ParisTech Entrepreneurs propose un logiciel mettant à leur disposition des technologies d’intelligence artificielle. Fondée en octobre 2015, elle se base sur l’expérience de certains de ses fondateurs dans le domaine, anciens chercheurs à l’Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT).

La jeune pousse simplifie ainsi une tâche ardue et chronophage pour les entreprises. Fixer un prix demande en effet de tenir compte de centaines, voire de milliers de paramètres. Quel prix un client est-il prêt à mettre dans un produit ? À quel moment de l’année la demande est-elle la plus importante ? Une baisse de prix sera t-elle compensée par un augmentation de volume ? Autant d’exemples simples qui montrent la complexité du problème à résoudre, sans oublier que chaque entreprise a ses propres règles et contraintes concernant ses prix. « Un prix doit se fixer en fonction du produit ou du service, du client, et du contexte dans lequel se déroule la transaction ou la négociation contractuelle » insiste Emilie Gariel, directrice marketing de Brennus Analytics.

Pour y parvenir, l’équipe de Brennus Analytics s’appuie sur de solides connaissances du métier du pricing qu’elle combine à des technologies de data science et d’intelligence artificielle. Les technologies mises en œuvre dépendent du problème à résoudre : statistiques, machine learning, deep learning… Pour les cas les plus complexes, Brennus a recours à une technologie exclusive, appelée adaptive multi-agent systems (AMAS). Elle consiste à représenter chaque paramètre à prendre en compte par un agent. Le prix optimal est ensuite obtenu par échange d’information entre ces agents, en tenant compte des objectifs fixés par l’entreprise. « Loin de se substituer à l’humain, notre solution lui fournit une précieuse aide à la décision. C’est aussi pour cela que nous privilégions les systèmes d’intelligence artificielle transparents : il est crucial pour le client de comprendre le prix proposé » assure Emilie Gariel.

Les données utilisées pour nourrir les algorithmes viennent des entreprises elles-mêmes. La plupart d’entre elles disposent d’un historique de transactions, et d’une grande quantité de données commerciales. Ces bases peuvent éventuellement être complétées par des données disponibles en open-source. Mais la directrice marketing de Brennus Analytics avertit : « Nous ne sommes pas fournisseurs de données. En revanche de nombreuses startups évoluent dans le domaine du brassage de données et peuvent assister nos clients lorsqu’ils recherchent, par exemple, à relever les prix des concurrents. » Elle prend soin de compléter : « Vouloir toujours plus de données n’a pas forcément de sens. Il faut trouver un juste milieu entre des données internes parfois limitées, et la course à l’accumulation d’information. »

Pour illustrer l’apport de la solution Brennus, Emilie Gariel prend l’exemple d’un acteur de la distribution spécialisé dans les fournitures de bureau. « Ce client, soumis à une intense pression concurrentielle, avait l’impression de ne pas toujours être bien positionné sur les prix » explique-t-elle. Ses prix étaient fixés sur la base d’un objectif de marge par catégorie de produits. C’est une vision trop générique et déconnectée du client, qui conduit à des prix trop élevés sur des produits d’appel très concurrentiels, et à des prix trop bas sur des produits pour lesquels la sensibilité des clients au prix est plus faible. « Le logiciel a permis une optimisation des tarifs avec un fort impact sur la marge, en intégrant une segmentation dynamique des produits et une élasticité des prix » conclut-elle.

La capacité à clarifier puis résoudre des problèmes complexes est probablement la plus grande force de Brennus. « Sans outil intelligent, les entreprises en sont réduites à excessivement simplifier le problème. Elles prennent en compte moins de paramètres, et structurent leurs prix autour de segments et de contextes limités. Le pricing est donc très souvent sous-optimal. L’intelligence artificielle est en revanche capable de travailler avec des milliers de paramètres simultanément » explique Emilie Gariel. La solution offre aux entreprises de nombreuses possibilités d’accroître leur rentabilité en travaillant sur les différentes composantes du prix (tarifs, remises, promotions, etc.). Elle illustre ainsi parfaitement le potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer les processus décisionnels et la rentabilité des entreprises.